本文主要介绍了灰度直方图相关的处理,包括以下几个方面的内容:利用OpenCV计算图像的灰度直方图,并绘制直方图曲线直方图均衡化的原理及实现直方图规定化(匹配)的原理及实现图像的灰度直方图一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。 图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中
Pan-Tompkins法是R峰检测的经典方法,被引量高达6000+次。Pan J, Tompkins W J. A real-time QRS detection algorithm[J]. IEEE transactions on biomedical engineering, 1985 (3): 230-236.本文对论文流程进行了总结,并参考BioSigKit项目,复现了论文代码。流程图:
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(
1、聊一聊    其实每个人在无助的时候都需要一句"Cry On My Shoulder!"    今天跟大家介绍一种波峰波谷的检测方法,不是很难,不过能够凸显数学在编程算法中的重要作用。2、正文部分1波峰波谷用处对于信号波峰波谷识别在嵌入式领域应该是非常广泛的,因为大部分的信号都处于一种时变的状态,信号在时域上处于一种类似于正弦波的波动状态。比如计步软件就
一、为什么使用移动面积算法   解:常规波峰判定是采用高低阈值的方法进行筛除,但会出现如图情况。左边噪声高于实际波峰(绿色)高度,甚至高于阈值(红色),会造成波峰高度的误判等。 二、移动面积算法的雏形与原理   选定矩形(mask),此处我设其宽为波峰的1/2,高为波峰最高,面积为S2。通过mask在I-V图中,从左到右移动,计
转载 2024-04-22 21:55:20
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一、研究背景2020年全国大学生电子设计大赛中,A题中有一个小项目为步数检测,这让我开始了计步算法的探究。通过查阅文献,最后选择陈国良团队《一种基于自适应波峰检测的MEMS计步算法》一文中提及的波峰检测算法为基础思路,编写了基础的步数检测代码。二、算法实现1. 基础思路通过对人体行走特征进行分析,人行走频率一般在 1~2.5 Hz 范围内,跑步时频率不超过 5 Hz,加速度在 0.2g~2g 之间
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反向投影是一种记录像素点或像素块如何适应直方图模型中分布的方式。通俗的解释下,就是首先计算出某一特征的直方图模型,然后根据直方图模型去图像中搜索该特征。反向投影可以分为记录像素点和像素块,这在OpenCV中是两个函数,分别为cvCalcBackProject()和cvCalcBackProjectionPatch()。下面对于这两个函数,将分别做介绍。反向投影应用非常广泛,在之前的博客中,也提到这
 思路:1、通过形态学操作、阈值处理、距离变换等方法,使得各个轮廓分开2、计算轮廓数量 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main
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在我们一开始学习java是并不是直接就使用java的集成开发环境,而是通过记事本写java代码,然后在DOS窗体下编译运行的。那么掌握一定的DOS窗口的操作命令就是必要的。1. 常见的DOS窗口操作命令:磁盘名:回车 盘符的切换 dir:列出当前目录下的文件以及文件夹 md:创建目录 rd:删除目录 cd:改变指定目录(进入指定目录) cd..:退回到上一级目录 cd:退回到根目录
1. 概述JVM中的程序计数寄存器(Program Counter Register)中,Register的命名源于CPU的寄存器,寄存器存储指令相关的现场信息。CPU只有把数据装载到寄存器才能够运行。这也是有人称他为 程序寄存器的原因这里,并非是广义上所指的物理寄存器,或许将其翻译为PC计数器(或指令计数器)会更加贴切(也称为程序钩子),并且也不容易引起一些不必要的误会。JVM中的PC寄存器是对
显微镜直接计数法是将小量待测样品的悬浮液置于一种特别的具有确定面积和容积的载玻片上(又称计菌器),于显微镜下直接计数的一种简便、快速、直观的方法。目前国内外常用的计菌器有:血细胞计数板。Peteroff-Hauser 计菌器以及比 Hawksley 计菌器等,它们都可用于酵母、细菌、霉菌孢子等悬液的计数,基本原理相同。后两种计菌器由于置上盖玻片后,总容积为 0.02 mm,而且盖玻片和载玻片之间的
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图像直方图是图像处理中非常重要的像素统计结果,图像直方图不再表征任何的图像纹理信息,而是对图像像素的统计。由于同一物体无论是旋转还是平移在图像中都具有相同的灰度值,因此直方图具有平移不变性、放缩不变性等优点,因此可以用来查看图像整体的变化形式,例如图像是否过暗、图像像素灰度值主要集中在哪些范围等,在特定的条件下也可以利用图像直方图进行图像的识别,例如对数字的识别。图像直方图简单来说就是统计图像中每
随着机器视觉和图像处理技术的发展,在工业和生活中都应用广泛。传统的计数方法常依赖于人眼目视计数,不仅计数效率低,且容易计数错误。通常现实中的对象不会完美地分开,需要通过进一步的图像处理将对象分开,学习了***贾志刚老师***的OpenCV对象提取与计数课程,现复盘整理如下。1、方案思路图像预处理,二值化分割;使用形态学操作,初步将粘连对象分开;距离变换,分离粘连对象;连通区域计数。2、重要函数全局
今天,我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。在本教程中,我们将仅使用Python和OpenCV,并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。我们将从以下四个方面进行介绍:1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。2. OpenCV图像过滤器。3. 利用轮廓检测物体。4. 建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法 有许多不同的背景扣除算法,但是它们的主
opencv实现:int main(int argc, char** argv) { Mat src, src_binary,dst,src_distance; src = imread(“D:/opencv练习图片/维生素片机器视觉检测和计数.png”); imshow(“原图片”, src); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT
YOLACT,全称为:You Only Look At CoefficienTs,从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文,它是在现有的一阶段(one-stage)目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支,但是在YOLACT里没有feature roi
振幅为零的点称为波节,振幅最大处称为波腹。波节两侧的振动相位相反。相邻两波节或波腹间的距离都是半个波长。在行波中能量随波的传播而不断向前传递,其平均能流密度不为零;但驻波的平均能流密度等于零,能量只能在波节与波腹间来回运行。   由於节点静止不动,所以波形没有传播。能量以动能和位能的形式交换储存,亦传播不出去。   测量两相邻波节间的距离就可测定波长。各种乐器,包括弦乐器、管乐器和打击乐器,都是
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> using namespace std;using namespace cv;using namespace cv::xfeature
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在使用 OpenCV 和 Python 进行图像处理时,图像分割和物体计数是两个常见的任务。本文将分步骤介绍如何使用 OpenCV 来实现图像分割和计数的方法,包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成。 ## 环境配置 在开始之前,我们需要确保我们的 Python 环境中安装了 OpenCV 和其他相关的库。以下是我的思维导图,概括了需要配置的环境及相关库: ```me
原创 6月前
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今天继续opencv的学习,今天学习的内容是,画一些简单的形状,比如直线、方形等。主要涉及的函数:(1)Mat::zeros(Size size,Type type)//可以用来初始化一个背景全黑的画板。(2)Point对象,初始化方式Point(int x,int y),用来建立一个点对象,在图形绘制上常用。(3)Scalar对象,用来建立颜色对象,初始化时最对四个通道。(4)line(Mat对
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