其实主要是imfill(matrix, 'holes'); 的openCV/C++ 实现。 Overview: imfill是matlab的一个函数,在http://www.mathworks.cn/cn/help/images/ref/imfill.html 中有详细的讲解。这个函数有好几种不同的签名。在这里我的侧重点是imfill(m, 'holes'),以及如何用openCV来实现im
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文章目录色彩空间Gray灰度图RBGHSVHLS色彩空间的转换cv2.cvtColor示例==错误记录==色彩阀值化处理cv2.inRange示例通道的分离与合并cv2.splitcv2.merge示例 色彩空间Gray灰度图GARY色彩空间(灰度图像)通常指8位灰度图,具有256个灰度级,像素值的范围是[0,255]。不同数值表示不同程度的灰色。像素值越低,灰色越深。0表示纯黑色,255表示纯
1.Start          Contours可被认为是一条连续点点点(这些点具有相同的颜色或亮度)沿边界相连的曲线。Contours对与形状分析和目标的检测、识别是一种有用的工具。(1)为了更好的准确性,使用二值图像,寻找Contours之前,先应用阈值化或Canny边缘检测(2)OpenCV中,找Contours就像从黑色背景中找到白色前景
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通常,平滑图像的目的是为了减少噪声和伪影。OpenCv提供5种不同的平滑操作。目录1. 简单模糊cv::blur()和方框型滤波器cv::boxFilter()2. 中值滤波器cv::medianBlur()3. 高斯滤波器cv::GaussianBlur() 4. 双边滤波器cv::bilateralFilter()1. 简单模糊cv::blur()和方框型滤波器cv::boxFilt
大纲一、漫水填充1. 基本原理2.重点参数介绍及代码第二个参数mask第五个参数rect第八个参数flag 一、漫水填充1. 基本原理漫水填充就是自动选择与所设“种子"相邻的区域,并将其替换成预设的颜色。可以用来标记或者分离图片中某一块相似区域,也可以用来从输入图像中获取掩码区域。2.重点参数介绍及代码OpenCV中漫水填充的函数原型为:int floodFill( InputOutputArr
OpenCV学习】(三)色彩及矩阵操作背景之前主要介绍了数据的读取和展示操作,本篇将开始介绍数据的简单处理操作;一、颜色空间转换1、介绍一些常见的颜色空间RGB:人眼的色彩空间;BGR:OpenCV默认使用的色彩空间;HSV的说明:Hue:色相,即色彩如红色、绿色;Saturation:饱和度,颜色的纯度;Value:明亮度;2、转换色彩空间cvtColor(原始数据,变换格式);变换格式有很多
一、什么叫做漫水填充呢 用特定的颜色填充联通的区域,通过设置可联通像素的上下限以及联通方式来达到不同的填充效果图。漫水填充常常被用来标记或者分离图像中的一部分以便对这部分的图像进行进一步的处理,也可以从输入图像中获得图像掩码区域,图像掩码会加速图像处理过程,可以只处理掩码指定的像素点,操作的结果总是一片连续的区域。 那,漫水填充算法是怎么运行的呢? 漫水填充就是自动选中了和种子像素点相连的点
主要内容有:边界填充 cv2.copyMakeBorder(),数值计算 cv2.add(),改变尺寸 cv2.resize(),图像融合 cv2.addWeighted(),图像阈值 cv2.threshold()在开始之前,我们先导入图像,img中存放我们需要用到的图像。并定义一个图像显示函数,便于接下来画图。# 导入opencv库 import cv2
         可以说从这篇文章开始,就结束了图像识别的入门基础,来到了第二阶段的学习。在平时处理二值图像的时候,除了要进行形态学的一些操作,还有有上一节讲到的轮廓连通区域的面积周长标记等,还有一个最常见的就是孔洞的填充opencv这里成为漫水填充,其实也可以叫种子填充,或者区域生长,基本的原理是一样的,但是应用的时候需要注意一下,种子填充用递
边界填充常见的边界填充,共有5种方式: ORIGINAL 原图 REPLICATE 边缘复制  1111111|102354 REFLECT 反射 654321|123456 REFLECT101 反射1 12345|654321 WRAP 色块平移 123456|123456 CONSTANT 常数 111111|846317五种方式各自有自己对应的边界填充代码 ######
定义:漫水填充法是一种用特定的颜色填充联通区域,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的方法。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。漫水填充法的基本思想所谓漫水填充,简单来说,就是自动选中了和种子点相连的区域,接着将该区域替换成指定的颜色
很多人都问过我这个问题,OpenCV中是怎么绘制与填充多边形的,特别是填充多边形的。因为根据OpenCV中的多边形绘制函数,他们发现这是一个无解的问题。其实我在2017底做一个项目的时候当时会对得到的一个多边形边缘轮廓进行填充,我就发现OpenCV中的多边形绘制函数无法填充,但是其实换个函数就会顺利搞定,只是大家被OpenCV官方的教程误导思维定势,没有想到而已。下面我们就来详细说一下,OpenC
前言OpenCV中基本图形的绘制。 目录前言一、基本图形绘制1.画线2.画矩形3.画圆4.画椭圆5.画多边形6.绘制文本二、综合实战:鼠标绘制基本图形 一、基本图形绘制1.画线line(img, 开始点, 结束点,颜色,线宽,线型) 声明:void line(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar & color,
    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,
5 漫水填充漫水填充法是一种用特定的颜色填充算法填充连通区域,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的方法。常用来标记或分离图像的一部分,比便对其进一步的处理或分析,也可以用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5.1 floodFill函数第一种int floodFill(InputOutputArray image,Point seedPoint
OpenCV3.4两种立体匹配算法效果对比 以OpenCV自带的Aloe图像对为例:   1.BM算法(Block Matching)参数设置如下: int numberOfDisparities = ((imgSize.width / 8) + 15) & -16; cv::Ptr<cv::StereoBM> bm = cv::S
在本教程中,您将学习如何使用OpenCV,深度学习和Python对黑白图像进行着色。图像着色是获取输入灰度(黑白)图像然后输出彩色图像的过程,该彩色图像表示输入图像的语义颜色和色调(例如,晴天的海洋必须是“蓝色”,它不能被模型着色为“粉红色”。)以前的图像着色方法有:依赖于重要的人工注释产生去饱和着色今天在这里使用的新方法依赖于深度学习。我们将利用能够为黑白图像着色的卷积神经网络,其结果甚至可以“
本节中,你将学习到 如何改变图像颜色空间1.如何将图像从一个色彩空间转换到另一个,像BGR--》灰色,BGR--》HSV 等2.创建应用程序,提取视频中的彩色对象 1.如何将图像从一个色彩空间转换到另一个,像BGR–》灰色,BGR–》HSV 等OpenCV中有超过150种颜色空间转换方法。但是我们将研究只有两个最广泛使用的,BGR↔灰色和BGR↔HSV。对于颜色转换,我们使用cv函数。cvtCol
OpenCV中,漫水填充算法由floodFill函数实现,其作用是用我们指定的颜色从种子点开始填充一个连接域。连通性由像素值的接近程度来衡量。OpenCV2.X有两个C++重写版本的floodFill。第一个floodFill函数: int floodFill(InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect* rect
一、ROI定义图像的 ROI(region of interest) 是指图像中感兴趣区域、 在 OpenCV 中图像设置图像 ROI 区域,实现只对 ROI 区域的操作。二、获取ROINewImg =img[a:b, c:d] 截取img中a~b 与 c~d之间的图像三、泛洪填充 cv2.floodFill(img, mask, seedPoint, newVal, rect, lo
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