opencv 实时识别指定物体一. 引入
opencv人脸识别大家应该都听说过，本篇目的是利用opencv从视频帧中识别指定的物体，并框出来，且可以保存截取到的物体图片，会将整个流程都讲一下,包括训练自己的分类器，使用训练好的分类器进行识别。这里以识别舌头为例。
二. 环境：
1. py
一、提取直线、轮廓和区域1.1 canny边缘检测二值边缘分布图有两个主要缺点：第一，检测到的边缘过厚，这加大了识别物体边界的难度；第二，也是更重要的，通常不可能找到既低到足以检测到图像中所有重要边缘，又高到足以避免产生太多无关紧要边缘的阈值。这是一个难以权衡的问题，Canny 算法试图解决这个问题。简单的来说Canny 算法就是在各方向求导，找到局部最大值。实现步骤：用高斯滤波器平滑图像用Sob
OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取 利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。1、实现原理 先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像，然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask，最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。2、使用的函数简述 (1) cv.cvt
_________________________________________________________________________________________________________________________________批处理（dir/a/s/b）例：某目录下有a、b、c、d、e、f、g、h、j的图片和一个文件夹JN，里边包含一张图片john.jpg我们在该目
# jQuery 点击某区域的使用指南
jQuery 是一个轻量级的 JavaScript 库，旨在简化 HTML 文档遍历、事件处理、动画和 Ajax 交互等操作。本文将介绍如何使用 jQuery 处理某一区域的点击事件，并通过代码示例和图示帮你更好地理解。
## 一、什么是点击事件？
点击事件是用户与网页交互的一种重要方式。当用户点击页面上的某个区块时，网站可以根据这个事件来执行相应的功
深度学习作为今年来一个新兴的研究方向，如今真的是不要太火；而OpenCV作为一个久负盛名的开源视觉处理库，也一直被用在卷积神经网络的开源工具——caffe中，用来处理图像。而OpenCV再进入3.0时代以后，也顺应民意加入了DNN模块，能够与caffe无缝对接！1、要想在OpenCV中运行dnn，首先得编译OpenCV3以上版本的源码，因为dnn模块封装在OpenCV的contrib库中，本博客选
# 使用Python OpenCV 获得粘连区域面积
在图像处理领域，查找和计算图像中特定区域的面积是一项常见的任务。例如，在医学图像分析中，医生可能需要测量某些组织的面积，以便进行更好的诊断或治疗。在本篇文章中，我们将使用Python和OpenCV库来获取图像中粘连区域的面积。
## 环境准备
首先，请确保您已经安装了必要的库。可以运行以下命令安装OpenCV和NumPy：
```bas
RECT ImageRect={0};//ImageRect为要重绘的区域
SetRect(&ImageRect,left,top,right,bottom);
InvalidateRect(m_hWnd, &ImageRect, FALSE);//重绘某区域
//InvalidateRect(m_hWnd, NULL, TRUE);//重绘所有区域
原创
2021-07-10 14:08:25
179阅读
title: 图像分割 categories: 机器学习 mathjax: true date: 2017-08-28 13:45:26需求将肿瘤区域提取，应用在camelyon16数据集中，具体如下图相关项目漫水算法https://stackoverflow.com/questions/11294859/how-to-define-the-markers-for-watershed-in-ope
文章目录图像连通区域邻域图像邻域分析法两遍扫描法种子填充法连通区域操作不带统计信息的API带有统计信息的API综合代码 图像连通区域图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域
文章目录主题设置插件安装插件使用菜单栏字体代码字体设置背景图格式化代码多行注释快速查找快速修改变量快速替换查看修改历史调试 在众多Python的编辑器中，最为推荐的就是PyCharm，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高效率的工具，比如调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示等。此外PyCharm还提供了一些高级功能，以用于支持专业Web开发。如果你还没有安装PyCharm
下大雨好惆怅啊，宅在宿舍没事做！！！继续学习浅墨大神写的 OpenCV 相关教程吧，老样子，代码与注释经自己习惯和编程风格做了些许修改本篇对应的大神博客篇目为：【OpenCV入门教程之六】 创建Trackbar & 图像对比度、亮度值调整。由于代码较为简单，可自行建立工程配置 OpenCV后加入下面的代码自行运行尝试，图片需要自己准备，如果希望得到完整工程，浅墨大神的博客教程中有放出对应工
源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
最终效果如下：左侧为检测图片、右侧为模板，右下角textbox为轮毂中心的像素坐标操作步骤：1、点击打开图像选择一张比较不错的图片，用于画模板；2、在picturebox中画取ROI区域生成模板（拖拽线不显示就合理利用微软提供的画形状的方法和合理使用picturebox.Refresh()即可解决）；3、重新选取一张待检测图片，点击模板匹配，即可找到ROI区域并把圆的边界和圆心找到；完整代码如下（
区域生长：就是以某个像素值进行扩散，查找颜色相近的范围区域。这里主要介绍四种方法： 固定灰度值、动态灰度值、固定RGB值、动态RGB值。这四种方法对应不同图片。经测试效果可以1.固定灰度值区域生长//固定灰度值区域生长
cv::Mat RegionGrow(cv::Mat src, cv::Point2i pt, int th)
{
cv::Point2i ptGrowing;
引言在利用OpenCV对图像进行处理时，通常会遇到一个情况，就是只需要对部分感兴趣区域进行处理。因此，如何选取感兴趣区域呢？(其实就是“抠图”)。在学习opencv的掩码运算后，尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能，对于实现抠图的过程中，需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数?位运算符的相关API：void bitwise_and(InputArray src1, I
图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波（EPF）像素直方图像素直方图应用直方图反向投影（定位）模板匹配图像二值化图像金字塔图像梯度Canny边缘提取直线检测提取水平、竖直线圆检测轮廓发现对象测量膨胀、腐蚀开闭操作其他形态学操作分水岭算法（图像分割）人脸检
泛洪填充(Flood Fill)很多时候国内的开发者称它为漫水填充，该算法在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配。在图像处理里对二值图像的Hole可以通过泛洪填充来消除，这个是泛洪填充在图像处理中很经典的一个用途，此外还可以通过泛洪填充为ROI区域着色。这个在图像处理也经常用到。让我们首先看一下泛洪填充算法本身，然后再说一下在图像处理中的应用场景。泛洪填充算法通常泛洪填充需要从一个点开始，这个
OpenCV C++案例实战二十六《填空题区域检测》前言一、图像预处理二、霍夫直线检测三、源码四、结果显示总结 前言本案例通过使用OpenCV中的霍夫直线检测HoughLinesP进行填空题区域检测（说白了就是进行直线检测），实现起来也很简单。一、图像预处理原图如图所示：首先第一步先进行图像预处理，得到二值图像。Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2G
OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。因此，代替处理整个框架，如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤：• 定义兴趣区• 在ROI中检测轮廓• 阈值检测轮廓轮廓线什么是ROI？简而言之，我
