一.腐蚀(Erode) 取符合模板的点, 用区域最小值代替中心位置值(锚点) 作用: 平滑对象边缘.弱化对象之间的连接. opencv 中相关函数:(erode) // C++ /** shape: 形状 MORPH_RECT 矩形 MORPH_CROSS 交叉形 十字型 MORPH_ELLIPSE 椭圆形 esize : 大小 anchor: 锚点,默认为中心 **/ Mat getStructuringElement(, -)); /** src: input Mat dst: output

腐蚀膨胀是图像形态学比较常见的处理,腐蚀一般可以用来消除噪点,分割出独立的图像元素等. 一般腐蚀操作对二值图进行处理,腐蚀操作如下图,中心位置的像素点是否与周围领域的像素点颜色一样(即是否是白色点,即值是否为255),若一致,则保留,不一致则该点变为黑色(值即为0) opencv中的腐蚀操作: CVAPI(void) cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element CV_DEFAULT(NULL), ) ); 前两个参数

利用腐蚀膨胀操作实现对椭圆周围线条的消除,椭圆的大小不变 代码如下: #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() { IplImage *img,*img_erode,*img_dilate; img = cvLoadImage("test.jpg"); img_erode = cvCreateImage(cvGetSize(img),,); img_dilate = cvCreateImage

本篇文章我要写的是基于的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,,腐蚀在二值图像的基础上做"收缩"或"细化"操作,膨胀在二值图像的基础上做"加长"或"变粗"的操作.那么什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 上一篇我是直接用MATLAB处理后的

本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作,膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作. 什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 腐蚀 腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程.可以用来消除小且无意义的物体.用3X3的结构元

图象腐蚀与形态学操作 opencv 1. 通过调用库函数实现图像的腐蚀.膨胀: 2. 通过设置结构元素.元素大小.形态学操作类型实现对图象的形态学操作. 源码(VS2017+OpenCV 4.0) #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/im

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

利用opencv+python实现以下功能: 1)获取实时视频,分解帧频: 2)将视频做二值化处理: 3) 将视频做滤波处理(去除噪点,获取准确轮廓个数): 4)识别图像轮廓: 5)计算质心: 6)描绘质心动态变化曲线: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 24 12:10:23 2018 @author: irene """ import numpy as np import matpl

这篇文章是在OSX上测试和运行的的, Ubuntu下的安装和配置请移步到这里 应用程序进程树, 默认 Poolboy 中初始化10个用于处理图片的 Python 工作进程(Worker) 首先安装OpenCV需要的工具包     1 2 3 4 5 6 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python brew tap

画多边形 fillConvexPloy与fillConvexPloy的区别 fillConvexPloy 用来画单个凸多边形: 如果点集的连线不是凹多边形,则会找一个最小的凸多边形把该凹多边形包住画出 因为只能画单个多边形,所以其点集的接口为一个np.array([x1,y1],[x2,y2])的形势,注意区别于fillPloy的多点集接口形势 注:opencv python reference中:color[, lineType[, shift[, offset]]]的含义是,如果offset

Anaconda(3-5.0.1,Python3.6)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqFwLMB 密码:37ih Pycharm(community-2017.3.3)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqeOYy7 密码:91ds OpenCV(python‑3.4.0‑cp36‑cp36m)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqSnZjh 密码:9kkr windows下如何快速优雅的使用python的科学计

写了个基于opencv的python程序,pyinstaller 32位机打包后在win7/win10 32/64正常运行,在Windows Server 2012 R2 Datacenter云服务器报cv2 ImportError: Dll load failed.只好自己装个虚拟机测试. 1.微软官网下载Windows Server 2012 R2的iso镜像文件 2.安装VMware,创建虚拟机,暂时不安装操作系统,选择Windows Server 2012系统,完成新建 3.VMware

1.安装OpenCV-Python 如果你是第一次使用OpenCV Python开发包,想要安装OpenCV Python4.0只要执行如下命令行即可: pip install opencv-python 执行如上命令会默认安装最新版本,如果需要指定版本则执行 pip install opencv-python==xxx 其中,xxx表示opencv-python存在的合法的version 2.OpenCV Python的扩展模块 如果你还想使用OpenCV Python的扩展模块,执行如下命令

安装配置Ubuntu14.04+Caffe (+OpenCV+Python+CPU-only) 记录 [作者:Wu Ping.时间:20180428.] 本人已经安装很多次的Caffe了:从开始的初探到出现问题的重新安装,或者电脑系统重装后的再次安装,或者因为不同的电脑版本.不同的Ubuntu版本.软件的不同安装方式等等原因,每一次安装都会有不同的“不顺利经历”,顺次解决问题即可.虽然遇到的问题不尽相同,但是总体流程基本相同. “安装过程,因为平台不同.设备不同.操作者不同,会遇到各种奇怪的问题

全部外部依赖项: opencv_aruco341d.lib opencv_bgsegm341d.lib opencv_calib3d341d.lib opencv_bioinspired341d.lib opencv_ccalib341d.lib opencv_core341d.lib opencv_datasets341d.lib opencv_dnn_objdetect341d.lib opencv_dnn341d.lib opencv_dpm341d.lib opencv_face341d

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 形态学操作简单来说,就是改变物体的形状,下面学习一下,首先本文的目录如下: 1,定义结构元素 2,腐蚀和膨胀 3,开运算和闭运算 4,礼帽/顶帽,黑帽算法 5,梯度运算 6,形态学运算 检测边和角点(1,检测边缘 : 2,检测拐角) 1,定义结构元素 形态学操作的原理:在特殊领域运算形式--结构元素(S

1.膨胀 此操作将图像 与任意形状的内核 (),通常为正方形或圆形,进行卷积. 内核 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点. 进行膨胀操作时,将内核 划过图像,将内核 覆盖区域的最大相素值提取,并代替锚点位置的相素.显然,这一最大化操作将会导致图像中的亮区开始”扩展” (因此有了术语膨胀 dilation ). erode src: 原图像 erosion_dst: 输出图像 element: 腐蚀操作的内核. 指定形状:getStructuringElement 矩形: MORPH_R

1.图像的腐蚀 图像的腐蚀和膨胀都是相对于像素值高(白色方向)说的,腐蚀简单的说就是白色”被腐蚀“了,也就是像素值低(黑色方向)的变多,白色变少. 腐蚀的原理是利用一个内核对图像进行卷积(扫描),内核中有一个点被定义为锚点,然后提取内核覆盖区域的像素最小值(黑色方向)来替换锚点位置的像素值,所以扫描过后黑色变多. 代码: Mat img = imread("img.jpg"); imshow("src", img); Mat erodeElement = getSt

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np def erode_demo(image): print(image.shape) gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) cv.imshow("binary"

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分: 1.车辆图像获取 2.车牌定位. 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域,保留大块的区域,后用cv2.rectangle选取矩形框,从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌