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

讨论帖: http://bbs.csdn.net/topics/391542633 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.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)     大致思路如下:     0, 

vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(img_canny,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE); for (int i = 0; i < contours.size(); i++){ drawContours(img, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, hier

opencv-python   4.0.1 轮廓的绘制或填充. cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]]) -> image 参数: image - 目标图像 contours - 所有的输入轮廓,每个轮廓为点矢量(a point vector)/点向量 形式,与findcontours中的返回值 contours

MachineLN博客目录 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372 本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN). 公众号MachineLN,邀请您扫码关注: MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP train_cnn_v0: 实现基础cnn训练,数据读取方式慢. train_cnn_v1: 优化数据读取的

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

轮廓图像与 Canny 图像的区别 一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.轮廓图像和 Canny 图像乍看起来表现几乎是一致的,但其实组成两者的数据结构差别很大: Canny 边缘图像是一个点的集合,点与点之间没有联系. 轮廓图像是一个点集的集合,每个点集(即轮廓)内的点都是相邻的,点集与点集之间也存在前后.父内等关系. 寻找轮廓:findContours 函数 findContours 函数用于在二值图像中寻找轮廓. void findContours(InputArray im

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,简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点,直线,矩阵,圆,椭圆,多边形等等. 下面学习一下 opencv对像素点的定义.图像的一个像素点有1或3个值,对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组成一个像素值,他们表现出不同的颜色. 其实有了点才能组成各种多边形,才能对多边形进行轮廓检测,所以下面先练

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

漫水填充:也就是用一定颜色填充联通区域,通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果;漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析,也可以用来从输入图像获取掩码区域,掩码会加速处理过程,或只处理掩码指定的像素点,操作的结果总是某个连续的区域. 种子填充算法 种子填充算法是从多边形区域内部的一点开始,由此出发找到区域内的所有像素. 种子填充算法采用的边界定义是区域边界上所有像素具有某个特定的颜色值,区域内部所有像素均不取这一特定颜色,而边界外的像素则可具有与边

一.ROI ROI(region of interest),感兴趣区域.机器视觉.图像处理中,从被处理的图像以方框.圆.椭圆.不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI. 代码如下: #进行图片截取.合并.填充 import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\lena.jpg') cv.namedWindow('first_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('first_image', src

python+opencv3.3视频教学 基础入门笔记(贾志刚老师) https://www.bilibili.com/video/av24998616/?p=8 ROI(Range Of Interest 感兴趣区域)与泛洪填充 numpy获取ROI 指定宽高的起始结束位置 src1 = cv.imread('1.jpg') # cv.namedWindow('src1',cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('src1',src1) face = src1[180:33

在图像处理里,如果我们需要填充一个区域,使该区域为相同的颜色,则比较常用的是洪水填充法.洪水填充法可以用DFS也可以用BFS实现. opencv下有函数实现该功能: CVAPI(void) cvFloodFill( CvArr* image, CvPoint seed_point, CvScalar new_val, CvScalar lo_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll()), CvScalar up_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll()), Cv

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

漫水填充 实现漫水填充算法:floodFill函数 简单调用范例 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; //-----------------------------------[main( )函数]-------------------------------------------- // 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开

下面是opencv的漫水填充效果代码 这篇文章仅限个人的笔记 没有详细的注释 放代码 这是简单的示范 int main()//*******************简单的漫水填充算法实例 { VideoCapture capture(); Mat picture ; Mat img; Rect ccomp; cout << "漫水填充的简单算法"; ) { capture >> picture; imshow("Original picture&quo

漫水填充:floodFill 函数 简单来说,漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域,利用指定颜色进行区域颜色填充.Windows 画图工具中的油漆桶功能和 Photoshop 的魔法棒选择工具,都是漫水填充的改进和延伸. //第一个版本 int floodFill(InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect* rect = 0, Scalar loDiff = Scalar(), Scalar upDiff = S

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat canvas = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3); // 相关绘制的API /* line 参数说明: 1. 在哪个图像上绘制 2. 起点 3. 终点 4. 颜色 5. 线宽 6. typ

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj