函数的调用形式 void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() ) 函数参数详解: 其中第一个参数image表示目标

1. findCountours 转载于http://blog.sina.com.cn/s/blog_7155fb1a0101a90h.html findContours函数,这个函数的原型为: <span style="font-family:Times New Roman;">void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrayscontours, OutputArray hierarchy, int

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 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/25560901 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: happylif

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/28261997 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

opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓,并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出.首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式 官网:https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e1689a void cv::findContours ( InputOutputArray imag

在ubuntu下编译opencv程序后,执行报下面到错误:error while loading shared libraries: libopencv_core.so.2.4: cannot open shared object file: No such file or directory解决方法:找到libopencv_开头到库的目录,在/usr/local/lib下面,在/etc/ld.so.conf.d/下面新建一个opencv.conf,里面写入/usr/local/lib,最后执行

闲着没事写了个小工具,将中文转拼音后填充到url做参数并写如excel 一.先看下演示,是个什么东西 二.代码 代码用到一个中文转拼音的库,库是网上下的,稍微做了下修改,已经找不原来下载的地址了,然后需要装个pywin32库,用来写excel表格的,下面看代码. #!/usr/bin/env python # coding=utf-8# Author: ca0gu0 from lib.chinese2pinyin import search from time import sleep impo

在Matlab下,使用imfill可以很容易的完成孔洞填充操作,感觉这是一个极为常用的方法,然而不知道为什么OpenCV里面却没有集成这个函数.在网上查了好多关于Opencv下的孔洞填充方法,大部分使用轮廓查找方法去做的,但对于这种方法,总感觉不是特别好.     最近重新使用这个方法,正好之前了解过冈萨雷斯那本书上的孔洞填充算法,所以想着手重新写一个.这里借鉴了冈萨雷斯书上的集合运算方法(并不完全一样)  空洞图像的定义:由前景像素相连接的边界所包围的一个背景区域.对于二值图像,可以理解为被白

引自:http://www.xuebuyuan.com/1684976.html http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/38392473 http://www.cnblogs.com/yemeishu/archive/2013/01/19/2867286.html谈谈NITE 2与OpenCV结合提取指尖坐标 一 概念: Convexity hull, Convexity defects 如上图所示,黑色的轮廓线为convexity hul

---边缘检测概念理解--- 边缘检测的理解可以结合前面的内核,说到内核在图像中的应用还真是多,到现在为止学的对图像的操作都是核的操作,下面还有更神奇的! 想把边缘检测出来,从图像像素的角度去想,那就是像素值差别很大,比如X1=20和X2=200,这两个像素差值180,在图像的显示就非常明显,这样图像的边缘不就体现出来了?但是问题来了,一幅图像给你,如果一个像素一个像素对比, 1.周围像素差别不大的怎么办? 2.周围相差很大,但是很多的怎么办? 3.怎么样才能更好地区别图像的边缘呢? 比如5-2

在OpenCV中,可以很方便的计算一个像素点到轮廓的距离,计算距离的函数为: double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist) Parameters: contour – 输入参数轮廓. pt – 测试的点. measureDist – 如果为false的话,则函数计算符号,在轮廓外部在为-1,在轮廓内为1,在轮廓上,则为0.如果为ture,则计算实际的像素符号距离,在轮廓外的点像素距离为负值,在内

sobel算子一文说了,索贝尔算子是模拟一阶求导,导数越大的地方说明变换越剧烈,越有可能是边缘. 那如果继续对f'(t)求导呢? 可以发现"边缘处"的二阶导数=0. 我们可以利用这一特性去寻找图像的边缘. 注意有一个问题,二阶求导为0的位置也可能是无意义的位置 拉普拉斯算子推导过程 以x方向求解为例: 一阶差分:f'(x) = f(x) - f(x - 1) 二阶差分:f''(x) = f'(x+1) - f'(x) = (f(x + 1) - f(x)) - (f(x) - f(x

boundingRect() 作用:计算点集的右上边框. 形式:boundingRect(InputArray points): 参数:points:输入二维点集,并用std::vector or Mat存储: points:输入信息,可以为包含点的容器(vector)或是Mat.返回包覆输入信息的最小正矩形.如下图: RotateRect minAreaRect(InputArray points)作用:生成最小外接矩形 points,输入信息,可以为包含点的容器(vector)或者是Mat

https://blog.csdn.net/jiake_yang/article/details/52589063 [OpenCV3.3]通过透视变换矫正变形图像 https://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/77340641 OPENCV提供了输入图像直接进行hu矩匹配的函数,返回的是两个图像或轮廓之间hu矩的相似度: double cvMatchShapes(const void*object1,const void*object2,int met

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat src_gray,binary,dst=Mat::zeros(src.size(),CV_8UC3); if (src.empty()) { pri

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat dst, gray,grad_x, gray_y,abs_grad_x,abs_grad_y; //转成灰度图 cvtColor(src, gray

边缘检测的一般步骤: 最优边缘检测的三个评价标准: 低错误率:表示出尽可能多的实际边缘,同时尽可能地减少噪声产生的误报: 高定位性:标识出的边缘要与图像实际边缘尽可能接近: 最小响应:图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像噪声不应被标识为边缘. 示例程序: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //Canny边缘检测的一般过程: //

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest 效果 代码 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

在OpenCV中,能够很方便的求轮廓包围盒.包括矩形,圆形,椭圆形以及倾斜的矩形(包围面积最小)集中包围盒.用到的四个函数是: Rect boundingRect(InputArray points) void minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius) RotatedRect minAreaRect(InputArray points) RotatedRect fitEllipse(Input

提取一些经常使用的对象特征 1.长宽比 边界矩形的宽高比                                       x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = floart(w)/h 2.Extent 轮廓面积与边界矩形面积的比. area = cv2.contourArea(cnt) x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) rect_area = w*h extent = float(area)/rec

凸缺陷 前面我们已经学习了轮廓的凸包,对象上的任何凹陷都被成为凸缺陷.OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷.函数调用如下: hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False) defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull) cv2.convexityDefects函数()会返回一个数组,其中每一行包含的值是 [起点,终点,最远的点,到最远点的近似距离].我们可以在