在深度学习中,模型的输入size通常是正方形尺寸的,比如300 x 300这样．直接resize的话,会把图像拉的变形．通常我们希望resize以后仍然保持图片的宽高比． 例如: 如果直接resize到的话: 而我们希望得到: 可以利用copyMakeBorder和resize配合达到我们的目的． import cv2 def resize_keep_aspectratio(image_src,dst_size): src_h,src_w = image_src.shape[:2] print(

Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出代码 public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private static final int WHITE = 255; private Mat mat; /** * 空参构造函数 */

Opencv中图像的遍历与像素操作 OpenCV中表示图像的数据结构是cv::Mat,Mat对象本质上是一个由数值组成的矩阵.矩阵的每一个元素代表一个像素,对于灰度图像,像素是由8位无符号数来表示(0代表黑,255代表白):对于彩色图像,每个像素是一个三元向量,即由三个8位无符号数来表示三个颜色通道(Opencv中顺次为蓝.绿.红). 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at(),其函数原型如下: template<typename _Tp> _Tp& at(int i0

Java基于opencv实现图像数字识别(五)-投影法分割字符 水平投影法 1.水平投影法就是先用一个数组统计出图像每行黑色像素点的个数(二值化的图像): 2.选出一个最优的阀值,根据比这个阀值大或小,用一个数组记录相应Y轴的坐标: 3.因为是水平切割我们只需要Y轴的切割点即可,宽度默认图像的宽,高度可以用相邻的切割点相减得到: 4.优化切割点,把切割点靠近的都清除掉 5.设置感应区的区域,切割图片 垂直投影法和水平投影法类似,对比思考一下 因为我做的是表格的切割,你如果想实现验证码的切割,或者

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.

利用OpenCV给图像添加中文标注 : 参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bbd2dd101012dbh.html  和https://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/45719009 OpenCV不支持汉字输出,参考了网上的相关内容,将解决步骤简要记录如下:1.从 http://download.savannah.gnu.org/releases/freetype/ 下载FreeType库,windows下,根据

opencv中图像的格式Mat 有图像的定义,图像深度.类型格式等,其中Mat的参数depth为深度,深度反应出图像颜色像素值: 关于数据的储存:(转) Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<char>对应的是CV_8S,Mat_<int>对应的是CV_32S,Mat_<float>对应的是CV_32F,Mat_<double>对应的是CV_64F,对应的数据深度如下: • CV_8U - 8-bit unsigned intege

Java基于opencv实现图像数字识别(一) 最近分到了一个任务,要做数字识别,我分配到的任务是把数字一个个的分开:当时一脸懵逼,直接百度java如何分割图片中的数字,然后就百度到了用BufferedImage这个类进行操作:尝试着做了一下,做到灰度化,和二值化就做不下去了:然后几乎就没有啥java的资料了,最多的好像都是c++,惹不起.惹不起...... 我也想尝试着用c++做一下,百度到了c++基于opencv来做图像识别的:但是要下vs啊,十几个g呢,我内存这么小,配置这么麻烦,而且vs

OpenCV中图像算术操作与逻辑操作 在图像处理中有两类最重要的基础操作各自是图像点操作与块操作.简单点说图像点操作就是图像每一个像素点的相关逻辑与几何运算.块操作最常见就是基于卷积算子的各种操作.实现各种不同的功能.今天小编就跟大家一起学习OpenCV中图像点操作相关的函数与应用场景. 常见算术运算包含加.减.乘.除,逻辑运算包含与.或.非.异或. 准备工作: 选择两张大小一致的图像例如以下.载入成功以后显演示样例如以下: 加法操作结果例如以下: 减法操作结果例如以下: 乘法操作结果例如以下:

2017年9月22日 BY 蓝鲸 LEAVE A COMMENT 本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别.模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法.以下是具体的步骤及代码. 首先导入所需库文件,numpy和cv2. Source code     #导入所需库文件 import cv2 import numpy as np 然后加载原始图像和要搜索的图像模板.OpenCV对原始图像进行处理,创建一个灰度版本,在灰度图像里进行处理和查找匹配.然后使用相同的坐标在

1. 图像的BGR格式说明 OpenCV中图像读入的数据格式是numpy的ndarray数据格式.是BGR格式,取值范围是[0,255]. 如下图所示,分为三个维度: 第一维度:Height 高度,对应图片的 nRow 行数 第二维度:Width 宽度,对应图片的 nCol 列数 第三维度:Value  代表BGR三通道的值 BGR分别代表蓝色,绿色和红色 2.Image 对象的属性 image.shape 返回图像的宽度,长度和通道数,如果是灰度图,返回值仅有行数和列数. image.size

opencv对图像进行边缘及角点检測 先看结果: 代码: // ConsoleApplication1_812.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" class Imagedetector{ public: Imagedetector():threshold(-1) ,cross(5

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/83280067 - 问题与解决 最近正在学OpenCV,发现导入图像时竟然报错. import cv2 path="D:\img\信息\2.jpg" image=cv2.imread(path) cv2.imshow('ok',image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 错误如下: 后上网百度了一下,发

前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形. 准备工作 首先创建一个Wpf项目--WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2. 然后使用Nuget搜索[Emgu.CV],如下图. 这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows. 使用OPenCV剪切矩形 现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用. 首先引入命名空间,如下: using Emgu.CV; using Emgu.CV.Cv

源代码:http://download.csdn.net/detail/nuptboyzhb/3961696 输入文字 l 对话框 1.    插入,资源,选择对话框资源 2.    编辑对话框如下: 设置每一个控件的属性. 3.    双击对话框,建立对话框的类,命名为:TexTSetDlg 4.    给对话框类增加公有成员变量如下: int m_colorR; int m_colorG; int m_colorB; double dlg_hscale; double dlg_vscale;

计算机视觉领域中,目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域,比如人脸识别.行人检测等,国内的旷视科技.商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位.相对于图像分类任务而言,目标检测会更加复杂一些,不仅需要知道这是哪一类图像,而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置,因此,其工业应用比较广泛.那么,今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”(you only look once,yolo),提出该算法的作者风趣幽默可爱,其个人主页及论文风格显示了其性情,目前该

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

OpenCV:图片缩放和图像金字塔 对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦! resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像. 要缩小图像,一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值:若要放大图像,推荐使用CV_INTER_LINEAR. 现在说说调用方式 第一种,规定好你要图片的尺寸,就是你填入你要的图片的长和高. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> u

参考:http://www.cnblogs.com/ronny/p/opencv_road_2.html http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7771760 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.html http://segmentfault.com/a/119000