截取任意四边形区域的图像. mask就是结果. 需要定义四边形区域,分别是 tl, tr, bl, br std::map<int, std::set<int>> generateBorders(const std::vector<cv::Point> & vecPts) { std::map<int, std::set<int>> borders; cv::Point tl(vecPts[0]), tr(vecPts[1]), bl(v

opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓,并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出.首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式 官网:https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e1689a void cv::findContours ( InputOutputArray imag

​ArcGIS API for Python主要用于Web端的扩展和开发,提供简单易用.功能强大的Python库,以及大数据分析能力,可轻松实现实时数据.栅格数据.空间数据等多源数据的接入和GIS分析.可视化,同时提供对平台的空间数据管理和组织管理功能.本篇博客将和大家分享,使用ArcGIS API for Python进行城市区域提取的方法和流程. 数据准备:不同时期的landsat影像 一.关于栅格函数   在前面的博客"环境镶嵌数据集的渲染模板使用","环境镶嵌数据集栅

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

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简

目标:1.把矩形旋转正.          2.把文字旋转校正.                                                                                     目标一(旋转正方形) 思路:A.利用寻找边界进行旋转,然后进行ROI提取. B.利用霍夫变换等寻找直线,主要找到拐点再进行图像变化. 本文利用第一点思路进行... 程序很简单,直接上代码: #include<iostream> #include <openc

opencv在2.4.4版本以后添加了对java的最新支持,可以利用java api了.下面就是我利用opencv的java api 提取图片的sift特征. import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.features2d.*; public c

一般轮廓提取是通过对图像的梯度进行卷积计算,得到图像边缘(滤波),常用的边缘检测方法有candy.sobel. Laplacian等,再对二值化后的边缘图像进行轮廓计算: 1.Candy算子: cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_RGB2GRAY); cv::blur(grayImg, tempImage, cv::Size(3,3));//先用均值滤波器进行平滑去噪 cv::Canny(tempImage, binaryImg, threshod,thre

问题描述 照片是来自太空望远镜的星云图像,科学家想知道它的面 积与周长. 解决思路 方法一: 通过二值分割+图像形态学+轮廓提取 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/cas

未写完 采用C++,opencv+opencv contrib 4.1.0 对手机相册内人物opencv人脸识别,身份识别学习 最近事情多,介绍就先不介绍了 photocut.c #include "pch.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <vector> #include "CameraFace.h" #include "PhotoFace.h" #include &l

OCR简介熟悉OCR的人都了解,OCR大致分为两个部分: -文字提取text extractor -文字识别text recognition 其中,第一部分是属于图像处理部分,涉及到图像分割的知识,而第二部分则大多数利用谷歌的Tesseract来进行字符的识别,设计到的东西不多,当然也不难,难的是要能够做到非常准确的识别率,以及它的识别速率. 文字提取这一部分工作是很关键的,因为文字提取的好坏,直接影响到最后的识别结果,相当于预处理部分,是非常重要的,其主要目的是为了分割出文字字符. 主要涉及工

初学图像处理,做了一个车牌提取项目,本博客仅仅是为了记录一下学习过程,该项目只具备初级功能,还有待改善 第一部分:车牌倾斜矫正 # 导入所需模块 import cv2 import math from matplotlib import pyplot as plt # 显示图片 def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() # 调整图片大小 def resize(image, w

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

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

引言 在利用OpenCV对图像进行处理时,通常会遇到一个情况,就是只需要对部分感兴趣区域进行处理.因此,如何选取感兴趣区域呢?(其实就是"抠图"). 在学习opencv的掩码运算后,尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能,对于实现抠图的过程中,需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数 位运算符的相关API: void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); //dst =

Atitit 图像处理 调用opencv 通过java  api   attilax总结 1.1. Opencv java api的支持 opencv2.4.2 就有了对java api的支持1 1.2. 安装2016-05-19  opencv v2.4.13   267M  ,一个压缩包解压即可1 1.3. Opencv d java 接口api  ,把opencv-2413.jar加入java项目1 1.4. /AtiPlatf_ee/src/com/attilax/img/SfitTes

Atitit opencv版本新特性attilax总结 1.1. :OpenCV 3.0 发布,史上功能最全,速度最快的版1 1.2. 应用领域2 1.3. OPENCV2.4.3改进 2.4.2就有了对java的支持2 1.4. opencv在2.4.4版本以后添加了对java的最新支持,可以利用java api了.3 2. Qa3 2.1.  java.lang.UnsatisfiedLinkError: Directory separator should not appear in li

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

个自带样例. parter 1: No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检測,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--眼下还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,依据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运动做