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
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
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
目录目标原理腐蚀膨胀开运算闭运算形态学梯度礼帽黑帽小结：形态学操作之间的关系目标• 学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等• 我们要学习的函数有：cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx()等 原理形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来
问题描述这是一幅基因芯片的荧光图像，检测图像的ROI区域，对这个区域内的阴性点（弱）和阳性点（强）的数量进行统计，并标出点的位置。ROI区域检测：思路：(1)观察到图像对比度很低，首先对图像进行对比度增强(2)图像分割需要获得边缘信息，用canny算子检测边缘(3)对图像做闭运算，图像中很小的点江北腐蚀掉，从而显现出大的边缘(4)用findContours方法找出边缘(5) boundingRec
城市道路井盖安全监测系统基于opencv+yolo计算机深度学习技术，可以自动对道路井盖或者园区厂区井盖进行检测，如果发现某个井盖缺失，opencv+yolo计算机深度学习系统可以立即抓拍并回传。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x
在 2019年7月11日 上张贴 由 hotdog发表回复 文本检测文本检测 在本教程中，您将学习如何使用 EAST 文本检 测器使用 OpenCV 检测自然场景图像中的文本。OpenCV 的 EAST 文本检测器是一种基于新颖架构和训练模式的深度学习模型。它能够（1）在720p图像上以13 FPS接近实时运行，并且（2）获得最先进的 文本检测 精度。在本教程的其余部分，您将学习如何使用 Open
Python部落(python.freelycode.com)组织翻译，禁止转载，欢迎转发。利用Opencv中的Houghline方法进行直线检测---python语言在图像处理中，霍夫变换用来检测任意能够用数学公式表达的形状，即使这个形状被破坏或者有点扭曲。下面我们将看到利用HoughLine算法来阐述霍夫变化进行直线检测的原理，把此算法应用到特定图像的边缘检测是可取的。Houghline算法基
两种类型：基于像素的移动目标检测和基于区域的移动目标检测。1，帧差，采用gray图像进行帧差（1）gray_pre 与 gray_aft进行帧差，并进行之后的阈值判断区分出前景背景#include "iostream"
#include "highgui.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "imgproc/imgproc.hpp"
#include
但转换成后续所需要的接口数据类型（const void* const）之后，处理结果错误。提醒大家，获取感兴趣区域图像的方式要注意！！！ 做图像处理时，以自己开展的具体项目中的处理为例，得到原图感兴趣区域的cv::Rect区域之后，需要将人眼感兴趣区域单独获取以后续处理，如进一步检测瞳孔中心、瞳孔半径、光斑中心等。例如：cv::Mat SrcCalibrationImg为原图像（1280
# 使用Python OpenCV实现指定区域检测
在计算机视觉的领域中，使用OpenCV库进行图像处理是非常常见的。今天，我将指导您如何在Python中使用OpenCV检测图像的指定区域。以下是整个实现过程的步骤：
## 流程步骤
以下是实现“Python OpenCV指定区域检测”的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2
区域分割和分割部分的分类。这里我们没有提特征步骤是因为我们把图像块作为一个矢量特征。 在第一步（分割），我们使用了不同的滤波器(高斯模糊，Sobel滤波，阈值滤波)和形态学(morphological)运算,轮廓（contour）算法,用于检索（retrieve）可能含有板状物体的表单域（validation）。 在第二部分（分类），我们应用了支
从Opencv教程上才发现下面的话。要是早点看到就好了，就不用看haartraining了，不过话说haartraining的网上的资料还是有不少的，但是traincascade就比较少了，所以只能自己硬着头皮看代码了。在程序的使用上跟haartraining差不多，代码流程部分在这记录下以后慢慢补充。”OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining
OpenCV实战——文本检测tesseract的安装代码实践将图片中的内容识别打印，并绘制边框单词（word）检测只进行数字识别 tesseract的安装首先说一下下官网的地址：下载地址大家根据自己的操作系统（是32位还是64位，选择什么版本的，自己进行选择就好了）我下载的是5.x版本的（大家可以用迅雷下载，确实快！）然后找到它，双击：（我没找到中文，就English，其他的我也不懂是啥语言啊！
一、opencv的示例模型文件使用tensorflow实现模型frozen_east_text_detection.pb，下载地址：https://www.dropbox.com/s/r2ingd0l3zt8hxs/frozen_east_text_detection.tar.gz?dl=1 。 参考论文和开源代码如下：EAST: An Efficient and Accurate Scene T
1，ROI 感兴趣区(Region of Interest,ROI) 是图像的一部分，它通过在图像上选择或使用诸如设定阈值(thresholding) 或者从其他文件(如矢量> 转换获得等方法生成。机器视觉、图像处理中，感趣区可以是从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，通常用来作为图像分类的样本、掩膜、裁剪区或及其他操作。 源代码：import cv2 as
图像变换值卷积
cvFilter2D -
在空间域中卷积的运算次数为N^2*M^2（其中N为图像的长宽，M为卷积模板的长宽）。但OpenCV有优化的设置。因为在频率域的卷积计算复杂度正比于N^2*log(N)。因此，OpenCV会根据核的大小自动决定是否做频域内的卷积。并且即使在空间域卷积，OpenCV的代码都有系统的优化过。
cvSobel
书上说 OpenCV 通过在cvS
基于OpenCV的图像颜色与形状识别设计与实现实验指导书一、实验目的：通过本实验，学生将了解图像颜色与形状的基本概念，并掌握使用OpenCV进行图像颜色与形状识别的方法。具体操作包括图像剪裁、颜色识别、轮廓检测。二、实验器材：计算机安装了Python和OpenCV库的开发环境彩色图像三、实验步骤：1、导入必要的库：import cv2 as cv
import numpy as np
import
源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
最近对OpenCV产生兴趣，于是尝试着搭建平台环境，主要是VisualStudio 2010与OpenCV的环境设置，这里网上教程很多不仔细讲了。运行了行人检测的这个例子，感觉效果还不错。OpenCV中提供了HOG的行人检测（pedestrain detection）类，利用OpenCV中默认的SVM参数进行HOG行人检测，默认参数是根据Dal
