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

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106180872各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实

很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的,就像下面的这张图 虽然不是很明显,但还是有一点畸变的,而我们要做的就是把它变成下面的这张图 效果看起来并不是很好,主要是四个顶点找的不准确,会有一些偏差,而且矫正后产生的目标图是倒着的,哪位好心人给说说为啥 因为我也没有测试畸变很大的图像,也不能保证方法适用于每个图像,这里仅提供我的思路供大家参考. 思路: 我们最重要的就是找到图像的四个顶点,有利用hough直线,求直线交点确定四个顶点,有采用寻找轮廓确定四个顶点等等:今天我提供的思路,也是采用寻找轮廓

tornadomeet 前景检测算法_4(opencv自带GMM) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html 前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接),在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法,但效果不是很好,下面来体验下opencv自带2个gmm算法. opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频

利用codebook法训练得到背景模型后,对背景差分得到的掩模图像去噪声并找到较大连通域.相对于平均背景法,它的分割效果更好些.当然,分割效果和背景模型训练的帧数有很大关系,适当调整一些参数会得到更好的效果. #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #define CHANNELS 3 typedef struct ce{ uchar learnHigh[CHANNELS]

一.运动物体轮廓椭圆拟合及中心 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat MoveDetect(Mat frame1, Mat frame2) { Mat result = frame2.clone(); Mat gray1, gray2; cvtColor(frame1, gray1, CV_BGR2GRAY); cvtColo

本文转载http://blog.csdn.net/qq_18343569/article/details/47999257 1.approxPolyDP函数 函数的作用: 对图像轮廓点进行多边形拟合 2.函数的调用形式 C++: void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed) 参数详解; InputArray curve:一般是由图像的轮廓点组成的点集 Output

opencv 中轮廓特征包括: 如面积,周长,质心,边界框等 *弧长与面积测量 *多边形拟合 *获取轮廓的多边形拟合结果 python-opencv API提供方法: cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶), cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩, 同时配合函数cv2.contourArea()函数计算轮廓面积 和cv2.arcLength()来计算轮廓或曲线长度 *cv.approxPolyDP -contour -epsilon 越小越折  线越逼近真

opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h

OpenCV中Mat基本用法: Mat类 (Matrix的缩写) 是OpenCV用于处理图像而引入的一个封装类.从功能上讲,Mat类在IplImage结构的基础上进一步增强,并且,由于引入C++高级编程特性,Mat类的扩展性大大提高. Mat image(240, 320, CV8UC3):第一个参数是rows,该矩阵的行数:第二个参数是cols,该矩阵的列数:第三个参数是该矩阵元素的类型.这句话表示创建一个大小为240×320的矩阵,里面的元素为8位unsigned型,通道数(channel)

https://answers.opencv.org/question/87583/detach-blobs-with-a-contact-point/ 一.问题描述 带有接触点的斑点时遇到问题,需要从上图中区分出每一个物件.最后能够得到类似这样的结果:   二.难点分析   简单2值化后会发现主要存在2个问题:1个是存在粘连的情况: 1个是目标物体不是全部一样的,有两个洞的情况.有一个洞的情况. 三.可行建议 1.A basic idea based on morphological oper

目录: 问题,轮廓找到了,如何去计算对象的弧长与面积(闭合),多边形拟合,几何矩的计算等 (一)对象的弧长与面积 (二)多边形拟合 (三)几何矩的计算 (四)获取图像的外接矩形boundingRect和几何距moments (五)多边形逼近approxPolyDP (一)对象的弧长与面积 1.步骤:轮廓发现,计算每个轮廓的弧长与面积, 像素单位. (二)多边形拟合 步骤: A.获取轮廓的多边形拟合结果 B.approxPolyDP - contour - epsilon越小越折线越逼近真实形状

项目复盘总结 开发需求: 在桌面机器人(向下俯视)摄像头拍摄到的图像中做条形码识别与二维码识别. 条形码在图像固定位置,二维码做成卡片的形式在固定区域内随意摆放. 开发环境及相关库:ubuntu 18.04 + Clion + opencv4.1.0 + zxing + zbar 开发思路及识别流程: 摄像头拍摄图像分辨率为640*480 1. 图像画面还原校正 由于摄像头(俯视)拍摄到的图像存在线性的透视偏差,类似于车辆行驶的车道线,两条相交的直线,因为透视效应直线向视距远处集中. 此处采用透

轮廓检测 图像金字塔 上采样,图像变大一倍,矩阵用0填充 img = cv2.imread('1,jpg') cv_show('img',img) up = cv2.pyrUp(img) cv_show('up',up) 下采样,图像缩小一倍 删除矩阵偶数行偶数列 img = cv2.imread('1.jpg') cv_show('img',img) down = cv2.pyrDown(img) cv_show('down',down) 拉普拉斯金字塔 对图像G先down得到G_d,再G_d

Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异,检测出轮廓边界的像素,但它没有将轮廓作为一个整体.所以要将轮廓提起出来,就必须将这些边缘像素组装成轮廓. OpenCV中有一个很强大的函数,它可以从二值图像中找到轮廓:findContours函数. 有时我们还需要把找到的轮廓画出来,那就要用到函数drawContours了. findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般配套使用. #include "opencv2/imgproc.hpp" #incl

本文摘录自<手机端运行卷积神经网络的一次实践 – 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能> 只截取感兴趣 的片段. . 一.边缘检测 1.传统边缘检测 Google 搜索 opencv scan document,是可以找到好几篇相关的教程的,这些教程里面的技术手段,也都大同小异,关键步骤就是调用 OpenCV 里面的两个函数,cv2.Canny() 和 cv2.findContours(). 看上去很容易就能实现出来,但是真实情况是,这些教程,仅仅是个 demo 演示

Canny边缘检测也是一种边缘检测方法,本文介绍了Canny边缘检测的函数及其使用方法,并利用emgucv方法将轮廓检测解算的结果与原文进行比较. 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法. Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了,有兴趣的读者可以查阅专业书籍. 一.概述(若果不想看,可以略过.转自:<C

一.最小外接圆 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://10.png"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); GaussianBlur(srcImg,

1. findCountours 转载于http://blog.sina.com.cn/s/blog_7155fb1a0101a90h.html findContours函数,这个函数的原型为: <span style="font-family:Times New Roman;">void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrayscontours, OutputArray hierarchy, int