好了，不说这么多了，直奔主题，本次分别做了两次实现，分别是：彩色图片转灰度图直方图均衡化处理以及彩色图片的直方图均衡化处理，大家可以按需观看。一、程序源码 （1）彩色图片转灰度图直方图均衡化处理：%读取图片
I=imread('test.jpg');
%将图片转化成灰度图片
I=rgb2gray(I);
%显示原图像
figure(4),imshow(I);
%获得灰度图的长和宽
[M,N]=si
一、OpenCV中的轮廓
图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像，包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX， 其中c 代表 “轮廓（contour）”，h 代表 “孔（hole）”（也可以理解为内轮廓）。 同样，左图是原始图片，右图是寻找到的轮廓，它也采用了类似的标注方法。 二、函数调用细节 寻找轮廓的主要函数是 cv::
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2024-08-29 16:09:38
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目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("原始图"
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2023-06-30 23:56:28
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。
cv2.findContours()，cv2.drawContours()
什么是轮廓?轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用灰度图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始，cv2.findConto
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2024-02-19 18:51:03
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OpenCV 轮廓基本特征 分类： OpenCV（35）
一、概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢？一般来说，我们对轮廓常用的操作有识别和处理，另外相关的还有多种对轮廓的处理，如简化或拟合轮廓，匹配轮廓到模板，等等。
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2024-08-29 16:06:59
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一、什么是层次结构通常我们使用函数cv.findContours（）在图片中查找一个对象。有时对象可能位于不同的位置。还有一些情况，一个形状在另外一个形状的内部。这种情况下我们称外部的形状为父，内部的形状为子。按照这种方式分类，一副图像中的所有轮廓之间就建立父子关系。 让我们来看一个简单的例子： 在这个图中，我给这几个形状编号为0-5，2和2a分别代表最
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2023-11-02 10:42:23
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/*
Hu轮廓匹配：
#include "Opencv_MatchShape.h"
#include "Match_Shape_NCC.h"
int main(int argc, char* argv)
{
Opencv_MatchShape demo;
demo.MatchShape_HU();
system("pause");
return 0;
}
*/
#include <io
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2023-12-14 19:13:44
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第一次作业——灰度视频处理让其成为伪彩色视频（Linux系统下）先要安装一个OpenCV，参考于以下链接。本次作业是处理图像，想要学会如何用代码处理图像就要先学会怎么处理但张的图片，因为视频是由一帧帧的图片合成的。首先是如何读如图片文件，要使用函数imread（），使用这个函数之前，我们要先引入OpenCV的对象cv2。import cv2之后我们就可以使用imread（），基本格式为pcitur
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2024-03-12 15:52:22
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文章目录一、伪彩色二、LUT1. LUT概念2. 作用3. LUT函数4. LUT应用4.1 颜色空间缩减4.2 图像反转三、OpenCV：applyColorMap函数 一、伪彩色伪彩色（Pseudo-color）图像的每个像素的颜色不是由每个基本色分量的数值直接决定，实际上是把像素当成调色板（Palettes）或颜色查找表（Color Look-Up Table，CLUT）的表项入口地址，根
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2024-05-24 22:14:56
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接着上一个博客：关于 Python opencv 使用中的 ValueError: too many values to unpack（）介绍cv2.findContours函数在opencv2和opencv3中区别以及应用。cv2.findContours函数是一个图像轮廓的绘制方法，进行轮廓的检测Opencv2 cv2.findContours 轮廓检测这个函数在图像处理里面是经常应用到的，记
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2023-11-28 01:18:46
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本篇文章接上一篇轮廓检测继续学习，本篇主要记录轮廓特征的学习。查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等将会学到大量与轮廓有关的函数。1.矩图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。 根据这些矩的值，我们可以计算出对象的重心：以下图为例： 代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time
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2024-02-21 14:51:59
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1.轮廓提取 FindContours在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, &nb
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2024-07-31 16:59:34
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目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等
• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同 的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 • 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理 或者Canny 边界检测。 • 查找轮廓的函数会修改原始图像。如
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2023-10-09 14:49:25
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针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓
opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：
Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images
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2024-07-17 14:33:24
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《OpenCV 轻松入门 面向Python》 学习笔记计算轮廓时，可能不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形，Opencv中提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。 轮廓拟合1. 矩形包围框 cv2.boundingRect()2. 最小包围矩形框 cv2.minAreaRect()3. 最小包围圆形 cv2.minEnclosingCircle()4. 最优拟合椭圆 cv2.fitEl
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2024-04-29 15:52:56
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截至到本次教程，我们已经基本掌握了OpenCV常用的一些功能，实际上已经可以处理很多问题了，故从本教程开始，示例代码将编写为一个固定函数，以便调用，另外将不再给出完整代码，比如导入库将不再另行贴出，一些基本的代码也不再贴出，只贴出核心部分，我会将核心部分整理为一个方便调用的函数。我们在前面讨论了轮廓的特征以及属性，今天我们将综合之前学的内容讨论轮廓的高级功能。凸缺陷对象上的任何凹陷都被称为凸缺陷，
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2023-09-06 16:54:34
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前言轮廓检测是传统视觉中非常常用的功能，这里简单记录一下opencv中的轮廓检测算法使用方法，至于理论，后续有机会再去细品。调用流程和方法OpenCV里面通常要求是针对二值图像进行二值化，所以轮廓检测包含如下步骤：载入图像灰度化二值化轮廓检测代码实现如下：img =cv2.imread("blackBG.jpg")
# grayscale
# https://docs.opencv.org/4.
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2023-11-07 21:05:45
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