测试一个点是否在给定的多边形内部，边缘或者外部。OpenCV提供的API说明 函数确定是否给定的点在轮廓的外部或者内部或者在边缘线上。函数返回正数（点在轮廓内部）、负数（点在轮廓外部）、零（点在边缘上）。当measureDist参数设定为false，返回值为+1、-1、0。否则，返回值为点与最邻近轮廓点的距离。声明double pointPolygonTest(
InputArray c
转载
2024-03-18 09:48:11
397阅读
OpenCV中使用数组表示图像数据，不过这里的数组并不是Python数组，而是NumPy数组。NumPy是非常著名的科学计算库，可用于进行各种科学计算，由于底层使用C语言实现，所以效率非常高。读者使用type函数输出imread函数的返回值看看这个函数返回的到底是什么数据类型，代码如下：rgb_image = cv2.imread("flower.png")
print(type(rgb_imag
转载
2024-04-22 12:54:01
147阅读
写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：
2.4.9
本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。依然是是放出一些程序运
源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
转载
2024-07-24 14:29:35
40阅读
文章目录一、直线检测1.1 概念1.2 实战1.2.1 手动cv.HoughLines1.2.2 调用API（推荐）cv.HoughLinesP二、圆检测2.1 概念2.2 实战 一、直线检测1.1 概念霍夫直线变换：用来做直线检测；前提条件-边缘检测已经完成；平面空间到极坐标空间转换。 不知道图像（边缘检测后的图像）中有没有直线，那么就将边
转载
2024-04-17 15:41:46
0阅读
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;void...
原创
2022-11-22 13:34:50
416阅读
霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换大体上相似，只是点对应的二维极径极角空间被三维的圆心点x,y和半径r空间取代，如果用完全一样的方法运算量比较大，运行速速比较慢，所以采用“”霍夫梯度法“”来做圆变换 4.1霍夫梯度法的原理 1.首先对图像应用边缘检测，比如用canny边缘检测 2.然后，对边缘图像中的每一个非零点，考虑其局部梯度，就是用Sobel（）函数计算x,y方向的Sobel一阶导数得到梯
转载
2024-10-17 18:39:57
63阅读
getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素。Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1)); 这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。矩形：MORPH_RECT;交叉形：MORPH_CROSS;椭圆形：MORPH_ELLIPSE;第二和第三
大纲一、霍夫圆变换数学原理二、霍夫梯度法三、示例程序 一、霍夫圆变换数学原理霍夫圆变换的数学原理和霍夫直线变换的数学原理是一致的，都是要将要检测的图形从笛卡尔坐标系转换到霍夫空间。在笛卡尔坐标系中某个特定的圆由三个参数(圆心坐标及圆的半径）所唯一确定： 如果要将其上的点转换到霍夫空间的话，它将是一个在以为基坐标的平面的圆锥面： · 即笛卡尔坐标系中的一个圆变换为了霍夫空间中的一个点，而笛卡尔坐标
我想找到图片中的闭合圈，然后填充颜色所需要的cv函数：1。OpenCV提供的findContours()方法可以通过计算图像梯度来判断出图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组返回。contours,hierarchy = cv2.findContours(image,mode,methde) image： 为检测的图像，必须是8位单通道二值图像。如果原图为彩色的，必须转为灰度图，并通过二值
转载
2023-06-29 14:23:49
294阅读
Laplacian算子边缘检测效果图原始图灰度图效果图scharr滤波器边缘检测效果图原始图X方向Y方向Scharr合并图1、Laplacian算子的简介Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。可使用运算模板来运算这定理定律。如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系中的所有非混合二阶偏导
转载
2024-04-18 15:50:47
128阅读
文章目录图像梯度Sobel算子Scharr 算子Laplacian算子Canny边缘检测图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔轮廓检测画图函数轮廓特征面积周长轮廓近似多边形边界矩形外接圆 图像梯度Sobel算子dst= cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)ddepth：图像深度,都是默认-1，表示输入输出深度一样dx,dy：分别表示水平和竖直方向， 置1表示计算
转载
2024-04-07 22:17:52
258阅读
在本系列文章中，我们将使用深度神经网络(DNN)来执行硬币识别。具体来说，我们将训练一个DNN识别图像中的硬币。在本文中，我们将描述一个OpenCV应用程序，它将检测图像中的硬币。硬币检测是硬币完整识别之前的一个常见阶段。它包括从给定图像中检测和提取硬币。 本系列附带的代码将使用Keras在C#中实现。在本系列的最后一篇文章中，我们将简要地使用ML.N
这个函数首先是载入了两张png图片到srcImage1和logoImage中，然后定义了一个Mat类型的imageROI，并使用cv::Rect设置其感兴趣区域为srcImage1中的一块区域，将imageROI和srcImage1关联起来。接着定义了一个Mat类型的的mask并读入dota_logo.jpg，顺势使用Mat:: copyTo把mask中的内容拷贝到imageROI中，于是就得到了
转载
2024-10-14 17:23:36
48阅读
这篇对霍夫变换实现圆形检测进行汇总~总体来讲，检测圆形和检测直线的实现原理相似，在笛卡尔坐标下，圆的表示方程为：(x-a)²+(y-b)²=r²；但在极坐标下，假设已知圆心（x0,y0）,那么圆上的点可以表示为：所以对于任意一个圆, 假设中心像素点p(x0, y0)像素点已知, 圆半径已知,则旋转360度，由极坐标方程可以得到每个点上的坐标。同样,如果只是知道图像上像素点, 圆半径,旋转360°，
转载
2024-02-22 11:19:50
741阅读
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
转载
2024-03-28 11:52:16
78阅读
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
转载
2024-05-08 15:30:42
62阅读
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;
转载
2023-10-16 00:16:03
243阅读
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
转载
2024-05-08 16:38:36
57阅读
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
转载
2024-03-19 17:31:04
135阅读
