本文是 OpenCV图像视觉入门之路的第8篇文章,本文详细的在图像上面进行了绘制线条、绘制圆、空心圆、实心圆、画矩形、空心矩形、实心矩形、添加英文、添加汉字、绘制多边形等操作。OpenCV 图像绘图、线条、文字、矩形目录1 绘制线条2 绘制圆2.1 空心圆2.2 实心圆3 画矩形3.1 空心矩形3.2
1. OpenCV 概念图像处理( Image Processing )是用计算机对图像进行分析, 以达到所需结果的技术, 又称影像处理。图像处理技术一般包括图像压缩, 增强和复原, 匹配、描述和识别 3 个部分。图像处理一般指数字图像处理( Digital Image Processing )。其中, 数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组。该数组的元素称为像
·问题描述 有一张图片,计算图片中种子的数量 主要需要解决的是如何将种子粘连的部分去掉,生成一个个独立的对象·解决方案1.二值化 首先进行二值分割 在进行对象计数时,推荐使用Triangle的方法来寻找阈值2.形态学–膨胀操作 使用形态学的膨胀操作,可以细化图像对象之间的粘连区域但是对于一些粘连较强的部分,可能难以细化,可以留到后面解决3.距离变换 距离变化可以找出各个对象的中心点,并且变现为亮点
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
  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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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
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
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isContinuous 参考 1. opencv_isContinuous; 完
原创 2022-07-11 12:51:40
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引言本篇主要想总结一下Ubuntu下opencv对于CPU的编译全过程,以及遇到的一些坑。依赖项安装首先我们需要CMake来配置安装,GCC进行编译,Python-devel和Numpy来构建Python绑定等。sudo apt-get install cmake sudo apt-get install gcc g++一般云服务器是没有cmake的,而本地服务器的cmake也可能会版本比较低,如
一、下载OpenCV1.打开OpenCV官网Home - OpenCV2.点击Library,选择Raleases 3.跳到如下页面(其中有OpenCV-4.6.0、OpenCV-4.5.5、OpenCV-4.5.4多个版本,依照自己需要选择,这里选择的是OpenCV-4.6.0)在OpenCV-4.6.0中点击Windows 4.跳转如下页面(电脑绿环提示将会在5秒后开始自动
 函数AreaDotProduct用于计算每个面的法向,函数PointDotProduct用于计算每个顶点的法向(需要调用AreaDotProduct函数),得到的法向值存储在顶点结构体中。用glNormal3f函数将存储的法向赋给顶点,设置光照的时候就会自动产生效果了。 fractal.h#pragma once #include <gl/glut.h> #in
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目录1. 基本思路2.代码3.局限性 1. 基本思路 1. 保证图片背景尽量为纯黑或纯白 为了数量检测的方便,将垃圾的背景设置为纯色,最好是纯黑色或纯白色,一会解释原因。 2. 将RGB图片转为灰度图 3. opencv找到能将灰度值最大程度分开的阈值retopencv的算法自动找到最合适的阈值ret,ret能将灰度图每个像素的灰度值最大限度的区分开。灰度图每个像素的灰度值为0(纯黑)到255(
使用opencv实现camera calibration(摄像机校准/标定)使用opencv提供的demo(源码为calibration.cpp)实现单目摄像头的image的camera calibration的基本处理过程一般步骤分为两个部分,如下:获取camera的内外参和畸变相关系数从图片列表中读取图像,或从camera中获取图像。cvtColor,把图像转换成灰度图;基于BGR图像,使用
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OpenCV是一个计算机视觉库,其主要重点是处理和操作这些信息。因此,您首先需要熟悉的是 OpenCV 如何存储和处理图像。MatOpenCV 自 2001 年以来一直存在。当时,该库是围绕C接口构建的,为了将图像存储在内存中,他们使用了一个名为IplImage的 C 结构。这是您将在大多数较早的教程和教育材料中看到的内容。这样做的问题是它把 C 语言的所有缺点都摆在了桌面上。最大的问题是手动内存
      从https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.6.0 下载源码opencv-4.6.0.tar.gz,解压缩。      多平台包括Windows 10、Linux(Ubuntu 16.04、Ubuntu 18.04)、MacOS、Android、iOS、Wasm(WebAs
文章目录一 简介1. 什么是OpenCV?2. 什么是计算机视觉?3. OpenCV的起源?二 mac 环境下安装配置及测试1. 安装2. 配置3. 测试三 win环境下安装配置及测试1. 安装2. 配置3. 测试 一 简介1. 什么是OpenCVOpenCV全称Open Source Computer Vision Library,即开源计算机视觉库。OpenCV的一个目标是构建一个简单易用
简介OpenCVOpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效,由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV PythonOpenCV的Pyth
部分 IVOpenCV 中的图像处理OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓21.1 初识轮廓目标  • 理解什么是轮廓  • 学习找轮廓,绘制轮廓等  • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours()21.1.1 什么是轮廓  轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同、的颜色或者灰度。轮廓
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