一.cvApproxPoly 使用多边形逼近一个轮廓,使得顶点数目变少.算法先从轮廓选择2个最远的点,然后将2个连成一个线段,然后再查找轮廓上到线段距离最远的点,添加到逼近后的新轮廓.算法反复迭代,不断将最远的点添加到结果中.直到所有的点到多边形的最短距离小于parameter参数指定的精度. 二.cvArcLength.cvContourPerimeter 作用于一个轮廓并返回其长度. 三.cvContourArea 计算轮廓的面积. 四.cvBoundingRect 描述矩形边界框,返回一个

std::vector<std::vector<cv::Point>> fillContour(const std::vector<std::vector<cv::Point>> & _contours) { // sort as x descent y descent. std::vector<std::vector<cv::Point>> contours(_contours); for(size_t i = 0; i&l

 http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(35)  一.概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等. 我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数016,xld,xld轮廓 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用. 一.Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题.而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数003·contour,轮廓处理 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjec

背景知识及应用简介 本文主要介绍一个使用ECharts地图组件的取巧方法,该技巧源于实际需求中遇到的问题,一般没有该需求的话这个技巧也是用不到的.有前端基础和以及对ECharts有了解的人基本可以读懂本文. 可能官方也提供过整体的地图库,但可能个人能力有限,并没有找到相关信息或者其他解决方案,如果知道的园友请告诉我. ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safa

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394139 OpenCV成长之路:直线.轮廓的提取与描述 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394139 基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以

简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果. 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 25

python+opencv---轮廓发现 轮廓发现---是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法, 所有边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果. 介绍两种API使用: -cv.findContours 发现轮廓 -cv.drawContours 绘制轮廓 *利用梯度避免阈值烦恼 效果图: 使用边缘Canny()提取边缘 高斯模糊+灰度+全局阈值--->二值化图像 代码: import cv2 as cv import numpy as np def edge_demo(image): #先

在OpenCV中,可以很方便的计算一个像素点到轮廓的距离,计算距离的函数为: double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist) Parameters: contour – 输入参数轮廓. pt – 测试的点. measureDist – 如果为false的话,则函数计算符号,在轮廓外部在为-1,在轮廓内为1,在轮廓上,则为0.如果为ture,则计算实际的像素符号距离,在轮廓外的点像素距离为负值,在内

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27979267 收入囊中 在图片中找到轮廓而且描绘轮廓 使用多边形.圆,椭圆来逼近我们的轮廓 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/C

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核心函数:(后面标明号的,下面有解析) int cvFindContours(Iplimage* img,//这是输入函数,必须是8bit,单通道的图像---1 CvMemStorage* storage,// 已分配的内存,用来存这个函数所搜索到的轮廓 ---2 CvSeq** firstContour,//此处的指针不需要自己分配,只需在外面定义一个该类型的指针即可--3 int headerSize=sizeof(CvContour),//--4CvContourRetrievalMode

轮廓图像与 Canny 图像的区别 一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.轮廓图像和 Canny 图像乍看起来表现几乎是一致的,但其实组成两者的数据结构差别很大: Canny 边缘图像是一个点的集合,点与点之间没有联系. 轮廓图像是一个点集的集合,每个点集(即轮廓)内的点都是相邻的,点集与点集之间也存在前后.父内等关系. 寻找轮廓:findContours 函数 findContours 函数用于在二值图像中寻找轮廓. void findContours(InputArray im

整体思路: 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算(开运算) 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准(外接矩形/内接矩形) 注:代码依次头尾连接哦! 0.第三方库导入 import cv2 as cv import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt import MightexUSBcameraSDK as Cam import math 1.原图灰度化 img =

引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息. 这里顺带提下边缘检测,和轮廓提取的区别: 边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化.如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中. 轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象.如OpenCV中的findContours()函数, 它会得到每一个轮廓

Lighting和Shading(2)镜面反射的控制和模拟次级表面散射技术 http://www.4gamer.net/games/216/G021678/20140703095/index_2.html       Cel Anime的2D图形上,由镜面发射而出现的[Specular Highlight](依赖视线的高光)的存在感并不觉得很多.但是,GUILTY GEAR Xrd -SIGN的Specular Highlight,也是基于[附加上手绘图的高光的文法]的调整的结果,可靠的附加到L

在VS2010(VC10)中配置能使用C#开发语言调用Open CV视觉库的方法如下.众所周知,能供C#使用的OpenCV库叫:Emgu CV.注意用C#开发的话,是不需要单独安装OpenCV的,emgu cv内已经包含!! 1.下载Emgu CV的x86安装版 http://sourceforge.net/projects/emgucv/files/ : 2.安装 双击安装文件,一路下一步.我同意,默认配置安装到C盘即可: 3.设置环境变量(设置之后需重启计算机或注销): PATH(添加如下一

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数017·point点函数 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数005·graphics-obj,基本绘图单元,包括线段.矩形.椭圆.圆形 graphics-obj,基本绘图单元,包括线段.矩形.椭圆.圆形 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure