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

FindContours 在二值图像中寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,  int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image  输入的 8-比特.单通道

opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓,并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出.首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式 官网:https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e1689a void cv::findContours ( InputOutputArray imag

感谢: 小慧only http://www.cnblogs.com/zhaohuionly/p/3142623.html  GPS转化坐标方法 大胡子青松 http://www.cnblogs.com/xianyin05/archive/2013/05/10/3071224.html  获取照片中Exif信息里GPS经纬度数 需求:上传个图片 解释出拍摄地的 GPS 信息,以地图的形式展现出来.GPS 信息的验证,可下载 MagicEXIF 元数据编辑器 查看 不多说,一下为代码: <%@ Pa

任务:提取照片中轮廓   本次处理图片:我的女神之一  江一燕   导入模块: #jyy.show()   会打开本地图片浏览器       使用傅里叶反转 获取实部,舍弃虚部 去除小数部分 将一维数组,通过Image进行转换成图片    

轮廓提取相对容易,只需在2.5D渲染视角下,导出模型的顶点坐标以及基于视角的消隐后的三角形面,将三角面投影后合并就可得到轮廓,轮廓坐标基于2.5d图的基准坐标换算就得到.提取轮廓的在我另外一篇文章中有试用的插件,基于3dmax2013的. 轮廓遮挡部分的剔除,如果自动完成的话,效率特别低. 要处理一个模型,原则上要对模型可见面上的点沿视线方向引出直线,与相关模型的可见面做相交运算(在目前2.5D的视角下,模型包围盒的最小y值小于待处理模型都要计算),有交点的模型就用该模型的轮廓来裁剪待处理模型的

对于一般的图像提取轮廓,这篇博文介绍了一个很好的方法,但是对于有噪声的图像,并不能很好地捕获到目标物体. 比如对于我的鼠标,提取的轮廓效果并不好,因为噪声很多: 所以本文增加了去掉噪声的部分. 首先加载原始图像,并显示图像 img = cv2.imread("temp.jpg") #载入图像 h, w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽 cv2.imshow("Origin", img) #显示原始图像 然后进行低通滤波处理,进行降噪 blured

opencv学习笔记(二)寻找轮廓 opencv中使用findContours函数来查找轮廓,这个函数的原型为: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar- chy, int mode, int method, Point offset=Point()) /* 参数说明: image:输入图像image必须为一个2值单通道图像: contours:为检测的轮

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

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

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础介绍 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>.外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. 轮廓进行填充的时候我会有下面2步骤:

http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/8519751 环境: vs2008 + opencv2.1 先看,这两个函数的用法(参考 opencv手册): +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ FindContours        在

目录 cv2.findContours()   主要记录Python-OpenCV中的cv2.findContours()方法:官方文档: cv2.findContours()   在二值图像中寻找图像的轮廓:与cv2.drawubgContours()配合使用: # 方法中使用的算法来源 Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images by border followin

Qt 3D的研究(十):描边渲染(轮廓渲染)以及Silhouette Shader 之前写了两篇文章,介绍了我在边缘检測上面的研究.实际上.使用GPU对渲染图像进行边缘检測.前提是须要进行两遍渲染.前一遍渲染的结果作为后一遍结果的输入纹理.接着在第二遍渲染的时候,对二维图像做一些图像处理,终于得出带轮廓的描边渲染效果,接着和正常渲染混合在一起.就成为渲染的终于图像.但是,这种做法,是对二维图像做的图像处理,即使像上次对提取的深度进行图像处理,也无法准确地依据深度的突变来提取我们须要的边缘.所以我

一.腐蚀(Erode) 取符合模板的点, 用区域最小值代替中心位置值(锚点) 作用: 平滑对象边缘.弱化对象之间的连接. opencv 中相关函数:(erode) // C++ /** shape: 形状 MORPH_RECT 矩形 MORPH_CROSS 交叉形 十字型 MORPH_ELLIPSE 椭圆形 esize : 大小 anchor: 锚点,默认为中心 **/ Mat getStructuringElement(, -)); /** src: input Mat dst: output

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

这篇文章主要解决这样一个问题: 有一张倾斜了的图片(当然是在Z轴上也有倾斜,不然直接旋转得了o(╯□╰)o),如何尽量将它纠正到端正的状态. 而要解决这样一个问题,可以用到透视变换. 关于透视变换的原理,网上已经有一大推了,这里就不再做介绍了. 这篇文章的干货是: 对OpenCV晦涩难懂的透视变换接口的使用细节的描述; 基于两套自己提出的自动选择顶点进行透视变换的可以运行的 完整代码 关于干货的第1点,相信很多同学在使用OpenCV透视变换接口的时候,一定google了不少东西吧... 而关于干

要先变为二值图像:cvThreshold 提取轮廓:cvFindContours #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <math.h> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; static void help() { cout

如何将运动物体的轨迹画出来 我的想法是先:用CAMSHIFT跟踪物体,这个函数会返回一个track_box,将box的中心提取出来,然后以这个中心在另外的图像上画出来,然后将这张图像处理,提取轮廓,提取出来的轮廓就是物体的运动的序列. 示例: //对运动物体的跟踪://如果背景固定,可用帧差法 然后在计算下连通域 将面积小的去掉即可//如果背景单一,即你要跟踪的物体颜色和背景色有较大区别 可用基于颜色的跟踪 如CAMSHIFT 鲁棒性都是较好的//如果背景复杂,如背景中有和前景一样的颜色 就需要

http://stackoverflow.com/questions/29491669/real-time-paper-sheet-detection-using-opencv-in-android/29492699#29492699 at srcImg; //you may want to apply Canny or some threshold before searching for contours List<MatOfPoint> contours = new ArrayList&

前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的.我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息.通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型,比如:feature map与原图很接近,说明它没有学到什么特征:或者它几乎是一个纯色的图,说明它太过稀疏,可能是我们feature map数太多了(feature_map数太