千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事 本文链接:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328 1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() import cv2 img = cv2.imread('wujiaoxing.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshol…

轮廓检测: 轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点,比如原图中有3*3的矩形点.那么就可以将中间的那一点去掉. 一．关键函数1.1  cvFindContours函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息,并传出指向这条链表表头的指针.函数原型:int cvFindContours(  CvArr* image,                              第一个参数表示输入图像,必须为一个8位的二值图像  CvMemStorage* storag…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; //输入图像 Mat img; //灰度值归一化 Mat bgr; //HSV图像 Mat hsv; //色相 string windowName = "src"; //输出图像的显示窗口 string dstName = "ds…

必备知识 Haar-like opencv api 读取图片 灰度转换 画图 显示图像 获取人脸识别训练数据 探测人脸 处理人脸探测的结果 实例 图片素材 人脸检测代码 人脸检测结果 总结 下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like Haar-like百科释义.通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征…

这个好像是骨头什么的,但是要求轮廓闭合,于是对图片进行一下膨胀操作,再次检测轮廓就好了. // A closed contour.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostrea…

前言 遇到问题:document.getElementsByClassName(...)[0] is undefined 选择框如果是select标签的,可以直接用select专用的方法去定位点击操作.其它不是select选择框的时候,那就按正常操作步骤先点输入框,再点选项就行了. 可是有些选择框就是不听话,你会发现用selenium死活定位不到,这个时候只能用万能的js来解决了. input选择框 1.先看下弹出框的常见,如下这种 2.查看元素属性,是input标签,并且是readonly属性…

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np # 基于拓扑结构来发现和绘制(边缘提取) # cv.findContours() 发现轮廓 # cv.drawContours() 绘制轮廓 # 使用梯度 ,不需要阈值了就 def edge_demo(image): blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_…

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #-----------------霍夫变换--------------------- #前提条件: 边缘检测完成 def line_detection(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) lines = cv.H…

python+opencv---轮廓发现 轮廓发现---是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法, 所有边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果. 介绍两种API使用: -cv.findContours 发现轮廓 -cv.drawContours 绘制轮廓 *利用梯度避免阈值烦恼 效果图: 使用边缘Canny()提取边缘 高斯模糊+灰度+全局阈值--->二值化图像 代码: import cv2 as cv import numpy as np def edge_demo(image): #先…

Opencv视频处理中的目标跟踪经常用到要在视频上画一个矩形框ROI,标注出要跟踪的物体,这里介绍两种在视频中绘制矩形框的方法,一种是"静态的",一种是"动态的". 静态的是指在绘制过程中,视频暂停播放,画面定格在鼠标左键单击上去时候播放的画面,这时候按着鼠标左键并拖动出一个感兴趣的区域,鼠标左键抬起完成矩形框的绘制.在整个绘制过程中,矩形是连续显示出来的,跟随鼠标位置变化而变化. 过程和实现都很简单,以下是具体代码实现,主要用到了鼠标响应事件: #include…

最近工作需要,要做一个矩形框,并且 用鼠标左键拖动矩形框移动其位置.网上查了一些感觉他们做的挺复杂的.我自己研究一天,做了一个比较简单的,发表出来供大家参考一下.如觉得简单,可路过,谢谢.哈哈. 先大概介绍一下原因,GDI画矩形框就不说了,很简单的.这里面最主要的就是滚轮放大和左键移动两个事件,要计算矩形框的坐标位置.下面将代码贴出如下: 先是定义需要的变量,就四个变量. //矩形框坐标        private Rectangle DrawRect = new Rectangle(0, 0…

(opencv5)轮廓检测函数 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, mode, method,[offset) 注意 : 1.输入为二值图像,黑色为背景,白色为目标 2.该函数会修改原图像,因此若想保留原图像在,则需拷贝一份,在拷贝图里修改. img : 二值图像 mode: cv2.RETR_EXTERNAL: (retrieve external检测轮廓)只检测最外面的轮廓 cv2.RETR_LIST: 检测的轮廓不建立等级关系,都是同级…

基于RDP算法实现,目的是减少多边形轮廓点数 approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed) cv::boundingRect(InputArray points)//得到轮廓周围最小矩形左上交点坐标和右下角点坐标,绘制一个矩形 cv::minAreaRect(InputArray points)//得到一个旋转的矩形,返回旋转矩形 cv::minEnclosingCircl…

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图…

涉及到两方面的内容:1. 用鼠标画出矩形.2.在图像上绘制出点的坐标 用鼠标绘制矩形,涉及到鼠标的操作,opencv中有鼠标事件的介绍.需要用到两个函数:回调函数CvMouseCallback和注册回调函数cvSetMouseCallback. 当回调函数被调用时,opencv会传入合适的值,当鼠标有动作时,有所反应,比如画线,描点. void CvMouseCallback(int event,int x,int y,int flags,void * param); event 为鼠标事件类型…

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.…

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得…

这两天学习了人脸识别,看了学长写的代码,边看边码边理解搞完了一边,再又是自己靠着理解和记忆硬码了一边,感觉还是很生疏,就只能来写个随笔加深一下印象了. 关于人脸识别,首先需要了解的是级联分类器CascadeClassifier,它可以它既可以是Haar特征,也可以是LBP特征的分类器,可以加载OpenCV所提供的库当中的.xml文件,文件存放在anaconda\pkgs\libopencv-3.4.1-h875b8b8_3\Library\etc的haarcascades文件夹中,包含了许多个.…

工具采用PIL:Python Imaging Library,图像处理标准库.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用. 安装PIL 在Debian/Ubuntu Linux下直接通过apt安装 $ sudo apt-get install python-imaging Windows平台直接通过pip安装 pip install pillow 批量工具脚本 默认执行方式为:              执行脚本命令 python drawline.py           1.获取当前路径下的…

//形态学腐蚀 cvErode(pDstImage,pDstImage,,); //形态学膨胀 cvDilate(pDstImage,pDstImage,,); //中值滤波 cvSmooth(pDstImage,pDstImage, CV_MEDIAN);//默认窗口大小为3*3 cvShowImage("vei",pDstImage); ) storage = cvCreateMemStorage(); contours = NULL; //找出轮廓保存到countours中 cv…

OPENCV 中的代码改进.当然要依据自己的实际情况来,OPENCV 中行人检測有两种矩形框的融合算法.这里仅仅对meanshift 方法做改进 假设有更好的方法.希望能够跟我讲下. 对于去除重合部分.我也写了改进,看懂了能够加到自己程序中. 为什么要做局部MeanShift? 图1.全局MeanShift 如图所看到的:两幅图像距离较近且有多个矩形框.全局MeanShift融合后可能会造成这样的结果 而假设用局部融合就能避免这样的情况. /*--------------------------…

寻找包裹轮廓的最小正矩形:boundingRect 函数 返回矩阵应满足:① 轮廓上的点均在矩阵空间内.② 矩阵是正矩阵(矩形的边界与图像边界平行). Rect boundingRect(InputArray points); 唯一一个参数是输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. 代码示例: #include<opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int ma…

实验七.缺陷检测 一. 题目描述 ​ 对下面的图片进行缺陷检测操作,请详细地记录每一步操作的步骤. ​ 第一站图片是标准样品,后面几张图中有几个样品有瑕疵,需要你通过计算在图片上显示出哪张是合格,哪张不合格. **1.思路** ​ Python-Opencv中用compareHist函数进行直方图比较进而对比图片 图像直方图 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比…

1.检测轮廓 轮廓检测是图像处理中经常用到的,OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数查找检测物体的轮廓. cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]) 返回两个值:contours(轮廓本身),hierarchy(每条轮廓对应的属性) 参数: image:寻找轮廓的图像 mode:轮廓的检索模式: cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 cv2.…

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分: 1.车辆图像获取 2.车牌定位. 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域,保留大块的区域,后用cv2.rectangle选取矩形框,从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌…

查找轮廓 轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindContours()处理的图像可以是从cvCanny()函数得到的有边缘像素的图像,或者是从cvThres…

本篇文章将通过图片对比的方法检查视频中的动态物体,并将其中会动的物体定位用cv2矩形框圈出来.本次项目可用于树莓派或者单片机追踪做一些思路参考.寻找动态物体也可以用来监控是否有人进入房间等等场所的监控.不仅如此,通过对物体的像素值判断分类,达到判断动态物体总体颜色的效果. ​ 引言 物体检测,是一种基于目的几何学和统计资料特点的影像拆分,它将目的的拆分和辨识,其准确度和实时性是整个该系统的一项最重要战斗能力.特别是在是在简单桥段中的,必须对多个目的展开实时处理时,目的系统会萃取和辨识就变得尤其最…

整体思路: 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算(开运算) 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准(外接矩形/内接矩形) 注:代码依次头尾连接哦! 0.第三方库导入 import cv2 as cv import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt import MightexUSBcameraSDK as Cam import math 1.原图灰度化 img =…

IplImage* contours_rect; IplImage* contours; CvMemStorage* countours_storage=NULL; if(contours_rect==NULL) { contours_rect=cvCreateImage(cvSize(video_width,video_height),IPL_DEPTH_8U,); } if(contours==NULL) { contours=cvCreateImage(cvSize(video_width…

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算…