在对二值图像进行处理的过程中,我们总会使用形态学变换,来去除一些不必要的结果和特征,来帮助我们进行后续的分析。接下来介绍以下形态学的几种方式,了解了这几种方式,以及这些方式的特点后,才能够更加熟练的使用。形态学变换的方法有以下几种:  腐蚀:erode  膨胀:dilate  开运算:Opening  闭运算:Closing  形态梯度:Morphological Gradient  顶帽:Top            
                
         
            
            
            
            记录Opencv_contrib补充编译的那些坑想要使用opencv_contrib包中一些目标跟踪算法,只能再度重回这个坑。-------------------------------------------- 前期准备: ------------------------------------------------------- 1.Cmake 2.Opencv-3.4.0 3.Openc            
                
         
            
            
            
            cv::RotatedRect r; //创建斜矩形 空构造 //RotatedRect(Point2f& point1, Point2f& point2, Point2f& point3); //创建斜矩形 //创建斜矩形,只需要给出三个点,但是要指定三个点的顺序 cv::Point2i p(10            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-01-25 15:03:20
                            
                                1832阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1.cv::Size类在实践中,size类与对应的Point点类(一致类型的)类似,可以互相转换。主要的区别在size类中的两个数据成员叫做widthwidthwidth和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            resize扩展缩放改变图像的尺寸大小height,width=img.shape[:2]
res=cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_LINEAR)getRotationMatrix2D 旋转M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,0.6)#这里的第一个参数为旋转中心            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            openCV函数pointPolygonTest(): C++: double pointPolygonTest(InputArray c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            learn opencv website: https://www.learnopencv.com/ learn opencv github:https://github.com/spmallick/learnopencv            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近在看论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》,是05年提出来的,opencv中对应的实现源码放在modules/objdetect/srchog.cpp里。在这里做个记录。参考资料:首先说一下最基本的流程,如下图(原图)基本上就是利用滑动窗口在图像金字塔上固定步长搜索,每次提取窗口内的hog特征,送入svm进行分类是否有目            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            opencv关于超像素生成,目前没有发现网上有代码,这里为了方便大家使用超像素,我整理了一下opencv生成超像素的方法,希望对大家有帮助。这里主要介绍使用opencv生成superpixel,主要介绍的算法为SLIC,SEEDS,LSC。但是目前superpixel生成算法在OpenCV 3.1.0的Release版本中并不存在,因为他们是存放在opencv_contrib目录下面的未稳定功能模            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            二 opencv核心模块2 Mat2.1 Mat本质上是有具有两个数据部分的类1 矩阵头(包含矩阵大小,存储信息,储存方式等信息)2 指向包含该矩阵的矩阵的指针像素值2.2 两个Mat可以通过矩阵的指针实现指向同一张图片Mat A, C;                          // creates just the header parts
A = imread(argv[1], IM            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            任务根据语义分割网络的输出,去求以下任务的结果。(神经网络的后处理操作) (1)画出病灶边界 (2)画出贴近的椭圆 (3)过滤病灶内的噪声 (4)计算病灶的不规则周长 (5)计算病灶面积 (6)画出径线原图预处理假设网络为一个二分类语义分割网络,网络的输出是一个二维的tensor,每个像素的值为0~1的置信度。先预处理操作,通过设置阈值把每个像素转换为0或者255,分别代表背景和目标,生成mask            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                Meanshift(均值漂移)是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法。Meanshift不仅能够用于图像滤波,视频跟踪,还能够用于图像切割。(x,y,r,g,b),均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域,能够理解为数据分布最集中的区域。opencv自带的meanshift切割函数cvPyrMeanShiftFiltering()中,就专门            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            图像最基本的变换即仿射变换(Affine Transform)和透射变换(Perspective Transform)。仿射变换是对一个向量空间进行一次线性变换并接上一次平移。透射变换是中心投影的射影变换。1.仿射变换仿射变换是线性变换与平移的组合。1.1原理描述首先,线性变换是什么?线性变换是满足以下两条性质的变换:1)直线在变换后仍然为直线,不能有所弯曲。2)原点必须保持固定。常见的线性有绕原            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            (一)Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针,CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。 二维单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问,i是行序号,j是列序号。注:后来知道可以通过类型转换,用指针访问data数据,见后文)。可以用Mat::ptr()来获得指向某行元素的指针,在通过行数与通道数计算相应点的指针。参照OpenCV的Mat::a            
                
         
            
            
            
               记录cvSmooth函数的用法和 OpenCV自带的人脸检测。(1)cvSmooth函数  void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,int param1, int param2, double param3, double param4 ); src:输入图像. dst:输出图像. smoo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV4.4.0+VS2017 环境配置1.准备工具1.OpenCV4.4安装包,下载地址:opencv-4.4.0-vc14_vc15.exe(下载速度可能会很慢!)2.VS2017, 若是机器上没有安装,可以在线安装,也可以下载离线安装包,特别的大(大于20G),安装比较慢。3.安装环境:Win10 64位操作系统2.详细步骤1.下载OpenCV自解压程序直接访问OpenCV下载页面:O            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Opencv 英文文档地址 :  docs.opencv.orgOpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) 是一个使用 BSD 许可证的开源库,包含数百个计算机视觉算法。此文档详细的描述了 OpenCV 2.x API,这主要是 C++ API,相对于 OpenCV 1.x API 的 C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、图像与矩阵  一般来说,图像是一个标准的矩形,有着宽度(width)和高度(height)。而矩阵有着行(row)和列(column),矩阵的操作在数学和计算机中的处理都很常见且成熟,于是很自然的就把图像作为一个矩阵,把对图像的操作转换成对矩阵的操作,实际上所有的图像处理工具都是这么做的。计算机视觉中的图像是数字设备捕获到物理世界的表象。图像只是存储在矩阵格式中的数字序列。每个数字是一个考虑的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            霍夫线变换OpenCV 提供三种不同的霍夫线变换分别是:标准霍夫变换(Standard Hough Transform, SHT)、多尺度霍夫变换(Multi-Scale Hough Transform, MSHT)和累计概率霍夫变换(Progressive Probabilistic Hough Transform, PPHT)。其中多尺度霍夫变换(MSHT)为经典霍夫变换(SHT)在多尺度下的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              很多细碎的知识散落在各个角落,每天记录用过的函数和知识点。不积跬步无以至千里。1、cvZero()可以将矩阵置0.2、一个很好的debug网站 http://stackoverflow.com/3、用了Mat确实方便了许多,但是接着就出现了许多莫名奇妙的错误。  integral()CV_EXPORTS_W void integral( InputArray src, OutputArray             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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