按
面积选择区域 select_shape二值化为了减少噪声的干扰，删除
面积小的区域，代码中将连通区域
面积（像素个数）不足100的区域认为是噪声点，并将其删除（即置为背景黑色）。 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#in
文章目录目标检测图像分割GrabCut算法图像搜索 目标检测目标检测可以使用HOG+SVM的方式实现。在单类别物体检测任务中，可以使用OpenCV的"特征点检测+特征描述"匹配方式快速检测目标，但是这种方式一般适用于单个物体检测。如果图片中存在多个同类别物体，就需要借助聚类方法来实现。 OpenCV中的ORB检测器算法采用FAST算法来检测特征点，使用BRIEF进行特征点描述（用于匹配特征点）。
OpenCV均值哈希与感知哈希计算，比对图像相似度，当计算出来的汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大，这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索.离散傅里叶变换的推导 具体代码和OpenCV代码请移步到博客下面附上Mathmetica代码设X (n) 是一个长度为M的有限长序列，则定义X (n) 的N点离散傅里叶变换为
X (k) = DF
OpenCV中的直方图计算函数calcHist函数可以计算给定的若干幅图像的指定的通道的统计直方图！calcHist函数原型为//!计算给定图像集合的联合密度直方图 （joint dense histogram）
CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mas
在实现图像窗口展示的时候，经常出现图像过大或过小而无法有效的展示全图，opencv提供了cvResize()和resize()两个函数进行相应的缩放操作默认图片的坐标1、cvResize:函数原形CVAPI(void) cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation CV_DEFAULT( CV_INTER_LINEAR ))
边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到的边缘并不是一个整体。图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体，用于后续的计算。OpenCV提供了查找图像轮廓的函数cv2.findContours（），该函数能够查找图像内的轮廓信息，而函数cv2.drawContours（）能够将轮廓绘制出来。图像轮廓是图像中非常重要的一个特征信息，通过对图像轮廓的操作，我们能够获取目标图像的大小、位置、方向
今天我们来学习一下OpenCV中的滤波，滤波主要分为两大类，一类是线性滤波，另一类是非线性滤波，而今天呢，我们主要来学习线性滤波，非线性滤波我们放到下一次来学习。线性滤波主要分为“方框滤波”、“均值滤波”以及“高斯滤波”；非线性滤波主要分为“中值滤波”和“双边滤波”。一、线性滤波相关理论1、平滑处理“平滑处理“(smoothing)也称“模糊处理”(bluring)，是一项简单且使用频率很高的图像
openCV生成mask掩膜，再根据mask生成ROI图片需求背景获取ROI图片：现在有一张图片，用户能够在坐标上选择一些点组成一个区域，这个区域称为用户感兴趣的区域，需要利用mask掩膜生成，需要生成mask图片、ROI图片，要求使用OpenCV+Java实现。概念解释ROIROI: region of interest 感兴趣的区域openCVOpenCV（Open Source Comput
目录一，轮廓的发现与绘制二，轮廓分析（二值图像分析)?计算轮廓面积 : ?计算轮廓周长：?计算几何矩与中心距: moments(）?轮廓的外接矩形：?最小外接圆/拟合圆：minEnclosingCircle(）?拟合椭圆：fitEllipse(） ?拟合直线：fitLine(）?轮廓的凸包：convexHull(）?多边形逼近-逼近真实形状：approxPolyDP(
Python OpenCV 轮廓特征1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（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
特征矩的知识在概率论和数理统计中有介绍，空间矩的方法在图像应用中比较广泛，包括零阶矩求面积、一阶矩确定重心、二阶矩确定主方向、二阶矩和三阶矩可以推导出七个不变矩Hu不变矩，不变矩具有旋转，平移、缩放等不变性，因此在工业应用和模式识别中得到广泛的应用。目标物体灰度函数特征矩的公式定义如下：如果是二值图像，那么f(x,y)就变成在OpenCV中，可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩，opencv中的
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
## Java OpenCV获取轮廓面积
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库。它包含了很多用于处理图像和视频的函数和算法。其中一个常见的应用是获取图像中物体的轮廓，并计算轮廓的面积。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库获取轮廓的面积，并提供具体的代码示例。
### 准备工作
首先，确保你已经安装了Java开发环境和OpenCV库。如果你还没有安装OpenCV库
4邻域：一个像素的上下左右相邻的 4个像素 8邻域：一个像素的上下左右和对角线相邻的 8个像素4邻接：像素和它的4邻域的4个像素是4邻接的 8邻接：像素和它的8邻域的8个像素是8邻接的满足4邻接或者8邻接的像素之间具有邻接性。m邻接的定义： V={1}是定义邻接性的集合，即如果两个像素都为1，且满足4/8邻接要求的话，那么它们是邻接的 两个像素（p,q）满足以下两个条件之一则认为是m邻接：p q是
OTSU算法：就是计算出灰度图最佳阈值的算法1.先对灰度图进行直方图计算并归一化处理，得到0-255之间每个像素在灰度图中出现的概率，即表示为某个像素在灰度图中出现了n个，灰度图总的像素点为N个，则这个像素的出现概率为Pi=n/N2.每个灰度图可以由阈值k将灰度图分为A，B两大类，很容易得到A，B类在灰度图中的出现概率以及灰度均值3.计算灰度图A,B类得类间方差，在最佳阈值K处，求得的类间方差最大
之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除，代码如下img = morphology.remove_small_objects(img, size)
img = morphology.remove_small_holes(img, size)后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移
边缘i检测虽然能够检测出边缘，但是边缘是不连续的。图像轮廓可以将边缘连接起来形成一个整体，其中包括目标的大小、位置、方向等信息。1. 查找轮廓：findContours()格式：contours, hierarchy = findCountours ( image, mode, method )返回值 contours：找到的轮廓contours下面包括若干个contours[i], 每个cont
距离变换于1966年被学者首次提出,目前已被广泛应用于图像分析、计算机视觉、模式识别等领域，人们利用它来实现目标细化、骨架提取、形状插值及匹配、粘连物体的分离等。 距离变换是针对二值图像的一种变换。在二维空间中，一幅二值图像可以认为仅仅包含目标和背景两种像素，目标的像素值为1，背景的像素值为0；距离变换的结果是一幅灰度级图像，即距
图像平滑✔️ 模糊/平滑图片来消除图片噪声✔️ OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() 2D 卷积✔️ OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作，比如我们的核是下面这样（3×3区域像素的和除以10）： img = cv2.imread(
OpenCV 图像特征提取 Harris 角点检测 文章目录1、什么是角点2、如何区分角点、边界和平面3、角点公式推导4、OpenCV相关函数5、角点检测程序实现最后 1、什么是角点 同角点并列的还有边界点、平面点。看下面的图可以看出来三者之间的位置关系。 从上面的图片我们可以看出来：平面：A， B边界：C， D角点：E， F简化一点就是下面三种情况：
2、如何区分角点、边界
