http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

上一次通过投影的方式进行了文本块分割,(见 https://www.cnblogs.com/BoyTNT/p/11812323.html )但这种方法有很大的局限性,要求分行清晰.不能有字符跨多行.不能倾斜,而且对噪声比较敏感.还是拿上一回的图片,但是我在上面加了一个比较大的字,得出的结果就有问题了: 可以看到,由于右下角大大的“测”字跨了多行,导致水平投影分行时就出错了. 本次换一种方法,基于连通性分析来做.简单讲,就是把图像做一定的膨胀操作,使得同一个字符的不同部分以及相邻字符相互重叠到一起

序言:清除链接边缘,可以使用数组进行递归运算; 连通域检测的递归算法是定义级别的检测算法,且是无优化和无语义失误的. 同样可用于寻找连通域 void ClearEdge(CvMat* MM,CvPoint pStart,float value)//清除边缘函数 { float m_value = value; int xNum[8] = {1,1,0,-1,-1,-1,0,1}; int yNum[8] = {0,1,1,1,0,-1,-1,-1}; //亮点,使用数组取代条件查找... CvP

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码. //包含头文件 #include <opencv2/core/core.hpp> #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() {     const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_fronta

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

在本文中使用图像连通域统计使用opencv中的cvFloodFill方法,可是在cvFloodFill方法中CvConnectedComp參数无法返回详细点坐标位置信息,找了些资料.给CvSeq分配空间可是还是contour内容没有值,预计是OPENCV2.00版本号不支持.假设想获取点坐标信息有两种方法:一是通过源码改写cvFloodFill函数来返回点坐标信息:二是cvFloodFill连通之后,依据返回区域统计多少个点,并统计之后对此点做标记,依次重复下一个连通区域.   下面是方法二的代

思路:利用训练好的palm.xml和fist.xml文件,用OpenCV的CascadeClassifier对每一帧图像检测palm和fist,之后对多帧中检测到的palm和fist进行聚类分组,满足分组条件的区域为最终检测结果. 代码: #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/im

最近的研究要用到定位瞳孔的位置,所以上网搜了下相关的代码.总结如下: 1) 定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器(haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml)来实现,以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准,但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下定位还是很准确的,后面有图.分析了下原因,师兄是他之前实验时感觉不准有可能是他的Opencv版本还不是很高,我这里用的是opencv2.4.4,相信opencv也在它的后续版本中不断的优化它的Mach

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

准备1:OpenCV常用图片转换技巧 在进行计算机视觉模型训练前,我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本,但是有些深度学习框架中的方法对图像的变换方式可能并不满足我们的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有很多帮助的. 图像通道分离 我们知道每个图像是由RGB三个颜色通道构成,所以我们可以使用split函数对原图像的三个通道进行分离: B, G, R = cv2.split(img) 进行通道分离的后,我们就可以在每个通道上独立的进行数值变换,变换完成后再来组合来生

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst; int main(void) { src = imread("..\\lineDetect.jpg"); if (src.empty()) { cout << "Loading image failed!" << e

zbar本身自带检测二维码条形码功能,这里使用opencv只是做一些简单的读取图片,灰度图片以及显示条形码和二维码时用到一些绘制 // barcode-qrcodescanner.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <zbar.h> #pragma comment( lib,"winmm.lib" ) using n

Marker检测采用小觅相机,可以实时检测Marker的位置和姿态,效果如下: 参考代码如下: #include "pch.h" #include <Eigen/Dense> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <opencv2\aruco.hpp> #include <opencv2\aruco\dictionary.hpp>

[摘要] 本文介绍在图像处理领域中较为常用的一种图像区域(Blob)提取的方法——连通性分析法(连通区域标记法). 文中介绍了两种常见的连通性分析的算法:1)Two-pass:2)Seed-Filling种子填充,并给出了两个算法的基于OpenCV的C++实现代码. [注释] 1.这里的扫描指的是按行或按列访问以便图像的所有像素,算法中采用的是按行扫描方式: 2.图像记为B,为二值图像:前景像素(pixel value = 1),背景像素(pixel value = 0): 3.label从2开

2018-03-0418:03:12 整体代码如下: def detect_circle_demo (image): # 降噪处理 dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,80) cv.imshow("jiangzao",dst) cimage = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图转换 print("正在灰度转换......") cv.imshow("test"

This tutorial code’s is shown lines below. You can also download it from here . The second version (using LBP for face detection) can be found here #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #incl

直接上代码,list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除换行符号 img = cv2.imread(path, 1) width,height = img.shape[:2][::-1] img_resize = cv2.resize(img,(int(width*1.

import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) # set blue thresh 设置HSV中蓝色.天蓝色范围 lower_blue = np.array([78,43,46]) upper_blue = np.array([110,255,255]) while(1): # get a frame and show 获取视频帧并转成HSV格式, 利用cvtColor()将BGR格式转成HSV格式,参数为cv2.COLOR_BGR