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

#include "stdafx.h" #include <iostream> #include<string> #include <stdio.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <cxcore.h> #include <stdio.h> using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* a

IplImage* contours_rect; IplImage* contours; CvMemStorage* countours_storage=NULL; if(contours_rect==NULL) { contours_rect=cvCreateImage(cvSize(video_width,video_height),IPL_DEPTH_8U,); } if(contours==NULL) { contours=cvCreateImage(cvSize(video_width

把检测出的边缘像素组装成轮廓  ——  cvFindContours OpenCV 使用内存存储器来统一管理各种动态对象的内存.内存存储器在底层被实现为一个有许多相同大小的内存块组成的双向链表 内存储器可以通过四个函数访问 : cvCreateMemStorage(创建一个内存存储器,0采用默认大小)    cvReleaseMemStorage   cvClearMemStorage(和通常释放内存的函数区别 —— 只是将释放的内存返还给内存存储器,而并不返还给系统 —— 可以重复使用内存存储

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/

第一章 环境搭建: 1.  环境变量path 添加  D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin 2.  VS在VC++项目中,属性管理器\属性. VC++目录  包含目录: D:\Program Files\opencv\build\include D:\Program Files\opencv\build\include\opencv D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 库目录:  D:\Pro

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用

相信很多人手机里都装了个"扫描全能王"APP,平时可以用它来可以扫描一些证件.文本,确实很好用,第一次用的时候确实感觉功能很强大啊算法很牛逼啊.但是仔细一想,其实这些实现起来也是很简单的,我想了下,实现的步骤应该就只有下面三个: 将证件轮廓找到 提取证件矩形轮廓四点进行透视变换 二值化 知道原理之后,我马上利用强大的opencv开发一个类似"全能扫描王"扫描工具. 整理一下我们要制作的这个扫描工具有哪些功能: 图像的信息区域的提取与矫正 图像的二值化 锐化和增强 第

在今年泰迪杯A题电商中图片的文字识别这道题中,我们先用了一种很笨的办法来分割字符. 首先对图片进行灰度化,然后二值化,这里的二值化要选择一个合适的阈值.然后我们进行轮廓的提取,计算轮廓最小矩形的面积,若面积过大,则认为这个是背景图片,若面积过小,则认为是噪点.这种方法有一个弊端,就是文字有大有小,大的文字也有可能会被当成背景,小的标点也可能会被当成噪点. 代码如下: 实现了读入一张图片,进行灰度化,二值化,分割字符,输出字符.jpg到指定位置,以及输出字符最小矩形的坐标. const strin

其中对条码与二维码的识别分为以下4个步骤 1. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的条形码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 2. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的QR二维码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 3. 对非标准条形码,进行定位,然后用Zbar(或者Zxing)解码显示. 4. 对非标准的QR二维码图片,进行定位,然后用Zbar(或者Zx

腐蚀.膨胀.开运算(先腐蚀后膨胀).闭运算(先膨胀后腐蚀) 以halcon自带案例ball.hdev为例(开运算),注意代码有所缩减.关于sort_region函数,参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_13849dbbc0102xhts.html dev_update_window ('off') //停止更新窗体 dev_close_window () //关闭窗体 dev_open_window (, , , , 'black', WindowID) //创建窗

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

前几年在做毕业设计时候曾用opencv1.0中defects做过简单的手势识别,这几天看OpenCV2.46中的轮廓函数,发现和以前差别挺大,函数调用完全不一样,重新实现了简单手势的代码. 1.首先用简单的肤色检测算法,得到手的区域. Mat img = cv::imread("../hand2.jpg");     namedWindow("image");     imshow("image", img); Mat hsvimg; 首先把图像

<孙子兵法·谋攻篇>:"上兵伐谋,其次伐交,其次伐兵,其下攻城:攻城之法为不得已." 任何发生在自己国土上的战争,即便胜利,也饱含屈辱. ----~~~~----Gazebo 8 使用ROS / Gazebo版本的组合 gazebo_ros_pkgs 年7月12日,由Harry JE Day发表 所以你写了最终的ROS程序:经过数千行代码,你的机器人终将达到感觉,带来奇点! 一个接一个地启动你的节点.每一个使启示录越来越近.你输入最后一个命令.和.而且什么也没有.什么地方出

参考:      critterai  http://www.critterai.org      recast & Detour https://github.com/recastnavigation/recastnavigation  关于理解 NavMesh 生成: 体素 http://critterai.org/projects/cainav/doc/html/6fb3041b-e9be-4f03-868b-dcac944df19b.htm  生成 http://critterai.or

参考博客:https://www.cnblogs.com/dengxiaojun/p/5278679.html,但是他的demo下载太贵了 可以下载这个https://download.csdn.net/download/dsq235612/10830805?utm_source=bbsseo,其实代码都差不多,目前只能识别简单的结构的图片 先添加引用,在nuget中添加OpenCVSharp类库和识别条码类库zxing 封装OpenCVSharp的调用代码: public class Open

查找轮廓的不同特征,例如面积,周长,重心,边界等 1.矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心,面积等. 函数cv2.momen()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回, 我们的测试图像如下: 例程如下: # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('8.jpg',0)ret,thresh = cv2.threshold(img,12

相信很多人手机里都装了个“扫描全能王”APP,平时可以用它来可以扫描一些证件.文本,确实很好用,第一次用的时候确实感觉功能很强大啊算法很牛逼啊.但是仔细一想,其实这些实现起来也是很简单的,我想了下,实现的步骤应该就只有下面三个: 将证件轮廓找到 提取证件矩形轮廓四点进行透视变换 二值化 知道原理之后,我马上利用强大的opencv开发一个类似“全能扫描王”扫描工具. 整理一下我们要制作的这个扫描工具有哪些功能: 图像的信息区域的提取与矫正 图像的二值化 锐化和增强 第二第三点都非常简单,那么制作这

步骤: 编写简易pygame精灵游戏(只实现键盘上下左右控制) 解决opencv手势识别核心问题 上述2部分对接上 pygame部分我们只加载个背景,然后里面放1只乌龟精灵,用键盘的上下左右键来控制,直接给出代码: 乌龟精灵代码(DemoSpirit.py): import pygame class DemoSpirit(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self, target, screen_size, position): pygame.sprite.

毛孔识别 本文仅仅描述如何用opencv完成一个入门级别的毛孔识别,基于python3.7和 opencv 4.3 原图以及识别生成的效果图 一.首先引入需要的包,然后读取需要识别的图片 import cv2 import numpy as np imageMat = cv2.imread("b.png") 二.选取B通道和均值滤波 选取通道是为了将图片转换为灰度图,以便后续的阀值处理,具体选取BGR哪个根据图片不同而不同:之后均值滤波以降噪,要在失真和去噪效果之间取得平衡,选取合适大

摘要 在机器视觉中,对于图像的处理有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜,这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来,方便下一步的布局分析与文字识别,这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果. 本次实战,对于图像的矫正使用了两种矫正思路: 针对边缘比较明显的图像,使用基于轮廓提取的矫正算法. 针对边缘不明显,但是排列整齐的文本图像,使用了基于霍夫直线探测的矫正算法. 基于轮廓提取的矫正算法 整体思路: 图片灰度化,二值化 检测轮廓,并筛选出目标轮廓(通过横纵比或面积去除干扰轮廓) 获取