对于血液中的气泡检测，特别应用于血液透析，为避免病人发生空气栓塞。当检测到有空气气泡时，需要及时检测并采取措施，防止危险发生。常用的气泡检测方法有三种：电容法，光电法，以及超声检测方法电容法：在输液管的两侧各放一个电容极板检测两极板间的电容变化情况，根据这一变化，推测内介质的的变化情况，从而达到检测目的。优缺点：结构简单，灵敏度高，便于实现非接触测量，但性能不稳定，极易受电路干扰，且很难消除这种干
前言：这里需要首先介绍一下一种颜色空间叫做YCrCb(YUV)空间:YCrCb色彩空间，主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽。其中“Y”表示明亮度，“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“U”和“V” 表示的则是色度。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和C
全视频车位引导系统是通过在停车场的停车位上前方安装智能车位视频检测终端，对车位的视频信息进行实时处理，检测车位状态。智能车位视频检测终端在检测到车辆时，自动识别车牌号码，将车位占用状态直接传输给车位引导屏，用于向车主发布引导指示，同时，将车牌号码及车位图像传输到数据服务器进行储存，并应用于反向寻车。 当车主在反向寻车终端输入自己汽车的车牌号码时，反向寻车终端自动调取服务器数据，绘制车主当前位
基于opencv的目标实时检测学习过程虽说前面已经有了一些经验，但是这里几乎是从零开始代码编写。先是写了一个简单的多线程实时定位物体坐标并显示帧率的代码（esc退出），执行效果不好，还在改进当中；之后又参考一些文章写了一个实时检测和识别物体并显示帧率的代码（q键退出）。代码一摄像头读取到的有很多帧，但是如果每一帧我们都对其做各种滤波、腐蚀、膨胀等操作，那显然计算是跟不上摄像头捕捉的速率的。 代码目
C# OpenCvSharp 轮廓检测。
原创
2023-05-11 11:01:41
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OpenMV简介简单的来说，它是一个可编程的摄像头，通过MicroPython语言，可以实现你的逻辑。而且摄像头本身内置了一些图像处理算法，很容易使用。OpenMV只有30万的像素，通常使用320_240的分辨率来处理图像，OpenMV3 Cam M7采集图像采集图像分辨率最高可以达到640_480，无法获得更高的像素。这使得它支持一些简易的识别算法，而对一般复杂的算法无法提供更多的硬件支持项目简
一、什么是图像轮廓？1、轮廓的基本概念： 构成图形或物体的外缘的线条。 2、轮廓检测： 轮廓检测指在包含目标和背景的数字图像中，忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响，采用一定的技术和方法来实现目标轮廓提取的过程。它是目标检测、形状分析、目标识别和目标跟踪等技术的重要基础。 3、图像中的信号： 图像中的低频信号和高频信号也叫做低频分量和高频分量。 简单一点说，图像中的高频分量，指的是图像强度（
边缘提取时保留图像灰度变化剧烈的区域，从数学上,最直观的方法是微风,对于数字图像来说就是差分，从信号处理的角度来看,就是用高通滤波器，保留高频信号。以下程序用Sobel算子、Laplace算子、Canny算子实现图像的边缘检测。
注：cvSobel只用于单通道图像变换，如对彩色图像进行cvSobel处理，可分别对每一通道图像进行cvSobel，再转为彩色图像。
第5章 边缘和轮廓5.1边缘检测5.1.1 Laplacian边缘检测5.1.2 Sobel边缘检测5.1.3 Canny边缘检测5.1.4 总结5.2 图像轮廓5.2.1查找轮廓5.2.2 绘制轮廓5.3 霍夫变换5.3.1霍夫直线变换5.3.2霍夫圆变换 5.1边缘检测图像的边缘是指图像中灰度值发生急剧变化的位置，边缘检测的目的是为了绘制出边缘线条。边缘通常是不连续的，不能表示整体。图像轮廓
文章目录1. 功能描述2. 总体设计3. 视频图像截取设计4. 图像样本转化为TFRecord4.1. 图像数据处理4.1.1. 用OpenCV读取图像数据4.1.2. 用TensorFlow读取图像数据4.2. TFRecord文件的数据读写方法4.2.1. TFRecord的写入4.2.2. TFRecord的读出4.3. LabelImg标注文件的格式与解析4.4. 将LabelImg的标
随着自动化生产设备的普及，工业机器人在各行各业的应用也越来越广泛，越来越多的生产线由自动化设备取代人工操作，实现自动化生产。在机器人分拣过程中，机器人不仅可以将不同规格和质量的产品准确地放入指定的托盘中，而且能够通过视觉系统识别出物体的表面缺陷并进行分类。 随着工业4.0时代的到来，传统的基于视觉检测技术已经无法满足现代工业生产的要求，视觉检测技术成为了现代工业生产中必不可少的一部分。
霍夫变换是图像处理中的一个检测直线、圆等简单几何形状的方法。它最初是用于在二值化的图像中进行直线检测的。1、霍夫直线检测（1）基本理论Hough直线检测的基本理论是二值图像中的任何点都可能是一些候选直线集合的一部分，所选的参数方式是每一行代表极坐标中的一个点，并且隐含的直线是通过象征点的，垂直于原点到此点的半径，即：检测的过程可以看成从图像中的一个个像素点出发，寻找每个点成为直线一部分的可能，再把
目录目标：检测工具器件圆圈处是否缺失，False:NG, TRUE:PASS1.CogPMAlignTool目标定位2.CogFixtureTool中心点坐标3.CogBlobTool斑点工具4.CogResultAnalysisTool5.高级脚本判断6.VS进行C#的界面要求展示目标：检测工具器件圆圈处是否缺失，False:NG, TRUE:PASS运用工具：1.CogPMAlignTool目
本项目使用到Halcon的OCR识别，也可使用Opencv训练数据集来识别日期。使用Halcon主要是因为用OpenCV训练数据集较为麻烦（对小白不太友好），而Halcon本身便自带许多已训练好的数据集，并且使用Halcon的ocr助手也是相当容易的。下面介绍如何使用Halcon的OCR助手第一步：打开新的OCR第二步 加载一个示例图像，再标记出需要识别的文本位置，右键确定，点击分割第三
例程：detect_indent_fft.hdev说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步：首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）；然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换；最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。注：代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码*In
#来自学渣的问候~这个是我在用Python学OpenCV的时候，对一张图片进行边缘检测时，遇到的情况和解决的学习过程。 因为我在思考这个东西的时候，感觉这个学习的过程很有趣，所以在这里叙述一下，和大家分享。如有错误，请指正，感激不尽！第一次学Python，环境用的是anaconda。 边缘检测目前学了两种方法，一个是直接调用OpenCV的Canny函数，另一个是利用Sobel Lapalce 算子
文章目录一、项目思路二、算法详解2.1、计算两个数组或数组与标量之间的每个元素的绝对差。2.2、轮廓检测 + 绘制物体轮廓 + 绘制矩阵轮廓2.3、连续窗口显示2.4、读取视频，显示视频，保存视频三、项目实战：实时动态目标检测
实时动态目标检测 一、项目思路1、获取视频、读取帧图像 2、计算连续两张图像的像素绝对差获取动态目标 3、图像预处理：灰度图、高斯模糊、二值化、膨胀 4、轮廓检测
笔者最近在做关于行人检测方面的论文，难于一直实现不了行人检测的效果，参考了网上大部分代码都是关于C++的，在此特把自己写的、已经测试可以使用的Java代码贴出来，供后来者作为参考。笔者的OpenCV版本为3.4.0。关于OpenCV在Eclipse中怎么配置，网上有相关的参考文章，大体上就是：1、下载OpenCV文件，找到“opencv/build/java/”文件夹下的jar包；2、加到Ecli
文章目录概念一、角点检测原理二、opencv 函数支持 cornerHarris() 概念特征提取 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。特征指的是唯一可识别的特性。特征提取是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。图像特征的类型 图像特征作为标志性的属性，常见的有： 边缘
文章目录图像过滤的本质·简要——滤波实现图像模糊的opencv方法/操作平均模糊的实现（2D卷积）实现的函数参数讲解代码实例常用的模糊方法平滑模糊（也就是平均模糊）实现方法以及参数代码示例——采用cv.blur()代码实例——采用cv.boxFilter()高斯模糊实现方法以及参数代码示例中位模糊实现方法以及参数代码示例双边过滤实现方法以及参数代码示例锚点含义简要补充（为了方便理解内容引入，对于
