#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h> using namespace cv;
using namespace std; int main(int argc, char** argv) {
Mat src = imread("test.jpg");
if (src.empty()) {
printf("could not load image...\n");
return -;
}
namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input image", src); //高斯降噪
Mat blurImage;
GaussianBlur(src, blurImage, Size(, ), , );
imshow("blur", blurImage); Mat gray_src, binary;
cvtColor(blurImage, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray_src, binary, , , THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE);//颜色单一的图像使用THRESH_TRIANGLE
imshow("binary", binary); // 形态学闭操作,去掉空洞
Mat morphImage;
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(, ), Point(-, -));
morphologyEx(binary, morphImage, MORPH_CLOSE, kernel, Point(-, -), );
imshow("morphology", morphImage); // 获取最大轮廓
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hireachy;
findContours(morphImage, contours, hireachy, CV_RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
Mat connImage = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
for (size_t t = ; t < contours.size(); t++) {
Rect rect = boundingRect(contours[t]);
if (rect.width < src.cols / ) continue;//轮廓筛选
if (rect.width > (src.cols - )) continue;//轮廓筛选
double area = contourArea(contours[t]);
double len = arcLength(contours[t], true);
drawContours(connImage, contours, static_cast<int>(t), Scalar(, , ), , , hireachy);
printf("area of star could : %f\n", area);
printf("length of star could : %f\n", len);
}
imshow("result", connImage); waitKey();
return ;
}

opencv——对象提取与测量的更多相关文章

  1. opencv实践::对象提取与测量

    问题描述 照片是来自太空望远镜的星云图像,科学家想知道它的面 积与周长. 解决思路 方法一: 通过二值分割+图像形态学+轮廓提取 #include <opencv2/opencv.hpp> ...

  2. opencv批处理提取图像的特征

    ____________________________________________________________________________________________________ ...

  3. openCV 简单实现身高测量(未考虑相机标定,windows)

    (一) OpenCV3.1.0+VS2015开发环境配置 下载OpenCV安装包(笔者下载3.1.0版本) 环境变量配置(opencv安装路径\build\x64\vc14\bin,注意的是x64文件 ...

  4. OpenCV代码提取:遍历指定目录下指定文件的实现

    前言 OpenCV 3.1之前的版本,在contrib目录下有提供遍历文件的函数,用起来比较方便.但是在最新的OpenCV 3.1版本给去除掉了.为了以后使用方便,这里将OpenCV 2.4.9中相关 ...

  5. 基于 RTF specification v1.7 的 RTF 文件解析及 OLE 对象提取(使用 Python 开发)

    0x01 Office RTF 文件介绍 RTF 文件也称富文本格式(Rich Text Format, 一般简称为 RTF),意为多文本格式是由微软公司开发的跨平台文档格式.大多数的文字处理软件都能 ...

  6. 数字图像处理作业使用OpenCV - 块提取

    今天要记录的是树图第二次作业的第二题,Image Patch Extraction.这个概念真的不难懂,但是如果要我实际写的话,还真的不知道要怎么去遍历图像矩阵来提取块.在此要多谢邓大神的热心帮助,告 ...

  7. opencv——对象计数

     思路: 1.通过形态学操作.阈值处理.距离变换等方法,使得各个轮廓分开 2.计算轮廓数量 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostr ...

  8. OpenCV——字符提取并保存

    截取图中上方数码管中的数字 基本思路: 1.将图像转化为灰度图 2.截取ROI区域 3.二值化 4.循环遍历每一行和每一列,得到字符的坐标 5.截取并保存 #include <opencv2/o ...

  9. python opencv —— 背景提取(MOG、KNN)、识别与检测(Haar Cascade)

    注意 opencv 的坐标轴,x 轴向右,和 width 对应,y 轴向下,和 height 对应: 1. MOG2 与 KNN MOG:Mixture of Gaussian import cv2 ...

随机推荐

  1. bind(port)与.localAddress(new InetSocketAddress(port))区别

    两者并没有什么区别,最后都会调用AbstractBootstrap这个抽象类的bind()方法.

  2. JavaScript字符串和字符数组

    字符串 字符串与字符数组: 字符串:var a = 'ddd'; 字符数组:var arr = 'f','o','o' 相同点: 1.都是类数组 2.都有length属性 3.都有indexOf()和 ...

  3. js实现分享到QQ

    js代码 <script src="http://connect.qq.com/widget/loader/loader.js" widget="shareqq&q ...

  4. 我最喜欢用的css3之2D转换之translate用法

    CSS3 2D 转换 div { transform: rotate(30deg); -ms-transform: rotate(30deg); /* IE 9 */ -webkit-transfor ...

  5. Jaguar_websocket结合Flutter搭建简单聊天室

    1.定义消息 在开始建立webSocket之前,我们需要定义消息,如:发送人,发送时间,发送人id等.. import 'dart:convert'; class ChatMessageData { ...

  6. android控件跟随手势滑动改变位置

    要求:1.通过手指移动来拖动图片   2.控制图片不能超出屏幕显示区域 技术点:1.MotionEvent处理2.对View进行动态定位(layout) activity_main.xml: < ...

  7. spring-quartz定时任务初探

    最近有关定时任务的需求还蛮多的,我这里呢用的是最简单的用法,后续了解更深层次的用法来优化目前的代码. 首先就是引入相关jar    quartz-1.6.4.jar  spring的jar就不说了 接 ...

  8. 在Docker Swarm上部署Apache Storm:第1部分

    [编者按]本文来自 Baqend Tech Blog,描述了如何在 Docker Swarm,而不是在虚拟机上部署和调配Apache Storm集群.文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译 ...

  9. DevOps之技能面

    <教学手册(Teaching Manual)> 教学:人类培养态度.传授知识.训练技能的活动.教学目的:知识与技能的层次:(了解.理解.熟悉.掌握.精通).教学手段:理论与实践的方面:(科 ...

  10. jquery插件导出excel和pdf(解决中文乱码问题)

    参考文件:http://jackyrong.iteye.com/blog/2169683 https://my.oschina.net/aruan/blog/418980 https://segmen ...