昨天不是说同学问我怎么绘制出轮廓的中心线。然后我上网查了一下其实这个有专门的算法叫做细化算法。用专业术语去描述绘制出轮廓的中心线叫做（提取图像的骨架）。然后这一篇博客呢是我对这个细化算法的解读与实操~一、thinning algorithm算法描述图像细化(Image Thinning)，一般指二值图像的骨架化(Image Skeletonization)的一种操作运算。切记：前提条件一定是二值图
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2024-03-04 13:16:43
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先实践一下何为前景提取： 原始图像如果画面中有移动的物体，会以白色表现出来。我理解的前景提取就是把画面中移动的物体提取出来。这是opencv中给的示意图，来简单看看opencv代码：- 代码// Global variables
Mat frame; //current frame
Mat fgMaskMOG2; //fg mask fg mask generated by MOG2 metho
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2024-08-02 15:57:55
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1.HOG(Histogram of Oriented Gradient）是方向梯度直方图的意思，是一种特性描述子。通过计算与统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。边缘是图像颜色剧变的区域，在一副图像中，局部目标的表象与形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述，而梯度主要存在于存在于局部目标边缘的地方。 (1) 局部目标的边缘，可以把图转为灰度图后按二值映射到0和1输出，就很明显的看出来
本模块函数通过提取图像的边缘轮廓以及检测轮廓的几何形状识别图像中的可视模式。首先通过滤波函数将图像处理成可提取轮廓的边缘显示图，然后通过findconture函数提取图像中的轮廓并给出轮廓的嵌套关系（树）。而后就可以使用本模块中给出的函数对轮廓进行分析和检测，寻找可视轮廓的几何形状，以及识别图像中的指定
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2024-08-29 21:03:13
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linefeature_trackerlinefeature_tracker.hlinefeature_tracker.cpp1. 在读取图像并提取线段特征之前，会先进行内参读取和图像去畸变2. 从图像中进行线特征的提取、跟踪和补充3. 线端点坐标转换为归一化坐标，最终发布 PL-VIO代码地址：https://github.com/HeYijia/PL-VIO PL-VINS代码地址：http
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2024-03-31 09:13:10
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1、骨架的原理 图像的骨架特征，可以简单地理解为图像的中轴。骨架虽然从原来的物体图像中去掉了一些点，但仍然保持了原来物体的结构信息。骨架提取技术可以用于压缩图像，用在图像识别中可以降低计算量。2、骨架获取的两种方法 &nbs
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2024-05-08 11:32:38
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了解OpenCV的基本框架，有助于我们对OpenCV产生一个全面的认识。本文将从OpenCV的安装目录来介绍，使用的版本为Window系统上的OpenCV 3.3.0。首先打开OpenCV 3的安装目录，如图1所示，可以看到sources和build文件夹。其中sources文件中存放openCV的源代码，build文件夹中存放着许多头文件和外部接口，方便被引用。 图1进入source文件夹，我们
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2024-04-27 11:10:30
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1 骨架细化原理思想：公式: y = p0*2^0 + p1*2^1+ p2*2^2 + p3*2^3 + p4*2^4 + p5*2^5 + p6*2^6 +p7*2^7 前辈们对此作出了总结，得出每个点周围8领域的256种情况，放在一个char data[256]的数组中，不可以删除用0来
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2024-03-07 20:56:35
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二值图像骨架线提取HilditchThin算法Rosenfeld算法OpenCV_Contrib中的算法示例其他细化算法查表法HilditchThin的另一种算法 二值图像骨架线提取算法：HilditchThin算法、Rosenfeld算法、OpenCV_Contrib中的算法HilditchThin算法1、使用的8邻域标记为：2、下面看下它的算法描述： 复制目地图像到临时图像，对临时图像进行一次
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2024-03-12 04:50:36
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温故而知新——NITE 2的基本使用主要包括以下几个步骤： 1. 初始化NITE环境： nite::NiTE::initialize(); 2. 创建User跟踪器： nite::UserTracker mUserTracker; mUserTracker.create(); &
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2024-04-18 16:06:07
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Kinect开发学习笔记之（七）骨骼数据的提取我的Kinect开发平台是：Win7x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。 要实现目标：通过微软的SDK提取骨
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2024-05-11 16:30:53
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尝试利用CMake重编译OpenCV多次失败，苦于用不了OpenCV的GPU模块！ 受一个师兄的启发，开始尝试从OpenCV库函数中抠出来自己的CUDA代码，忙活了一周终于有点起色。成功抠出来FAST角点检测的代码，特在此分享经验~首先需要研读OpenCV库函数的代码，找到其位置：.cu文件 D:\software\opencv-2.4.13\opencv\sources\modules\gp
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2024-03-11 01:38:08
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小弟一直推崇的读书方式是：先以最快的速度大概浏览一遍，把握整本书的整体框架。接着，再慢慢的“宰”。（没想到才过了几天，已经出了opencv2.4.9了，在这里我就不重新下载了）所以，对于学习OpenCV也一样，我们得先有个总体的掌握，再慢慢的啃这块肥肉会方便很多。那么废话不多说，直接上：打开 $(OPENCV)\build\include\文件夹（小弟的是D:\OpenCV 2.4.8\openc
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2024-04-05 14:10:40
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最近在研究微信小程序，发现一款ui框架want，在这里记录下使用方法，以及简单的处理骨架屏的方法want小程序官方文档地址：https://youzan.github.io/vant-weapp/#/intro，第一步 通过 npm 安装需要注意的是 package.json 和 node_modules 必须在 miniprogram
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2024-07-23 13:30:38
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在面网格、体网格骨架提取的工作中，网格本身的拓扑连接关系是我们的关注点，而非网格各体素的坐标，体素就是体网格中每一个小方块，与黑白像素一样，0代表体素为空，1代表有体素，因此六面体网格是二进制体素模型的一种编码方式。在体素中也可以分别用实（solid）、虚（empty）来表示。骨架提取的工作在于，对实集合中大部分的体素逐个转换为虚集合内的体素，直到实集只剩下一个逐体素展开的链条，在数字拓扑关系的规
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2024-03-29 19:25:48
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1、学习了解在OpenNI中，要对人进行骨架追踪，需要人先摆出PSI的姿势，然后系统根据该姿势进行骨骼校正，待校正完成后才进行骨骼的跟踪，其流程图可以参考下面的图： 由图可以看出，其完成骨骼跟踪主要分为3个部分，首先需检测到人体，然后需要固定的PSI姿势来对人体的姿势进行校正，待姿势校正完成后，才能进行人体骨骼的追踪。参见博客文章Kinect+OpenNI学习笔记之6(获取人体骨架并在Qt中显示
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2023-10-14 22:00:45
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现骨架提取
骨架提取是图像处理中的一种技术，用于简化图像中的形状，保留其结构特征。在本文中，我们将用 Python 和 OpenCV 实现这一过程。以下是整个流程的概述，以及详细的代码实现和注释。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看一下骨架提取的基本流程，以下表格展示了每一步的目标及其描述：
| 步骤 | 目标
原创
2024-10-15 04:28:40
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# 使用 Python OpenCV 提取骨架的教程
在计算机视觉领域，骨架提取是一个常见任务，主要用于提取图像中物体的形状特征。本文将指导你如何利用 Python 的 OpenCV 库实现骨架提取的功能。我们将通过以下步骤完成这项任务：
## 流程概览
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 加载图像并转换为灰度图 |
# opencv骨架提取python
## 1. 引言
在计算机视觉领域，骨架提取是一种常用的图像处理技术。通过骨架提取，我们可以将图像中的对象缩减为其主要轮廓，以便进行形状分析、目标识别等应用。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了许多强大的图像处理函数和工具。本文将介绍如何使用OpenCV库中的函数来进行骨架提取，并给出相应的Python代码示例。
## 2. 骨架提取的
原创
2023-10-18 13:47:14
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# OpenCV 骨架提取的实现教程
骨架提取是计算机视觉中的一个重要领域，在图像处理和形状分析中有着广泛的应用。本文将教你如何使用 Python 和 OpenCV 实现骨架提取。以下是实现过程的详细步骤。
## 流程概述
下面的表格展示了整个流程的步骤和对应的描述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
原创
2024-09-25 05:56:06
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