opencv中有矩形的Rect函数.圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状:方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制: 方法1:点乘 //===============================对应灰度图的区域segImage============================================================== // 遍历图像 对每

在工业中产品或者夹具上经常有圆形孔,我们可以利用这些孔来对产品或者夹具进行定位.我用OPENCV写了个DEMO 程序,介绍如下: (1)首先点击打开图像按钮打开一幅图像 (2)进行一些参数设置 (3)点击找圆按钮,这时就会显示出找到的圆孔的圆心坐标等信息. 附图如下: 像上图这样比较模糊的图像通过设置参数也可以准确找到圆心.

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了Ope

简介: 1.霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似,只是点对应的二维极径.极角空间被三维的圆心和半径空间取代.在标准霍夫圆变换中,原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示,其对应一条三维空间的曲线.对于多个边缘点,点越多,这些点对应的三维空间曲线交于一点的数量越多,那么他们经过的共同圆上的点就越多,类似的我们也就可以用同样的阈值的方法来判断一个圆是否被检测到,这就是标准霍夫圆变换的原理, 但也正是在三维空间的计算量大大增加的原因,标准霍夫圆变化

x #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src, src_gray, dst; src = imread("test1.jpg"); char INPUT_TITLE[] = "inpu

检测边缘和轮廓不仅重要,还经常用到,它们也是构成其他复杂操作的基础. 直线和形状检测与边缘和轮廓检测有密切的关系. 霍夫hough 变换是直线和形状检测背后的理论基础.霍夫变化是基于极坐标和向量开展的,常规的直线是二维平面直角坐标上建立的 y = kx + b 该直线的参数 k.b 存在有负值,负值则不便于计算(有资料这样撰写的,没有深究,就以此为参考吧),对于极坐标而言,其表达式为 r=x * cosθ + y * sinθ 参数r.θ均可以为正数(极坐标r值永远是大于等于0的数,θ就可以用0

本节代码使用的opencv-python 4.0.1,numpy 1.15.4 + mkl 使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg 代码如下: import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread('lightning.jpg',0) img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) # img = cv2.pyrUp(img) img_gray =

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

进行霍夫圆变换中有一个API:HoughCircles(). 第五个参数为double类型的minDist(),为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离,即让算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离.这个参数如果设置太小,多个相邻的圆可能被错误的检测成了一个重合的圆.反之,如果设置太大,某些圆就不能检测出来. 第七个参数,它越小,就越可以检测到更多根本不存在的圆,而它越大的话,能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了. #include<opencv2/opencv.hpp> using name

边缘检测 对图像进行边缘检测之前,一般都需要先进行降噪(可调用GaussianBlur函数). Sobel算子 与 Scharr算子 都是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator),用来计算图像灰度函数的近似梯度.结合了高斯平滑和微分求导.Sobel算子与Scharr算子的内核不同,Sobel内核产生误差比较明显,Scharr更为准确一些. Sobel算子的计算步骤: 在两个方向求导:将原图分别与两个3x3的内核进行卷积计算,得到Gx与Gy 在图像的

1.      void ellipse(InputOutputArray img, Point center, Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, const Scalar& color, int thickness = 1,   int lineType = LINE_8, int shift = 0); ellipse函数将椭圆画到图像 lmg 上, 椭圆中心为点center,并且大小位于矩形 axes

OpenCV提供了各种绘制接口,可以往图片里画各种东西,这种功能可以为以后在图像上标记一些信息方便调试 // drawcall.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" int main() { cv::Mat img(cv::Size(, ),CV_8UC3); // 画线 起点,终点,颜色,线宽 cv::line(img, cv::Point(, ), cv:

霍夫圆变换原理 霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换(https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12331656.html)大体类似. 对直线来说,一条直线能由极径极角(r,θ)表示,而对于圆来说,我们需要三个参数:圆心(a,b),半径 r. 笛卡尔坐标系中圆的方程为: 化简便可得到: 对于(x0,y0),我们可以将通过这一点的所有圆统一定义为: a = x0 - r·cosθ b = y0 - r·sinθ 这就意味着每一组(a,b,r)代表一个通过点   的圆. 对于一个

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/circle.png"); //Mat src = imread("f:/images/qq/yezi.png"); if (src.

霍夫直线变换介绍 霍夫圆检测 现实中: example import cv2 as cv import numpy as np # 关于霍夫变换的相关知识可以看看这个博客:https://blog.csdn.net/kbccs/article/details/79641887 def line_detection(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertur

一.为什么"找圆"     圆是基本图形的一种,更为重要的是,自然情况下采集的图像,很少大量存在"圆":但凡存在的,大都是人工的,那么就必然代表特定的意义,从而方便定位.分割和识别.     OpenCV现有代码中能够直接"找圆",主要有2个,一个是"HoughCircle ",另一个是"BlobDetector ",此外基本的轮廓分析也能够用于圆的寻找.但是这些基础的方法,涉及到的参数比较多,一方面我们需

源代码地址:http://download.csdn.net/detail/nuptboyzhb/3961685 画图工具 1.     画直线 Ø  增加‘直线’菜单项,建立类向导: Ø  对CXXXXXXView类增加成员变量my_draw_flag.并在构造函数中初始化为0 Ø  在‘直线’菜单项处理函数中,将my_draw_flag=1:表示画直线 Ø  增加window消息处理,WM_LBUTTONDOWN 和WM_MOUSEMOVE和WM_LBUTTONUP Ø  增加成员变量 在构

画图函数 (1)直线cvLine函数 其结构 void cvLine(//画直线 CvArr* array,//画布图像 CvPoint pt1,//起始点 CvPoint pt2,//终点 CvScalar color,//颜色 int thickness = 1,//宽度 int connectivity = 8//反走样 ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> int main

//绘制椭圆 void DrawEllipse(Mat img, double angle) { ; ; ellipse(img, Point(WINDOW_WIDTH / , WINDOW_WIDTH / ), Size(WINDOW_WIDTH / , WINDOW_WIDTH / ), angle, , , Scalar(, , ), thickhness, lineType); } //绘制实心圆 void DrawFilledCircle(Mat img, Point center)

//void MyLines() { // Point p1 = Point(20, 30); // Point p2; // p2.x = 400; // p2.y = 400; // Scalar color = Scalar(0, 0, 255); // line(bgImage, p1, p2, color, 1, LINE_AA); //} // //void MyRectangle() { // Rect rect = Rect(200, 100, 300, 300); // Sca

#include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" #include "cvaux.h" #include <iostream> #include"Timer.h" using namespace std; int otsu2 (IplImage *image); CvBox