利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元…

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun…

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end…

摘要:图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声,提取图像信息中用来表征图像的一些变量,为图像识别提供基础. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十七.图像锐化与边缘检测之Roberts算子.Prewitt算子.Sobel算子和Laplacian算>,作者: eastmount . 由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷,文物图像时间久远,或者受一些其他外界因素.动态不稳定抓取图像的影响,使得图像存在模糊和有噪声的情况,从而影响到图像识别工作的开展.这时需要开展…

图片解析: 原图: code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]){ #if 1 int i, j; CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage…

1.图像轮廓 1.1图像轮廓与API函数 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续.一般地,获取图像轮廓要经过下面几个步骤: 1)     读取图片. 2)     将彩色图像转换成灰度图像. 3)     将灰度图像转换成二值图形并查找其二值图像边缘即可(如canny边缘检测). 4)     显示轮廓边缘. findContours寻找轮廓函数,原型为: CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutp…

图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main( )函…

一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应. 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘. 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测. 1.高斯滤波器 平滑图像. 2.计算梯度和方向 使用X和Y方向的Sobel算子来分别计算…

(一)图像几何变换理论知识 (1)图像的平移与比例 图像的平移很简单,平移前后的坐标分别为(x,y)和(x',y'),则满足的关系式为 x'= x +Tx: y'= y +Ty: 其中Tx与Ty分别为对应的偏移量. 图像的比例也很简单,可以描述为:x'=S_x * x;  y'=S_y * y; 那么上述的关系怎么用一个矩阵来表示呢?一个很重要的矩阵来了,那就是变换矩阵T,并且对于二维坐标下的点,一般转化为笛卡尔坐标系下进行计算,用一个三维点表示二维的,只不过把最后一项值置为1,这样一个二维坐标…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点,直线,矩阵,圆,椭圆,多边形等等. 下面学习一下 opencv对像素点的定义.图像的一个像素点有1或3个值,对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组成一个像素值,他们表现出不同的颜色. 其实有了点才能组成各种多边形,才能对多边形进行轮廓检测,所以下面先练…