在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正, 效果图: 在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条. 知道线条后 通过求斜率 得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2) 结果 结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究! 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直线的算法.其最初用来检测图像中的直线,同时也可以将其扩展,以用来检测图像中简单的结构. OpenCV提供了两种用于直线检测的Hough变换形式.其中基本的版本是cv2.HoughLines.其输

Hough 变换,对图像中直线的残缺部分.噪声.以及其它的共存结构不敏感,因此,具有很强的鲁棒性. 它常用来检测 直线和曲线 (圆形),识别图像中的几何形状,甚至可用来分割重叠或有部分遮挡的物体. 1  平面坐标和极坐标 1)  平面坐标的点 <=> 极坐标(平面化)的曲线 所谓极坐标平面化是指, 将 ρ-θ 的关系像 x-y 那样在平面内展开. 公式推导: x-y坐标中的点 (x0, y0), 代入极坐标 ρ-θ 中得 $\quad \begin{align*}\rho = x_{0}\:

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果

opencv默认提供了haar特征和lbp特征训练的人脸分类器,但是效果不太好,所以我们可以用opencv提供的跑opencv_traincascade函数来训练一个LBP特征的分类器.(由于opencv3中hog与hog文章定义的不同,因此在opencv3 的opencv_traincascade函数中被删掉了详情) LBP特征 按照官方文档的训练流程: 1. 准备训练数据 首先把正例和负例样本按下面的结构存放: train -pos -- info.dat -- img ---- 1.jpg

利用OpenCV的矩阵操作实现图像的逆时针旋转90度操作 代码 Mat src = imread("C:\\Users\\fenggl\\Desktop\\测试.jpg",MREAD_UNCHANGED); imshow("原图", src); transpose(src, src); flip(src, src, ); imshow("逆时针旋转90度", src); 效果 解释说明 第一步:读入原图 Mat src = imread(&quo

#! usr/bin/env python # coding:utf-8 # 2018年7月2日06:48:35 # 2018年7月2日23:11:59 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('number.jpg',0) # 其中,0表示将图片以灰度读出来. #### 图像边缘处理sobel细节 sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F, 1, 0,

机器配置为:VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit.===========================分割线========================本节将利用ROI将一幅图像叠加到另一幅图像的指定位置.具体过程见下面代码=======================分割线========================代码演示 /* 利用ROI将一幅图像叠加到另一幅图像的指定位置 */ #include <opencv2/core/core.hpp> #incl

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <iostream> #include <Windows.h> using namespace std; int main() { // 加载Haar特征检测分类器 // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 下面是我机器上的文件路径 const

前一段时间实现了Reinhard颜色迁移算法,感觉挺有意思的,然后在代码上随意做了一些更改,有了一些发现,把Lab通道的a通道值改为127左右,可以将绿色改为黄色,而对其他颜色的改动非常小,因此可以将春天的场景变换到秋天去,这里是核心代码: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 image = cv2.imread('test.jpg') image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2LAB) image[:,:,1] = 12

懒得用中文再写一遍了, 直接传送门过去吧. https://medium.com/@fanzongshaoxing/detect-face-in-bad-lighting-condition-using-color-histograms-2571df5fc53b

如果是采用Mat形式存储,想要访问灰度图像的灰度值,可以采用如下方法: 如果是彩色图像,采用如下方法: 说明: 其中gray_value中存放灰度值,image是读入的图像,i表示行,j表示列: color_value中存放彩色像素值,iamge是读入的图像,i表示行,j表示列,k表示通道,即R.G.B,取值范围为2.1.0.

]]]]]])rand2 = np.array([[]]]]]])label = np.array([[]]]]]]]]]]])data = np.vstack((rand1]]])pt_data = np.array(pt_data,dtype = 'float32')print(pt_data)(par1,par2) = svm.predict(pt_data)print(par2)

#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" //需要添加该头文件 #include <iostream> #include "Math.h&

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/26977557 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版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了Ope

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在本篇文章中,我们将一起学习opencv中霍夫变换相关的知识点,以及了解opencv中实现霍夫变换的HoughLines,HoughLinesP函数的使用方法,实现霍夫圆变换的HoughCircles函数的使用方法. 先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图: 一.引言 在图像处理和计算机视觉领域中,如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在.在许多应用场合中需要快速准确的检测出直线或者圆.其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫(Hough)变换,其为图像处理中从图像识别几何形状的基

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opencv绕图片中任意角度旋转任意角度   最近在做项目需要把把图片绕图片中任意点旋转任意角度,考虑到自己旋转需要编写插值算法,所以想到了用opencv,但是网上都是围绕图片中点旋转任意角度的,都是向下面这样写的: 绕图片中心旋转图片不裁剪 #include"opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("

主要内容: 霍夫变换的作用 霍夫变换检测直线的原理 霍夫变换检测圆的原理 OpenCV中的霍夫变换 1.霍夫变换检测直线原理 霍夫变换,英文名称Hough Transform,作用是用来检测图像中的直线或者圆等几何图形的. 一条直线的表示方法有好多种,最常见的是 ax+by+z=0 的形式,如果把b强行等于1,那么该形式变成了 y=mx+b. 假设有一幅图像,经过滤波,边缘检测等操作,变成了下面这张图的形状,怎么把这张图片中的直线提取出来.基本的思考流程是:如果直线ax+by=1在图片中,那么图

用户在使用Android手机拍摄过程中难免会出现文本图像存在旋转角度.这里采用霍夫变换.边缘检测等数字图像处理算法检测图像的旋转角度,并根据计算结果对输入图像进行旋转矫正. 首先定义一个结构元素,再通过该结构元素对该图像进行开运算和闭运算(即腐蚀膨胀运算). Imgproc.cvtColor(matOri, matGray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY); Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.CV_SHAPE_R

相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV的霍夫变换检测直线. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍在OpenCV-Python中使用霍夫变换检测直线的方法. 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) >. 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直