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

凸包的含义: 在二维平面上给定点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形.并且这个凸多边形能包含点集中所有的点.OPENCV中: convexHull函数用于寻找图像点集中的凸包.它有六个输入参数. 第一个参数:输入的二维点集第二个参数:输出的凸包.为数组类型的hull第三个参数:bool类型的clockwise.当此标志符为真时,输出的凸包为顺时针方向,否则,为逆时针方向.第四个参数:bool类型的returnPoints,操作标识符,默认值为true. #include<opencv2

查找并绘制轮廓 寻找轮廓(findContours)函数 绘制轮廓(drawContours()函数) 基础实例程序:轮廓查找 #include <opencv2/opencv.hpp> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" using namespace cv; using namespace std; //--------------

第一部分 快速上手OpenCV 第1 章 邂逅OpenCV 图像处理.计算机视觉与OpenCV OpenCV 概述 起源及发展 应用概述 .2OpenCV 基本架构分析 .3OpenCV3 带来了什么 项目架构的改变 将OpenCV2 代码升级到OpenCV3 报错时的一些策略 .4OpenCV 的下载.安装与配置 预准备:下载和安装集成开发环境 第一步:下载和安装OpenCV SDK 第二步:配置环境变量 第三步:工程包含(include)目录的配置 第四步:工程库(lib)目录的配置 第五步

查找轮廓 findContours   cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) → image, contours, hierarchy   参数解释 image:原图像,可以事先由compare().inRange().threshold()等得到binary的image图像 mode:轮廓检索模式 method:轮廓近似方法 mode参数可取值为 CV_RETR_EXTERNAL 仅检索

上一篇中的方法存在的问题是矩形框不够精确,而且效果不能达到要求 这里使用凸包检测的方法,并将原来膨胀系数由20缩小到5,达到了更好的效果 效果图: 效果图: 代码: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using

1.图像轮廓 1.1图像轮廓与API函数 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续.一般地,获取图像轮廓要经过下面几个步骤: 1)     读取图片. 2)     将彩色图像转换成灰度图像. 3)     将灰度图像转换成二值图形并查找其二值图像边缘即可(如canny边缘检测). 4)     显示轮廓边缘. findContours寻找轮廓函数,原型为: CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutp

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1.把小车平放在地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot camera.launch. 2.在虚拟机端启动 roslaunch opencv_apps edge_detection.launch 进行边缘提取采集. 效果如下: 3.在虚拟机端启动 roslaunch opencv_apps hough_lines.launch 进行哈夫变换直线检测. 4.在虚拟机端启动 roslaunch opencv_apps find_contour

引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息. 这里顺带提下边缘检测,和轮廓提取的区别: 边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化.如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中. 轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象.如OpenCV中的findContours()函数, 它会得到每一个轮廓

1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull

2016.12.12 T1 给n个圆,保证圆圆相离,求将圆围起来的最小周长.n<=100 就像上图.考场上,我就想用切线的角度来做凸包.以圆心x,y排序,像点凸包一样,不过用两圆之间的下切线角度来判断. 这就是下切线(我自己瞎编的名字): 好像是对的啊: 然后我就保证必AC的希望,用这种写法交了,然后就只得了N=2的暴力分... 自以为是正解,却落得如此下场... 为什么?这样不对吗?借用学长的力量,果然被Hack掉了: 这种情况,圆心排序后,检测的顺序并不是圆上的切点的顺序,自然就会挂. 蓝瘦

凸包(Convex Hull) 在图形学中,凸包是一个非常重要的概念.简明的说,在平面中给出N个点,找出一个由其中某些点作为顶点组成的凸多边形,恰好能围住所有的N个点. 这十分像是在一块木板上钉了N个钉子,然后用一根绷紧的橡皮筋它们都圈起来,这根橡皮筋的形状就是所谓的凸包. 计算凸包的一个著名算法是Graham Scan法,它的时间复杂度与所采用的排序算法时间复杂度相同,通常采用线性对数算法,因此为\( O\left(N\mathrm{log}\left(N\right)\right) \).

介绍   凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念,它的严格的数学定义为:在一个向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包.   在图像处理过程中,我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包.凸包跟多边形逼近很像,只不过它是包围物体最外层的一个凸集,这个凸集是所有能包围这个物体的凸集的交集.如下图所示: 在上图中,绿色线条所包围的凸集即为白色图形的凸包.   在opencv中,通过函数convexHulll能很容易的得到一系列点的凸包,比如由点组成的

一.简介 二.绘制点集的凸包 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main() { //---绘制点集的凸包 Mat img(, , CV_8UC3, Scalar::all()); //定义绘制图像 RNG rng; //定义随机数对象 ) { char key; ; //定义点的个数 vector<Point> points; //定义点集 ; i<count; i++) { Point pt; pt

1.dist.eculidean(A, B) # 求出A和B点的欧式距离 参数说明:A,B表示位置信息 2.dlib.get_frontal_face_detector()表示脸部位置检测器 3.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor]) 表示脸部特征位置检测器 参数说明:args['shape_predictor'] 表示位置信息 4.Orderdict([('mouth', (23, 30))])  # 构造有序的字典参数说明:'mouth'表示

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat image(, , CV_8UC3); RNG rng = theRNG();//生成随机数 ) { char key;//键值 + ;//随机生成点的数量 vector<P

碰撞检测问题在虚拟现实.计算机辅助设计与制造.游戏及机器人等领域有着广泛的应用,甚至成为关键技术.而包围盒算法是进行碰撞干涉初步检测的重要方法之一.包围盒算法是一种求解离散点集最优包围空间的方法.基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体(称为包围盒)来近似地代替复杂的几何对象.为物体添加包围体的目的是快速的进行碰撞检测或者进行精确的碰撞检测之前进行过滤(即当包围体碰撞,才进行精确碰撞检测和处理).包围体类型包括球体.轴对齐包围盒(AABB/Axis-aligned bounding box).有向

1.首先,凸包是啥: 若是在二维平面上,则一般的,给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型,它能包含点集中所有的点. ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 2.那么,如何通过某种算法求二维平面上的凸包呢? 有Graham扫描法(Graham scan algorithm),复杂度O(nlogn).

toLeftTest toLeftTest是判断一个点是否在有向直线左侧的算法. 当点s位于向量pq左侧时,toLeftTest返回true.当点s位于向量pq右侧时,toLeftTest返回false. 具体的算法可以根据三角形的有符号面积来计算 对应上图中的 2倍三角形面积area 的公式为 当pqs的方向为逆时针时,面积area为正:当pqs的方向为顺时针时,面积area为负值.当area为0时,说明点s在直线pq上 下面的算法有效避免了除法的出现,减少了计算误差. bool toLeft

前几天老大给了个任务,让我帮slam组写一个基于深度摄像头的障碍物检测,捣鼓了两天弄出来了,效果还不错,就在这里记一下了. 代码的核心思路是首先通过二值化,将一米之外的安全距离置零不考虑,然后通过开运算去除掉一些噪点(这个后来发现不一定有必要),在求出所有障碍物的凸包,这个时候要计算面积,当面积小于一定的阈值的时候不予考虑,最终输出障碍物的凸包坐标. //find_obstacle函数是获取深度图障碍物的函数,返回值是每个障碍物凸包的坐标,参数一depth是realsense返回的深度图(ush