概述Blob即图像中一组具有某些共同属性（如，灰度值）的连接像素。使用Blob检测可以快速从灰度图像中定位跟提取各种常见的几何形状。Opencv提供了根据面积、灰度值、圆度、凸度、惯量进行过滤得到符合需求的各种Blob形状，实现检测的定位与检测。1.设置Blob检测器参数# Setup SimpleBlobDetector parameters
params = cv2.SimpleBlobDe
这里写自定义目录标题零、碎碎念（一、下载二、 安装安装cmake安装依赖库解压并创建build目录执行cmake编译与安装三、环境配置1. 将库添加到系统路径2. 配置系统bash四、测试可能遇到的问题问题一，找不到opencv2文件夹问题二，clion运行提示undefined reference to `cv::imread(std::__cxx11::basic_string<cha
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2024-04-17 15:09:17
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OpenCV均值哈希与感知哈希计算，比对图像相似度，当计算出来的汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大，这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索.离散傅里叶变换的推导 具体代码和OpenCV代码请移步到博客下面附上Mathmetica代码设X (n) 是一个长度为M的有限长序列，则定义X (n) 的N点离散傅里叶变换为
X (k) = DF
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2024-06-26 15:38:21
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# Python OpenCV Threshold 获取面积的教程
在计算机视觉中，阈值化是图像处理的重要步骤之一。它通常用于将图像分割成不同的部分，有助于我们提取出我们感兴趣的物体。今天，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 实现图像的阈值化并计算特定区域的面积。
## 整体流程
我们将分为几个步骤来完成这个任务，具体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 06:31:45
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## Java OpenCV获取轮廓面积
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库。它包含了很多用于处理图像和视频的函数和算法。其中一个常见的应用是获取图像中物体的轮廓，并计算轮廓的面积。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库获取轮廓的面积，并提供具体的代码示例。
### 准备工作
首先，确保你已经安装了Java开发环境和OpenCV库。如果你还没有安装OpenCV库
原创
2023-10-01 04:41:20
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按
面积选择区域 select_shape二值化为了减少噪声的干扰，删除
面积小的区域，代码中将连通区域
面积（像素个数）不足100的区域认为是噪声点，并将其删除（即置为背景黑色）。 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#in
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2024-04-09 12:09:15
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1. opencv 中轮廓特征包括：面积，周长，质心，边界框等弧长与面积测量多边形拟合获取轮廓的多边形拟合结果2. python-opencv API提供方法：cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，会将计算得到的的矩以一个字典的形式返回；cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩；cv2.contourArea()函数计算轮廓面积; 参数有2个:
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2024-04-18 17:37:05
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# 实现“python opencv 获取 连通块面积”教程
## 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python中的OpenCV库来获取图像中连通块的面积。作为一名经验丰富的开发者，我将会以详细的步骤和示例代码来指导你完成这个任务。如果你是一位刚入行的小白，不用担心，跟着我的教程一步步来，你一定可以轻松掌握这个技能。
## 整体流程
为了更好地帮助你理解，我将整个流程分解成几个步骤，并使
原创
2024-04-27 05:22:13
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# 使用 Python OpenCV 获取多边形面积
多边形面积的计算在计算机视觉、图像处理以及图形学中有着广泛的应用。在使用 OpenCV 处理图像时，我们可以很容易地获取图像中的多边形并计算其面积。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 计算多边形的面积，并提供示例代码。
## 安装 OpenCV
在开始之前，确保在 Python 环境中安装了 OpenCV。你可以使用以下命
# 如何实现“python opencv获取最小外接矩形面积”
## 一、整体流程
首先我们来看一下整个流程的步骤，我们可以用表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 灰度处理 |
| 3 | 边缘检测 |
| 4 | 寻找轮廓 |
| 5 | 获取最小外接矩形 |
| 6 | 计算最小外接矩形的面积 |
接下来我们将逐
原创
2024-04-09 05:21:18
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本教程解释了使用OpenCV进行简单的blob检测。1.Blob是什么？Blob是图像中共享某些共同属性(例如灰度值)的一组连接的像素。在上图中，暗连通区域是Blob，Blob检测的目的就是识别和标记这些区域。2.SimpleBlobDetector例子OpenCV提供了一种方便的方法来检测Blob，并根据不同的属性对其进行过滤。让我们从最简单的例子开始。 （1）Python# 导入库
impo
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2024-03-05 05:58:43
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在众多双目立体匹配算法中，ＢＭ算法是速度比较快，效果较为理想的，在ＣＰＵ的计算能力下全局算法以及半全局算法速度明显很慢，本文针对opencv中对ＢＭ算法实现部分的代码进行分析，解析opencv代码对ＢＭ算法实现中的加速策略，为自己开发高效率的代码提供相应的思路。 opencv中代码实现的特点：用空间换时间，通过申请足够大内存空间来保存可以重复利用的数据，对指针具有很好定义和应用，并采用ＣＰＵ
目录一、卸载原来的opencv二、准备工作三、编译过程四、测试过程由于之前安装的OpenCV4与我的代码有多处不兼容，所以要重新装一个OpenCV3，顺便记录一下过程吧OpenCV版本：opencv-3.4.10 opencv-contrib-3.4.10使用cmake-gui进行编译安装一、卸载原来的opencv卸载过程很简单，在原build文件夹下打开终端，依次输入以下指令进行卸载
KeyFrameGreenScreenExample是一个演示如何使用OpenCVForUnity库和Unity引擎实现绿幕抠像的示例项目。该项目使用了多张图像作为关键帧，并通过对关键帧进行透视变换和色彩校正等操作，将绿幕背景替换为指定的背景图像。具体来说，KeyFrameGreenScreenExample中的主要步骤如下：加载关键帧图像和背景图像，并获取绿幕区域的掩码。对关键帧图像进行透视变换
文章目录目标检测图像分割GrabCut算法图像搜索 目标检测目标检测可以使用HOG+SVM的方式实现。在单类别物体检测任务中，可以使用OpenCV的"特征点检测+特征描述"匹配方式快速检测目标，但是这种方式一般适用于单个物体检测。如果图片中存在多个同类别物体，就需要借助聚类方法来实现。 OpenCV中的ORB检测器算法采用FAST算法来检测特征点，使用BRIEF进行特征点描述（用于匹配特征点）。
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2024-06-05 20:23:29
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在实现图像窗口展示的时候，经常出现图像过大或过小而无法有效的展示全图，opencv提供了cvResize()和resize()两个函数进行相应的缩放操作默认图片的坐标1、cvResize:函数原形CVAPI(void) cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation CV_DEFAULT( CV_INTER_LINEAR ))
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2024-02-29 11:07:14
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OpenCV中的直方图计算函数calcHist函数可以计算给定的若干幅图像的指定的通道的统计直方图！calcHist函数原型为//!计算给定图像集合的联合密度直方图 （joint dense histogram）
CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mas
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2024-08-15 13:45:56
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分水岭算法理论 从意思上就知道通过用水来进行分类，学术上说什么基于拓扑结构的形态学。。。其实就是根据把图像比作一副地貌，然后通过最低点和最高点去分类！原始的分水岭： 就是上面说的方式，接下来用一幅图进行解释---->>> 把图像用一维坐标表示，二维和三维不好画，必须用matlab了，我不会用，意思可以表述到位 第一步：找到图像的局部最低点，这个方法很多了，
使用 图像金字塔图像金字塔是视觉运用中广泛采用的一项技术。一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中:高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采
原理首先通过一系列连续的阈值把输入的灰度图像转换为一个二值图像的集合，阈值范围为[T1,T2]，步长为t，则所有阈值为： 第二步是利用Suzuki提出的算法通过检测每一幅二值图像的边界的方式提取出每一幅二值图像的连通区域，我们可以认为由边界所围成的不同的连通区域就是该二值图像的斑点；【不同的区域就像是不同的斑点】 第三步是根据所有二值图像斑点的中心坐标对二值图像斑点进行分类，从而形成灰度图像的斑点
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2024-04-30 22:40:25
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