要达到的效果就是将线条尽量细化成单像素,按照论文上的Hilditch算法试了一下,发现效果不好,于是自己尝试着写了一下细化的算法,基本原理就是从上下左右四个方向向内收缩. 1.先是根据图片中的原则确定了以下16种情况 2.调试过后发现,迭代次数多了之后,原来连接着的线条会断开,分析原因如下图 3.修改了一下判断条件 4.调试过后发现还是会出现断的地方,再次分析原因如下图 5.又加了判断条件,如下图 最终实现的效果如下   对比图 对规则曲线的效果比较好 但是圆的效果不太好,有待改进 附上代码,测

在该文将介绍基本的几种应用于边缘检测的滤波器,首先我们读入saber用来做为示例的图像 #读入图像代码,在此之前应当引入必要的opencv matplotlib numpy saber = cv2.imread("saber.png") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 使用上图作为滤波器使用的图形 Roberts 交叉

css3的属性 transform(转换) 用途很广泛,功能也很强大,为了熟悉它的各种转换方式(平移 translate,旋转 rotate,扭曲 skew,放缩 scale),我做了一些平常常用的一些简单的图标. 这些图标很多是通过三角形来拼贴起来的,所以我们需要知道怎么样画三角形. 1. 我们要将该 div 的 width 和 height 都设置为 0,三角形是通过设置 border 来实现: 2. 通过我们需要画成的三角形的目标分析,这个三角形的朝向(只针对规则的朝向:上.右.下.左.上

很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练,然后识别和分类自己指定的图片.但是,在TensorFlow官方入门教程中,并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法.现在,我们就参考官方入门课程<Deep MNIST for Experts>一节的内容(传送门:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros),介绍如何将自定义图片输入到TensorFlow的训练模型. 在<Deep M

首先贴出本文参考学习的文章吧. https://www.cnblogs.com/LCHL/p/9055642.html#4206298 感谢这位懒羊羊的代码和讲解(下简称羊博主),我在此基础上稍微加了一些东西,希望能使书写效果得到更好的提升吧.建议先从羊博主的博文看起. 前文 本文致力于解决羊博主的2-3问题,即代码粗细度的优化. 本文本着分享知识的目的写出,希望能对一些寻找类似知识的人一些帮助.笔者为WPF初学者,能得到各位的批评指正也是荣幸万分. 因工作公司的原因,无法贴出全部代码,我尽量在

画线准备 准备一个canvas <canvas id="canvasId" width="1000" height="800"></canvas> 使用pointer事件监听,落笔,拖拽,收笔. document.onpointerdown = function (e) { if (e.type == "touchstart") handwriting.down(e.touches[0].pageX,

效果预览 按下右侧的"点击预览"按钮可以在当前页面预览,点击链接可以全屏预览. https://codepen.io/comehope/pen/eLMKJG 可交互视频 此视频是可以交互的,你可以随时暂停视频,编辑视频中的代码. 请用 chrome, safari, edge 打开观看. https://scrimba.com/p/pEgDAM/cdDRmH9 源代码下载 每日前端实战系列的全部源代码请从 github 下载: https://github.com/comehope/f

1.线条 # dst 相当于画板 dst=np.zeros((300,300,3),np.uint8) # #参1 图像 参2 起始点 参3 结束点 参4 颜色 line=cv2.line(dst,(100,200),(100,400),(0,0,255)) #参5 线宽 line=cv2.line(dst,(150,200),(150,400),(0,255,0),50) #参6 type 圆滑度 cv2.line(dst,(300,200),(300,400),(255,0,0),50,50

一:课程介绍 1.1:学习目标 学会用imread载入图像,和imshow输出图像. 用nameWindow创建窗口,用createTrackbar加入滚动条和其回调函数的写法. 熟悉OpenCV函数matchTemplate并学会通过该函数实现模板匹配. 学会怎样将一副图片中自己感兴趣的区域标记出来 1.2:什么是模板匹配? 在一副图像中寻找和另一幅图像最相似(匹配)部分的技术. 1.3:案例展示 输入有两幅图像一副是 template.jpg 另一幅是 original.jpg .匹配完成的

特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点.Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值.    (1)   (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值.通过变换可以将上

基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用. 一.Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题.而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在

数学形态学实际上可以理解为一种滤波行为,所以很多地方称它为形态学滤波.有了个这概念,我们就能更好的理解它.我们滤波中用的滤波器(kernel)在这里被称为结构元素,结构元素往往是由一个特殊的形状构成,如:线条.矩形.圆.菱形等.我们把结构元素的中心(Anchor Point)与图像上像素点对齐,然后结构元素覆盖的领域像素就是我们要分析的像素,我们定义一种操作就形成了一种形态学运算. 我们在这里不解释形态学操作的算法原理及它们的意义,有兴趣的可以参见相关数字图像处理方面的教材,或关注本博客,博主打

Canny边缘检测 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘函数原型:     void cvCanny(       const CvArr* image,              //第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图      CvArr* edges,                      //第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图      double threshold1,    

用OpenCV画几何图形. import numpy as np import cv2 # Create a black image img = np.zeros((521,512,3), np.uint8) # Draw a diagonal blue line with thickness of 5 px # 背景数据,直线起点,直线终点,颜色,线条粗细 img = cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) # print(img) # Drawin

>_<" 发现一个好的链接,是一个讲openCV的网站:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html >_<" 这次主要是houghlines变换来提取直线~

Learn openCV.pdf qmake: link with opencv (Key Point) QT += core gui greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets TARGET = displayimage TEMPLATE = app INCLUDEPATH += /usr/local/include/opencv LIBS += -L/usr/local/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc

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

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

好久没有更新了,原谅自己放了个假最近又在赶进度,所以...更新的内容是很靠后的第八章,因为最近工作要用就先跳了,后面会更新笔记编号...加油加油! 在二值图像中寻找轮廓 void cv::findContours ( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() ) image: 输入图像,需为8位单