边缘检测 对图像进行边缘检测之前,一般都需要先进行降噪(可调用GaussianBlur函数). Sobel算子 与 Scharr算子 都是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator),用来计算图像灰度函数的近似梯度.结合了高斯平滑和微分求导.Sobel算子与Scharr算子的内核不同,Sobel内核产生误差比较明显,Scharr更为准确一些. Sobel算子的计算步骤: 在两个方向求导:将原图分别与两个3x3的内核进行卷积计算,得到Gx与Gy 在图像的

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机

前几天老大给了个任务,让我帮slam组写一个基于深度摄像头的障碍物检测,捣鼓了两天弄出来了,效果还不错,就在这里记一下了. 代码的核心思路是首先通过二值化,将一米之外的安全距离置零不考虑,然后通过开运算去除掉一些噪点(这个后来发现不一定有必要),在求出所有障碍物的凸包,这个时候要计算面积,当面积小于一定的阈值的时候不予考虑,最终输出障碍物的凸包坐标. //find_obstacle函数是获取深度图障碍物的函数,返回值是每个障碍物凸包的坐标,参数一depth是realsense返回的深度图(ush

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨) 微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp> #include <QDebug> using namespace cv; void detectAndDraw( Mat& img,

好久没写博客了,因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧,今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结.那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些: RGB color space Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127 HSV中 7 基于椭圆皮肤模型的皮肤检测 opencv自带肤色检测类AdaptiveSkinDetector 那我们今天就来一一实现它吧! 方法一:基于RGB的皮肤检测 根据RGB颜色模型找

部分 IX计算摄影学 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 49 图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑,中值平滑等,当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的.在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素.简单来说,像素级别的

引言 在机器视觉中,有时需要对产品进行检测和计数.其难点无非是对于产品的图像分割. 由于之前网购的维生素片,有时候忘了今天有没有吃过,就想对瓶子里的药片计数...在学习opencv以后,希望实现对于维生素片分割计数算法.本次实战在基于形态学的基础上又衍生出基于距离变换的分水岭算法,使其实现的效果更具普遍性. 基于形态学的维生素片检测和计数 整体思路: 读取图片 形态学处理(在二值化前进行适度形态学处理,效果俱佳) 二值化 提取轮廓(进行药片分割) 获取轮廓索引,并筛选所需要的轮廓 画出轮廓,显示

关于物体检测 环境:opencv 2.4.11+vs2013 参考: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html http://www.cnblogs.com/xinyuyuanm/archive/2013/04/29/3050750.html #include <string> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

全文转载自CSDN的博客(不知道怎么将CSDN的博客转到博客园,应该没这功能吧,所以直接复制全文了),转载地址如下 http://blog.csdn.net/lsq2902101015/article/details/47057081 本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测.本文不具体讲解人脸检测的原理,直接使用OpenCV实现. OpenCV版本:2.4.10:VS开发版本:VS2012. 一.OpenCV人脸检测 要实现人脸识别功能,首先要进行人脸检测,判断出图片中人脸的位置,才

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src; src = imread(); if (src.empty()){ printf("Can not load Image..."); ; } imshow("input Image&quo

1. 简介 这学期的计算机视觉课,我们组的课程项目为“照片自动美化”,其中我负责的模块为人脸检测与自动磨皮.功能为:用户上传一张照片,自动检测并定位出照片中的人脸,将照片中所有的人脸进行“磨皮”处理,使照片得到自动美化.完整代码见于GitHub. 2. 重要步骤 人脸检测 OpenCV样例库中自带的训练结果采用的是Viola-Jones框架,选择了一种类Haar矩形特征,采用Ada-Boost这种自适应上升的算法来选择用于分类的特征并进行分类,最后使用弱分类器级联的架构来实现快速运算.人脸检测使

  OpenCV全称是Open source Computer Vision Library(开放源代码计算机视觉库),是一个用于图像处理.分析.机器视觉方面的开源函数库,提供了很多图像处理的工具和可以直接使用的API接口.   OpenCV自带了函数detectMultiScale()可以实现对行人和人脸的检测,实现简单,但识别效果相对较差. 行人检测   在行人检测上,OpenCV采用的是HOG(特征检测算法)+SVM算法. import cv2 def is_inside(o,i): ox

一.霍夫线变换 霍夫线变换是OpenCv中一种寻找直线的方法,输入图像为边缘二值图. 原理: 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示, 例如: 1.在 笛卡尔坐标系: 可由参数: (m,b) 斜率和截距表示. 2.在 极坐标系: 可由参数: 极径和极角表示.  对于霍夫变换,我们将用 极坐标系 来表示直线. 因此,直线的表达式可为: 化简后得: 一般来说对于点 , 我们可以将通过这个点的一族直线统一定义为:  这就意味着每一对 代表一条通过点  的直线. 如果对于一个给定点 我们在极坐标对极径极

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

一.core 模块 1.Mat - 基本图像容器 Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针. 创建Mat对象方法:   1->Mat() 构造函数:   Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));   int sz[3] = {2,2,2};   Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));   2->

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

推文:Opencv2.4.9源码分析——HoughCircles 霍夫圆检测 加载一幅图像并对其模糊化以降噪 对模糊化后的图像执行霍夫圆变换 . 在窗体中显示检测到的圆. def detect_circle_demo(image): # dst = cv.bilateralFilter(image, , , ) #高斯双边模糊,不太好调节,霍夫噪声敏感,所以要先消除噪声 # cv.imshow(",dst) # dst = cv.,) #均值迁移,EPT边缘保留滤波,霍夫噪声敏感,所以要先消除噪