这个好像是骨头什么的,但是要求轮廓闭合,于是对图片进行一下膨胀操作,再次检测轮廓就好了. // A closed contour.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // 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 <iostrea

摘要:本文详细介绍了OpenCV绘制几何图形的方法,利用cv2.line().v2.circle().cv2.rectangle().cv2.ellipse().cv2.polylines().cv2.putText()函数实现. 本文分享自华为云社区<[Python从零到壹] 三十五.图像处理基础篇之OpenCV绘制各类几何图形>,作者:eastmount. 一.绘制直线 在OpenCV中,绘制直线需要获取直线的起点和终点坐标,调用cv2.line()函数实现该功能.该函数原型如下所示: i

OpenCV绘制检测结果 opencv  rtcp  timestamp  一.介绍 由于在验证阶段,使用FPGA时我们的算法检测速度很慢,没法直接在主流上进行绘图,否则的话,主流就要等待算法很久才能出图.所以,我们的解决方案是把框推到客户端上,在客户端上进行绘图. 这时,客户端不仅收到图像帧,音频帧,还会收到一个框信息,需要把三者进行同步显示,不能图像.音频.框不匹配.而图像.音频都是通过ffmpeg写入的,不会有问题,而检测算法这边是独立于前面的出图进程,没有通过ffmpeg打包,所以需要使

一开始是看<OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)>这本书学做直方图,但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像(单通道)的直方图绘制方法,RGB图像的直方图只说了如何计算,没有说计算完之后如何绘制,自己想了很久也没想到正确的绘制方法. 去查OpenCV的官方文档,里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图,很多函数的用法也没搞清楚. 后来在网上看别人的程序,找到有绘制HSV三通道直方图的程序,花了一点时间一行一行地看,并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序.

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

朱利亚集合是一个在复平面上形成分形的点的集合.以法国数学家加斯顿·朱利亚(Gaston Julia)的名字命名. 朱利亚集合可以由下式进行反复迭代得到: 对于固定的复数c,取某一z值(如z = z0),可以得到序列 这一序列可能反散于无穷大或始终处于某一范围之内并收敛于某一值.我们将使其不扩散的z值的集合称为朱利亚集合. 以下使用OpenCV编码绘制Julia集图形: #include <Windows.h> #include<highgui/highgui.hpp> using

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace std; int main( int argc, char** argv ) { IplImage * src= cvLoadImage("D:/2.jpg"); IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(src), , ); IplImage* h_plane =

Julia集中的元素都是经过简单的迭代计算得到的,很适合用CUDA进行加速.对一个600*600的图像,需要进行360000次迭代计算,所以在CUDA中创建了600*600个线程块(block),每个线程块包含1个线程,并行执行360000次运行,图像的创建和显示通过OpenCV实现: #include "cuda_runtime.h" #include <highgui.hpp> using namespace cv; #define DIM 600 //图像长宽 str

画线 cv::line(LINE_4\LINE_8\LINE_AA) 画椭圆 cv::ellipse 画矩形 cv::rectangle 画圆 cv::circle 画填充 cv::fillPoly putText(bgImage, , ), CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, , , ), , ); void MyLines() { Point p1 = Point(, ); Point p2; p2.x = ; p2.y = ; Scalar color = Scalar(,

首先导入我们所需要的库: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 自定义显示图像的函数: def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() 创建一张黑色的画布并展示出来: image=np.zeros((,,),dtype='uint8')show(image)#果然显示出来的是黑色的图片 #画线(直线) green=(,,) cv2.li

OpenCV绘制图像直方图,版本2.4.11 直方图可展示图像中的像素分布,是用以表示数字图像中亮度分布的直方图,标绘了图像中每个亮度值的像素数.可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布.这种直方图中,横坐标的左侧为纯黑.较暗的区域,而右侧为较亮.纯白的区域.因此,一张较暗图片的图像直方图中的数据多集中于左侧和中间部分:而整体明亮.只有少量阴影的图像则相反. 一个例子 ---------------------- /* 绘制灰度直方图 */ #include <cv.h> #include

代码之一: #include <cv.h> #include <highgui.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui.lib" ) int main() { IplImage* src=cvLoadImage(); int width=src->wi

可以使用opencv绘制 直线.圆.方形.椭圆等基本图形. 示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { // ----------------- 画椭圆 -----------------// Mat img(Size(, ), CV_8UC3, Scalar::all()); // 新建一个白色画布 //double angle = 0; // 旋转角度为0° //int thickness = 2; // 线宽为

部分 IIOpenCV 中的 Gui 特性 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 4 图片 目标 • 在这里你将学会怎样读入一幅图像,怎样显示一幅图像,以及如何保存一幅图像 • 你将要学习如下函数:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite() • 如果你愿意的话,我会叫你如何使用 Matplotlib 显示一幅图片 4.1 读入图像 使用函数 cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告

1.目标 a.学习使用 OpenCV 绘制不同几何图形 b. 你将会学习到这些函数: cv2.line(), cv2.circle(), cv2.rectangle(),cv2.ellipse(),cv2.putText() 等. 2.代码 上面所有的这些绘图函数需要设置下面这些参数: img:你想要绘制图形的那幅图像. color: 形状的颜色. 以 RGB 为例, 需要传入一个元组, 例如: (255,0,0)代表蓝色.对于灰度图只需要传入灰度值. thickness:线条的粗细.如果给一个

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

HTML5 Canvas绘制简单图形 1.添加Canvas标签,添加id供js操作. <canvas id="mycanvas" height="700" width="1024" style="border:1px solid #aaa;text-align:center;"> 你的浏览器不支持Canvas,请更新浏览器再试!!! </canvas> 在canvas标签之间应该做浏览器是否支持的检测,

基本形状 SVG提供了很多的基本形状,这些元素可以直接使用,这一点比canvas好多了.废话不说了,直接看例子,这个最直接:   <svg width="200" height="250">   <rect x="10" y="10" width="30" height="30" stroke="black" fill="transpare

前面的话 前面分别介绍了canvas的基础用法和进阶用法,本文将使用canvas的各种语法进行图形绘制 绘制线条 [绘制线条] 下面来尝试绘制一段线条 <canvas id="drawing" style="border:1px solid black"> <p>The canvas element is not supported!</p> </canvas> <script> var drawing =

简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果. 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 25