Mat cannyImage; /// Detect edges using canny Canny(src, cannyImage, , , ); vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; /// Find contours findContours(cannyImage, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL , )); /// Approximate c

1.寻找轮廓 api void cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() 各个参数详解如下: Image表示输入图像,必须是二值图像,二值图像可以threshold输出.Canny输出.inRange输出.自适应阈值输出等. Contours获取的轮廓,每个轮廓

OPENCV 中的代码改进.当然要依据自己的实际情况来,OPENCV 中行人检測有两种矩形框的融合算法.这里仅仅对meanshift 方法做改进 假设有更好的方法.希望能够跟我讲下. 对于去除重合部分.我也写了改进,看懂了能够加到自己程序中. 为什么要做局部MeanShift? 图1.全局MeanShift 如图所看到的:两幅图像距离较近且有多个矩形框.全局MeanShift融合后可能会造成这样的结果 而假设用局部融合就能避免这样的情况. /*--------------------------

前一篇画出了最小外接矩形,但是有时候画出来的矩形由于中间像素干扰或者是其他原因矩形框并不是真正想要的 如图1是一个信号的雨图,被矩形框分割成了多个小框: 需要合并矩形框达到的效果: 主要思想: 扫描两次最小外接矩形,第一次扫描出的矩形是图一的小矩形,遍历vector指定一个合并最大距离(假设是80),达到指定距离使用画矩形函数将这两个矩形占据的组合区域染成实心矩形. 第二次扫描直接扫描之前画的实心矩形图确定最终边框 过程图 膨胀处理和像素翻转: 代码: #include "core/core.h

程序没有写完整,大概功能就是实现了,希望大家分享学习,把他改对 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/

千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事 本文链接:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328 1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() import cv2 img = cv2.imread('wujiaoxing.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshol

一.简介 二.轮廓最小外接矩形的绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //轮廓最小外接矩形的绘制 Mat srcImg = imread("E://00.png"); Mat dstImg = srcImg.clone(); cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); threshold(srcImg, srcImg, , , CV_TH

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量: minEnclosingCircle方法原型: void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, C

Opencv视频处理中的目标跟踪经常用到要在视频上画一个矩形框ROI,标注出要跟踪的物体,这里介绍两种在视频中绘制矩形框的方法,一种是"静态的",一种是"动态的". 静态的是指在绘制过程中,视频暂停播放,画面定格在鼠标左键单击上去时候播放的画面,这时候按着鼠标左键并拖动出一个感兴趣的区域,鼠标左键抬起完成矩形框的绘制.在整个绘制过程中,矩形是连续显示出来的,跟随鼠标位置变化而变化. 过程和实现都很简单,以下是具体代码实现,主要用到了鼠标响应事件: #include

一.简介 二.外接矩形的查找绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //外接矩形的查找绘制 Mat srcImg =imread("E://12.jpg"); imshow("src",srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); //原图备份 cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); /

上一篇中的方法存在的问题是矩形框不够精确,而且效果不能达到要求 这里使用凸包检测的方法,并将原来膨胀系数由20缩小到5,达到了更好的效果 效果图: 效果图: 代码: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using

#include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include "iostream" #include "cmath" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char *argv[]) { Mat im

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; void find_centrepoint(Mat image, Point &centrepoint, RotatedRect &

工具采用PIL:Python Imaging Library,图像处理标准库.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用. 安装PIL 在Debian/Ubuntu Linux下直接通过apt安装 $ sudo apt-get install python-imaging Windows平台直接通过pip安装 pip install pillow 批量工具脚本 默认执行方式为:              执行脚本命令 python drawline.py           1.获取当前路径下的

最近工作需要,要做一个矩形框,并且 用鼠标左键拖动矩形框移动其位置.网上查了一些感觉他们做的挺复杂的.我自己研究一天,做了一个比较简单的,发表出来供大家参考一下.如觉得简单,可路过,谢谢.哈哈. 先大概介绍一下原因,GDI画矩形框就不说了,很简单的.这里面最主要的就是滚轮放大和左键移动两个事件,要计算矩形框的坐标位置.下面将代码贴出如下: 先是定义需要的变量,就四个变量. //矩形框坐标        private Rectangle DrawRect = new Rectangle(0, 0

Android摄像头:只拍摄SurfaceView预览界面特定区域内容(矩形框)---完整实现(原理:底层SurfaceView+上层绘制ImageView) 分类: Android开发 Android UI2013-05-23 15:04 1600人阅读 评论(1) 收藏 举报   目录(?)[+]   http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8580034 最近一直在审视以前做过的东西,关于android摄像头预览,预览界面上呈现矩

最近在研发图片控件矩形框8个控制点进行控制边框的大小.位置等信息,之前查阅了相关的信息,比如别人整合的类:ControlResizer 这个类虽然是好,但是很大程度上是有限制,换句话说,它需要你二次更改代码和调整成适应你的代码结构,否则很多边框拖拉的时候无法使用,这也是当时使用的时候很头疼的事情,废话不多说,先上效果图: 如上图所示,分析下:有四个层,第一层是主窗体,第二层是传入的图片控件,第三层是遮罩.第四层也就是控制层(图中显示的可操作的蓝色区域,以下称为裁剪区),注意实现的效果是: 1.直

从开源中国博客搬来,合并博客 实验室做一个智能小车的小项目,期间涉及到在PC端处理小车摄像头的视频.这里先用安卓手机代替一下进行试验.大致流程就是手机摄像头获取视频,开启一个IP摄像头服务软件,在局域网内可以根据IP进行访问.Python+OpenCV2获取视频并进行显示人脸识别. 具体步骤 Step1:安装IP摄像头软件 这个在应用商店里搜一下就行了 Step2:浏览器访问测试 根据IP摄像头软件的提示从在同一个局域网中的PC的浏览器上进行访问(如:192.168.1.111:8080) St

想显示一副图片相对来说比较容易.但是想在SDI中显示一个可以拖拽的矩形框,并且在滚动和缩放下都不变形,是很困难的. MFC应该说在这个方面提供了强大的支持,但是也有一些是由于历史的原因需要去除的地方,特别是在缩放的这个地方还存在一些问题. 我认为关键是形成知识的框架,这样面对未来的需求就能够灵活应变. 这里,我结合GreenOpenPaint的具体实现进行总结. 我总结了一下,有几点: 1.肯定是要为这个矩形生成专门的类.这个类的实现,需要在DOC中,因为DOC就是用来管理所有的模型的:那么注意

这种类似于框选的效果用的比较普遍,一般三维平台和GIS平台都提供了支持接口,可是Skyline就是这么傲娇! 思路是这样的:绘制出的矩形框应该是一直与屏幕边框平行的,也就是矩形框的实际旋转角度是等于摄像机的偏移角YAW值的,这样我们只要知道矩形的宽度,用矩形的两个对角点沿摄像机方向或者沿摄像机反方向延长一个宽度的距离就能得到矩形的另外两个点了.这个宽度利用两个对角点的距离和摄像机偏移角度很容易就能算出来,就不赘叙了. 最核心的代码就是正确计算矩形对角线与水平方向的夹角了: //计算矩形对角点的夹

简介   使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形,所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ,cnt是所要求最小外接矩形的点集数组或向量,这个点集不定个数.   cv2.minAreaRect(points) → retval 参数说明: points :是findCountours得到的contour 使用 import cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread("test.jpg",0) _,conto