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

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分. 代码: #include <iostream> #include <opencv2\

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457 连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,

对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行处理呢 ? 首先,我们要提取出来内部的某些特征才能说话,下面提取一些简单的特征,话不多说见代码: 1.平均数及方差参数: Mat tempMean, tempStddv; double MEAN, STDDV;// mean and standard deviation of the flame region ]; //cout << "mean=" << m << endl; meanStdDev(fla

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

转载自einyboy的博文Matlab的regionprops详解 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L,

根据朋友给的一份原理写的 感觉还挺清楚 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> using namespace cv; #define MAXWIDTH 352 #define MAXHEIGHT 288 typedef struct PTNode{ int data; int parent; }PTNode; void GetCCL(Mat &imgsrc, Mat &am

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

有时候要将二值化图像中最大的连通域保存下来.以下函数提供了一种方法: %function [img]=maxLianTongYu(I):求图像中最大的连通域 %输入:I 输入图像 %输出:img 仅包括最大连通域的图像 function [img]=maxLianTongYu(I) if length(size(I))>2 I = rgb2gray(I); end if ~islogical(I) imBw = im2bw(I); %转换为二值化图像 else imBw = I; end imB

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0        3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and e

MSER(Maximally Stable Extrernal Regions)是区域检测中影响最大的算法 1. 原理 MSER基于分水岭的概念:对图像进行二值化,二值化阈值取[0, 255],这样二值化图像就经历一个从全黑到全白的过程(就像水位不断上升的俯瞰图).在这个过程中,有些连通区域面积随阈值上升的变化很小,这种区域就叫MSER. ,其中Qi表示第i个连通区域的面积,Δ表示微小的阈值变化(注水),当vi小于给定阈值时认为该区域为MSER. 显然,这样检测得到的MSER内部灰度值是小于边界

内容涉及:二值图像转换 / 检测连通区域面积 / 在原图上画框等 import cv2 import numpy as np for n in open('list.txt'): # list.txt为目标文件列表 path = n[:-1] # 去除文件路径的换行符 img = cv2.imread(path) gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像转灰度 ret, binary = cv2.threshold(gray, 75, 25

cv::Mat 是C++版OpenCV的新结构. cvSmooth() 是老版 C API. 没有把C接口与C + + 结合. 建议你们也可以花一些时间看一下介绍. 同样,你如果查看opencv/modules/imgproc/src/smooth.cpp ,你就会明白cv::boxFilter()和 cvSmooth(CV_BLUR)等价在新的C++ 接口. Calling cvSmooth: void callCvSmooth(cv::Mat srcmtx, cv::Mat dstmtx,

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

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb

最大稳定极值区域(MSER-Maximally Stable Extremal Regions)可以用于图像的斑点区域检测.该算法最早是由Matas等人于2002年提出,它是基于分水岭的概念. MSER的基本原理是对一幅灰度图像(灰度值为0-255)取阈值进行二值化处理,阈值从0到255依次递增.阈值的递增类似于分水岭算法中的水面的上升,随着水面的上升,有一些较矮的丘陵会被淹没,如果从天空往下看,则大地分为陆地和水域两个部分,这类似于二值图像.在得到的所有二值图像中,图像中的某些连通区域变化很小