/// <summary> /// 获取区域 /// </summary> /// <param name="bitmap"></param> /// <param name="graybtm"></param> /// <returns></returns> public static Bitmap FindBundingBox(Bitmap bitmap, out B

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分. 代码: #include <iostream> #include <opencv2\

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457 连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,

准备1:OpenCV常用图片转换技巧 在进行计算机视觉模型训练前,我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本,但是有些深度学习框架中的方法对图像的变换方式可能并不满足我们的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有很多帮助的. 图像通道分离 我们知道每个图像是由RGB三个颜色通道构成,所以我们可以使用split函数对原图像的三个通道进行分离: B, G, R = cv2.split(img) 进行通道分离的后,我们就可以在每个通道上独立的进行数值变换,变换完成后再来组合来生

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

最近在复习OPENCV的知识,学习caffe的深度神经网络,正好想起以前做过的车牌识别项目,可以拿出来研究下 以前的环境是VS2013和OpenCV2.4.9,感觉OpenCV2.4.9是个经典版本啊!不过要使用caffe模型的话,还是要最新的OpenCV3.3更合适! 一.车牌图片库 以前也是网上下的,如果找不到的小伙伴可以从我这儿下: 链接:http://pan.baidu.com/s/1hrQF92G 密码:43jl 里面有数字 “0-9”,字母“A-Z”的训练图片各50张. 测试车牌图片

转载自einyboy的博文Matlab的regionprops详解 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L,

对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行处理呢 ? 首先,我们要提取出来内部的某些特征才能说话,下面提取一些简单的特征,话不多说见代码: 1.平均数及方差参数: Mat tempMean, tempStddv; double MEAN, STDDV;// mean and standard deviation of the flame region ]; //cout << "mean=" << m << endl; meanStdDev(fla

根据朋友给的一份原理写的 感觉还挺清楚 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> using namespace cv; #define MAXWIDTH 352 #define MAXHEIGHT 288 typedef struct PTNode{ int data; int parent; }PTNode; void GetCCL(Mat &imgsrc, Mat &am

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

有时候要将二值化图像中最大的连通域保存下来.以下函数提供了一种方法: %function [img]=maxLianTongYu(I):求图像中最大的连通域 %输入:I 输入图像 %输出:img 仅包括最大连通域的图像 function [img]=maxLianTongYu(I) if length(size(I))>2 I = rgb2gray(I); end if ~islogical(I) imBw = im2bw(I); %转换为二值化图像 else imBw = I; end imB

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0        3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and e

ylbtech-术语-Blob:Blob 计算机视觉中的Blob是指图像中的一块连通区域,Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像,进行连通域提取和标记.标记完成的每一个Blob都代表一个前景目标,然后就可以计算Blob的一些相关特征.其优点在于通过Blob提取,可以获得相关区域的信息,但是速度较慢,分析难度大. 1.返回顶部 1. 中文名:blob 外文名:blob 用    途:目标跟踪 领    域:计算机 含    义:图像中的一块连通区域 类    别:基于区域的跟踪 目录 1 背

视觉传感器的属性设置栏中还有如下几个选项: Ignore RGB info (faster): if selected, the RGB information of the sensor (i.e. the color) will be ignored so that it can operate faster. Use this option if you only rely on the depth information of the sensor. 当只需要获取深度图像时就可以勾选这一

一.LOB数据类型的介绍 大对象(LOB)数据类型允许我们保存和操作非结构化和半结构化数据,如文档.图形图像.视频片段.声音文件和XML文件等.DMBS_LOB 包被设计用于操作 LOB 数据类型.从 Oracle 12c 开始,根据数据库块大小,LOB 最大可以存储 128TB 的数据,一个表可以有一个或多个 LOB 数据类型的列,如 二进制大对象(BLOB).字符大对象(CLOB).国家字符大对象(NCLOB)和BFILE. 重要的是,每当在表中创建 LOB 列时,实际上会创建两个不同的段:

图像的阈值处理 图像的阈值分割:图像的二值化(Binarization) 阈值分割法的特点是:适用于目标与背景灰度有较强对比的情况,重要的是背景或物体的灰度比较单一,而且总可以得到封闭且连通区域的边界. 一.简单阈值 选取一个全局阈值,然后把图像分成非黑即白的二值图像. cv2.threshold()[源图像矩阵,进行分类的阈值,高于(低于)阈值时赋予的新值,方法选择参数] 返回两个值:阈值,阈值处理后的图像矩阵. cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) cv2.THRESH_BINAR

上一次通过投影的方式进行了文本块分割,(见 https://www.cnblogs.com/BoyTNT/p/11812323.html )但这种方法有很大的局限性,要求分行清晰.不能有字符跨多行.不能倾斜,而且对噪声比较敏感.还是拿上一回的图片,但是我在上面加了一个比较大的字,得出的结果就有问题了: 可以看到,由于右下角大大的“测”字跨了多行,导致水平投影分行时就出错了. 本次换一种方法,基于连通性分析来做.简单讲,就是把图像做一定的膨胀操作,使得同一个字符的不同部分以及相邻字符相互重叠到一起

语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2