一、Canny算子检测轮廓 ()1.概念及原理(1)之前我们是对梯度大小进行阈值化以得到二值的边缘图像。但是这样做有两个缺点。其一是检测到的边缘过粗，难以实现物体的准确定位。其二是很难找到合适的阈值既能足够低于检测到所有重要边缘，又能不至于包含过多次要边缘，这就是Canny算法尝试解决的问题。(2)Canny算子通常是基于Sobel算子，当然也可以使用其他梯度算子。其思想是
OpenCV学习笔记（九）： 漫水填充：floodFill()定义： 漫水填充法是一种用特定的颜色填充联通区域（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）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。 使用： 1）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。 2）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
漫水填充是一种用特定的颜色填充连通区域（替换自动选中和种子点相连的区域的颜色），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。作用：①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）； ②用来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，操作的结果总是连续的区域）；注
漫水填充算法，是根据选定的种子点，用一种自定义的颜色填充种子点的联通区域，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。
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。
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。
漫水填充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，或者只处理
一、连通区域分析连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling）是指将图像中的各个连通区域找出并标记。连通区域分析是一种在CVPR和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的
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 ######
课程视频链接基于Python3的Opencv图像处理教程：https://b23.tv/Zye4BV1. 课程任务色彩空间转换API 学会使用inRange( ) 通道分离与合并2. 知识点2.1 颜色空间常用的颜色空间，参考该文章：常用的颜色空间
色彩空间的相互转换：最常见的是HSV与RGB,YUV与RGB的相互转换常见色彩空间有： RGB：最常用 HSV：对指定色彩铭感，用于查找表达特定颜色
python画图函数1.使用turtle模块import turtle2.画笔状态函数turtle.penup() #提起画笔，移动之后不会绘制图形
turtle.pendown() #放下画笔，移动之后绘制图形，与penup()配套使用
turtle.pensize(width) #设置画笔线条的粗细，（）中填数字，数字越大，笔越粗
turtle.speed() #设置画笔的速度，参数
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2023-10-17 14:07:12
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OpenCVOpenCV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。任务现在，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
- 主要函数介绍1.1 FindContoursList item在二值图像中寻找轮廓int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,
int method=CV_CHA
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;
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2023-10-16 00:16:03
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【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
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
近来学习
opencv的接口调用，
opencv采用的是3.3.0版本的代码，是自己编译的，有如下一段代码(主要部分，采用vs2015编译，win7 64bit 系统)：vector<Vec4i> vecHierarchy;
vector<vector<Point>> vecContours;
// 寻找轮廓
findContours(cannyFrame,
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
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
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
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
效果：将二值化图像的连通区域划分出来前后：优点：1.图像尺寸大的也能用2.提供一个思路原理：1.逐行遍历原图像，将当前第n行连接的部分放到一起并分组，然后在n-1行寻找连通的部分，如果找到就归入该组，如果没找到就列为新组2.在向上寻找的时候可能遇到有：当前行n的某一连通区域在n-1行找到2个或2个以上对应的区域、当前行n有多个区域在n-1行找到同一个区域的问题，这些解决起来也不算难，就不提了被我p
通域分析对于图像处理后面涉及到模式识别的内容来说是基础连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling）是指将图像中的各个连通区域找出并标记。 连通区域分析是一种在CVPR和图像
