一 Contour Finding Contours使用 STL-style vector<> 表示，如 vector<cv::Point>, vector<cv::Point2f>。opencv中，使用函数 cv::findContours() 寻找contours， 具体函数定义如下： void
原创
2022-01-13 15:53:52
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目标在本节中,我们将学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。理论考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。 我建议您阅读直方图均衡化上的Wi
本文简单介绍OpenCV库。OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开发源代码的图像及视频分析库，包含很多优化过的算法。OpenCV最初是由Intel的一个小组进行开发的，1.0版本于2006面世。第二次重要的版本发布是2009年的OpenCV 2。模块介绍 我们以OpenCV3.4.0为例。进入到…\opencv\build\include
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2024-04-03 09:06:39
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python+OpenCV的图像基本操作一、计算机如何识别图像不知道大家有没有感觉，有时在手机上看到的图片有很多小点，图像不够清晰；或者把图片放大，你会发现越放大，也会看到很多小点。我们先看一张彩色图像，这是一张路飞的图片： 原因是：一张出现在屏幕上的图片是由无数个像素点组成的，分辨率越高，图片越不清晰，分辨率越低，图片越清晰。无数个小点放在同一个平面上机会组成一幅我们所看到的图像。计算
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2024-09-23 00:12:34
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漫水填充实现漫水填充算法：floodFill函数简单调用范例#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------
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2024-10-04 14:06:02
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找图像分割的时候看到了GrabCut算法，但是大部分都是要人机交互用鼠标划分区域，想着先通过大轮廓把目标图像分割出来，排除背景干扰，然后对目标图像进一步细节处理。配置好opencv环境后，按照如下代码，先通过形态学进行预处理，然后找到最大轮廓的正外接矩形，把这个矩形当成GrabCut算法中需要的参数进行分割，最后结果还不错。函数原型：void grabCut( InputArray img, In
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2024-02-25 08:40:11
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最近在进行瑕疵检测识别中的连通域处理。主要是使用了cv2.connectedComponentsWithStats函数。本文将进行 函数介绍，使用经验，其他处理的记录。函数介绍'''
num_labels：所有连通域的数目
labels：图像上每一像素的标记，用数字1、2、3…表示（不同的数字表示不同的连通域）
stats：每一个标记的统计信息，是一个5列的矩阵，每一行对应
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2024-03-06 21:10:26
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1、放大缩小的方法有两种： <1> resize函数，这是最直接的方式。 <2> pyrUp（）、pyrDown（）函数。即图像金字塔相关的两个函数，对图像进行向上采样，向下采样的操作。 需要指出的是： pyrUp、pyrDown 在 Opencv 的 image Filtering 的子模块里。 而 resize 在 imgpro
原文链接：http://answers.opencv.org/question/134783/android-opencv-finding-extreme-points-in-contours/ 导 读：本例子使用轮廓...
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2022-12-25 12:50:03
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找了好久, 最后找到了. 这一块很重要.下面这个网址里面有详细的说明. 总共5篇文章, 5篇都应该看.我比较懒就不写了. 用谷歌翻译着看还是比较好理解的.https://docs.opencv.org/master/d3/d05/tutorial_py_table_of_contents_contours.html...
原创
2021-09-09 14:45:57
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算术操作进行图像的加法混合操作。图像的加法使用OpenCV的cv.add()函数把两幅图像相加，或者可以简单地通过numpy操作添加两个图像，如res = img1 + img2。两个图像应该具有相同的大小和类型，或者第二个图像可以是标量值。注意：OpenCV加法和Numpy加法之间存在差异。OpenCV的加法是饱和操作，而Numpy添加是模运算。参考以下代码：>>> x = n
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2024-07-11 22:10:20
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1、开闭操作在前面的例子中我们使用Numpy构建了结构化元素，它是正方形的。
但有时我们需要构建一个椭圆形 / 圆形的核。为了实现这种要求，提供了OpenCV
函数cv2.getStructuringElement()。你只需要告诉他你需要的核的形状和大小。def open_demo(image):
print(image.shape)
gray = cv.cvtColor(ima
在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg'1_to_gray (Image, GrayImage) edges_sub_pix (GrayImage, Edges, 'canny', 1, 5, 10
原创
2022-03-18 16:47:00
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在数据处理和计算机视觉领域，Python的`contours`处理能力非常重要。它主要用于图像轮廓检测，帮助我们实现诸如目标识别和形状检测等应用。但在使用过程中，我遭遇了一些问题，这些问题不仅影响了应用的稳定性，也导致了性能瓶颈。以下是我对这一问题的深入分析与解决方案。
### 问题背景
在进行图像分析时，我使用OpenCV库中的`findContours`方法提取图像中的轮廓。随着需求的复杂
Point_ point是CV中最基本的类型，其表示一个单个的点，文件中声明如下template < typename _Tp > class CV_EXPORTS Point_
{
public:
typedef _Tp value_type ;
// various constructors
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2024-05-20 14:20:07
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我们的目标：能够掌握轮廓查找与绘制的方法能够掌握轮廓面积及长度的计算方法能够编程实现形状匹配能够掌握轮廓的几何形状拟合方法任务一 凸包绘制案例一 获取凸包import cv2
# 读取图片并转至灰度模式
img = cv2.imread('contours2.png', 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret,
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2024-04-01 09:36:17
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虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体进行处理。 函数findContours()：可以将这些边缘像素合成轮廓。一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。 1）在opencv中，轮廓用标准模板库(STL)向量vector<>表示； 2）它处理的图像可以是Canny()函数得到的有边缘像素的图像，或者是t
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2024-02-26 11:06:12
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项目需要准备用的opencv进行多张图加入mp3的音频合成视频，经查找需要javacv的支持。项目需要网上看了好多有关javacv的资料，没有找到合适的，最后慢慢研究了下javacv并记录下，方便以后使用，于是找到最新的opencv-3.4.1，然后下载了对应的java支持javacv1.3.31：准备资料下载opencv、javacv2：配置环境方式 (1)解压下载的 opencv，解压java
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2024-04-23 10:45:23
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#opencv 并行计算函数 parallel_for_前面的话在使用opencv的过程中，对图片的处理计算量还是很大的，所以在实施运行的程序中如何高效的计算会节省很多时间。现有的方法有很多，如OpenMp,TBB,OpenCL,当然还有Nvidia的CUDA。 但是OpenMP在windows的VS上支持的很好，设置简单，效果也还不错，但是在Linux虽然也支持， 但是我用Cmake时，感觉效果
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2024-05-21 14:13:20
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#include "stdafx.h"#inclu
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2022-08-16 16:58:45
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