从这个博客转载 http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17409717 请其它同学转载时注明原始文章的出处! Delaunay三角剖分是1934年发明的将空间点连接为三角形.使得全部三角形中最小角最大的一个技术. 假设你熟悉计算机图形学,你便会知道Delaunay三角剖分是变现三维形状的基础.假设我们在三维空间渲染一个,我们能够通过这个物体的投影来建立二维视觉图,并用二维Delaunay三角剖分来分析识别该物体,或者将它与实物相比較.Dela

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

C# 中在图像上画框,通过鼠标来实现主要有四个消息响应函数MouseDown, MouseMove, MouseUp, Paint重绘函数实现.当鼠标键按下时开始画框,鼠标键抬起时画框结束. Point start; //画框的起始点 Point end,//画框的结束点bool blnDraw;//判断是否绘制Rectangel rect; 鼠标按下响应 private void PictureBox1_MouseDown(object sender, MouseEventArgs e) {

在DirectShow的视频图像上叠加线条和文字 最近一直在从事工业测量方面的开发工作,难免会用到各种各样的相机,其中支持DX的USB相机开发起来比较方便,由于工作需要经常要在视频图像上叠加线条和文字,图1便是我最近一段时间写的一套工业检测系统,图像是从USB相机中实时获取的.看到网上有些帖子也在讨论这个问题,现在给出我的一个非常简单的思路并附上源代码(vc++6.0编译通过,需要连接USB相机,可用普通摄像头来代替.地址:http://xiaolang86.download.csdn.net/

回到目录 因为docker上的大部分镜像都是基于linux系统的,所以在向图像中写中文时需要考虑中文字体问题,例如在microsoft/aspnetcore2.0这个镜像,它是基于debian系统的,它上面只有一个英文字体,所以在输出中文时会出现乱码,这是正常的,我们的解决方案也需要按着以下步骤即可! 问题表现 linux系统上 docker容器上 dotnetcore System.Drawing输出文字上 解决思路 dockerfile里动态安装中文字体,激活字体 dotnetcore里使用

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

原创文章,欢迎转载.转载请注明:转载自 祥的博客 原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527 在毕业设计的时候写论文画图,要在一个图像上精确的标记出要处理的区域,用Photoshop或是其他绘图软件难免不精确,而且也不符合懒人思维(以后怎么办,要一劳永逸,嘿嘿),所以就自己写软件吧. 编程思想和注意事项 其实程序的思路很简单,就是在局域外面像素的值(颜色)覆盖掉就行了,但是要注意几点内容. 原图像通道问题(边框颜色问

所谓的OSD其实就是在视频图像上叠加一些字符信息,比如时间,地点,通道号等, 在图像上叠加OSD通常有两种方式: 一种是在前端嵌入式设备上,在图像数据上叠加OSD, 这样客户端这边只需解码显示数据即可.另一种是PC客户端在接收到前端设备图像,解码之后,进行叠加.这两种都是比较常见的方式. OSD具有字符型(Font-Based)和位图型(Bit-Map)两种类型. 字符型OSD:为了节约显示缓存,早期及低成本的解决方案中使用字符型OSD发生器,其原理是将OSD中显示内容按照特定的格式(12×18

在图像上划矩形 import numpy as npimport cv2 as cvimg=np.zeros((400,400),np.uint8)cv.line(img,(100,100),(350,100),255,2) # (100,100)为起始点 (350,100)为终点 颜色为255,宽度为2的直线cv.line(img,(100,100),(100,350),255,2)cv.line(img,(350,100),(350,350),255,2)cv.line(img,(100,3

1:代码如下: #include "stdafx.h" #include "cxcore.h" #include "cvcam.h" #include "windows.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "iostream" using namespace std; CvMat* RankPoint(Cv

学习图像上的算术运算,加法,减法,位运算等 1.图像加法 使用cv2.add()将两幅图像进行加法运算,也可以用numpy运算,直接img+img1.两幅图像的大小和类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值. 两种操作的本质区别在于OpenCV的加法是一种饱和操作,加到顶后就不在上升了:而Numpy是模操作,具体如下: import numpy as npimport cv2 x = np.uint8([250])y = np.uint8([10])print(cv2.add(x,y)

本人处理图像的时候经常使用opencv的包,但是 cv2.putText 显示不了中文,所以查找了如何在python在图像上写中文的方法,在伟大的Stack Overflow上面找到一个方法,分享给大家. 本文的 Stack Overflow 网址: https://stackoverflow.com/questions/50854235/how-to-draw-chinese-text-on-the-image-using-cv2-puttextcorrectly-pythonopen imp

最近想在图像上,添加想要的文字,首先想到的是matplotlib,但是这个更加倾向于画图(柱状图,折线图之类) opencv这个库肯定也行,但是为了和我现有程序连接在一起,我选择了PIL 其中字体的设置,具体看自己系统里面有哪个字体,不过可以自己设置一个外置字体,随程序放在一起,在代码中指定路径即可,这里是SimHei.ttf下载路径,提取码:g24h 具体代码如下: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def image_add_text(i

学习目标: 学习图像上的算术运算,加法,减法,位运算等. 学习函数cv2.add(),cv2.addWeighted() 等. 一.图像的加法 你可以使用函数 cv2.add() 将两幅图像进行加法运算,当然也可以直接使用 numpy,res=img1+img.两幅图像的大小,类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值.注意:OpenCV 中的加法与 Numpy 的加法是有所不同的.OpenCV 的加法是一种饱和操作,而 Numpy 的加法是一种模操作. x = np.uint8([25

目标 学习图像的几种算术运算,例如加法,减法,按位运算等. 您将学习以下功能:cv.add,cv.addWeighted等. 图像加法 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 img2添加两个图像.两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值. 注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别.OpenCV加法是饱和运算,而Numpy加法是模运算. 例如,考虑以下示例: >>> x = np.uint8([250]) &g

作者有话说 这篇随笔是基于我自己完成的一个项目,这个项目虽然看起来较为简单,但是由于我本身不是学这个方向的,因此在做的过程中还是遇到了一些大大小小的问题.经过仔细研究并多次调试代码,终于把这个问题的原理弄懂了.下面我将详细介绍该问题的解决过程,并在随笔末尾附上所有相关代码,希望有兴趣的可以一起交流学习. 目录 问题介绍 相关专业术语介绍 解决思路及过程 一些值得注意的细节 结果 参考文献 MATLAB代码 问题介绍   无人机的出现给拍照录像带来了极大的便利.如下图所示,无人机停留在高为2m的高

领导让我每天手工录入BI系统中的数据并判断数据是否存在异常,若有异常点,则检测是系统问题还是业务问题.为了解放双手,我决定写个程序完成每天录入管理驾驶舱数据的任务.首先用按键精灵录了一套脚本把系统中的数据都截图保存下来,然后就是图像识别的事了. 图像文本识别的步骤一般为图像预处理,图片切割,特征提取.文本分类和图像文本输出几个步骤,我们也可以按这个步骤来识别图像中的数字. 一.图像预处理 在图像预处理中,验证码识别还要对图像进行去燥,文字还原等比较复杂的处理,由于我的图像没什么干扰因素,所以直接

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图.放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的.

图像金字塔概念 . 我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoom in)和缩小(zoom out),尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小,但是这里我们介绍图像金字塔 . 一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔. 图像金字塔概念 .高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样 .拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片 图像金字塔概念 – 高斯金字塔 .高斯金子塔是从底向上,逐层降采样得到

0.序言 这一篇博客我们将学习图像的几种算术运算,例如加法,减法,按位运算等. 1.图像加法 我们可以通过OpenCV函数 cv.add() 或仅通过numpy操作 res=img1+img2 res = img1 + img2 将两个图像加起来.两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值. 注意:OpenCV加法和Numpy加法之间有区别.OpenCV加法是饱和运算,而Numpy加法是模运算. 例如,考虑以下示例: >>> x = np.uint8([250])

引入Aspose.BarCode用来生成条形码,方法如下: /// <summary> /// 生成条码 /// </summary> /// <param name="CodeString">生成条码的字符串</param> /// <param name="Path">条码保存的路径</param> /// <returns>条码保存的路径</returns> pub