实验十三 轮廓形状分析实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解轮廓形状分析的基本原理；掌握实现轮廓形状分析的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）得到原图的灰度图像并进行平滑； （四）使用Threshold检测边缘； （
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2024-02-18 11:58:41
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opencv基础学习 小知识--绘图函数+小实战训练声明：这里是本人自学opencv时写下来的笔记。同时参考并感谢up主【致敬大神】。在她视频基础进行修改加上自己理解补充。目的是为了更好的进步与学习。如有更多学习经验和知识分享，欢迎评论，谢谢。 1、学习目标学习opencv画图直线、圆、椭圆、矩形、不规则图形。函数：cv.line()、cv.circle()、cv.rectangle()、cv
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2024-03-14 08:05:04
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ROI(Regions Of Interest)区域在实际工作中有着很重要的作用，它不仅能提高计算机视觉代码的执行速度，而且还能排除一些复杂背景带来的干扰。OpenCV中提供了一个提取ROI区域的函数，函数原型为void cvSetImageROI(IplImage* image,CvRect rect),但是这个函数限定了CvRect类型的矩形。在实际的工
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2024-08-20 17:28:01
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这篇文章是16年发表的椭圆检测文章，论文题目为：《Robust ellipse detection with Gaussian mixture models》，发表在《Pattern Recognition》（2区SCI）上。这里最为新颖的地方就是使用高斯混合模型GMM算法进行椭圆检测。下面我就对这篇文章进行分析。注： ① 2019-1-24 更新： 在明阳师弟的辛苦努力下，终于联系到作者，原版的
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2024-08-21 09:03:30
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前言Canny边缘检测速度很快，OpenCV中经常会用到Canny边缘检测，以前的Demo中使用Canny边缘检测都是自己手动修改高低阈值参数，最近正好要研究点小东西时，就想能不能做个自适应的阈值，在不影响整体效果的基础上不用手动调参，话不多说，直接开始。实现效果从上图中可以看出，命令行窗口中min和max就是求出的高低阈值，使用Canny边缘检测时直接就按这两个高低阈值处理的。要实现自动阈值，方
其实网上有一大堆椭圆识别的例子，不管是基于霍夫算法，或者是直接ellipse，都会遇到一些问题。当然，有那种上千行代码的例子，我也没仔细看。下面就是百来行代码对算法的改进。 这里主要是针对在比较复杂的场景，直接对ellipse算法的改进，再具体一点，就是在椭圆过滤上加上一些其他的算法。但是由于不同场景亮度，椭圆大小，场景复杂度不同，这些算法不确保每种场景都适用，具体场景需要设置不同的参数。 遇到的
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2023-12-21 06:02:09
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本篇介绍的椭圆检测方法来自以下论文，论文作者提供了测试代码。本文主要是对这个方法做出详解。 参考论文：A fast and effective ellipse detector for embedded vision applications
整体思路： 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算（开运算） 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准（外接矩形/内接矩形）注：代码依次头尾连接哦！0.第三方库导入import cv2 as cv
import numpy as np
import imutils
import matplotlib.pyplot as
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2023-11-30 21:52:01
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测试示例/********************************************************************************
*
*
* This program is demonstration for ellipse fitting. Program finds
* contours and approximate it by elli
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2024-05-15 12:35:19
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# OpenCV Python 霍夫变换检测不规则形状
霍夫变换是一种常用的图像处理技术，用于在图像中检测特定的形状，尤其是直线和圆形。在实际应用中，我们不仅仅需要检测规则的几何图形，有时还需要检测不规则的形状。本文将介绍如何使用 OpenCV 库和 Python 语言实现霍夫变换来检测不规则形状，并提供详细的代码示例。
## 霍夫变换简介
霍夫变换首先由霍夫和他的同事在 1962 年提出，
Overview在OpenCV中文论坛上很多人问到这样的问题，如何对图像的不规则区域设置ROI，即设置敏感区域，以用来做相关的图像处理。 根据若干博文的整理及自己的点点经验，在此进行简单的归纳： 第一部分主要叙述C++中对于不规则区域设置ROImask的方法，第二部分主要叙述Python中对于不规则区域检测及绘制轮廓的方法。C++部分对图像的不规则区域设置ROIOpenCV自带的函数cvSet
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2024-05-13 08:07:17
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裁剪操作img=img[100:200,:,:]通道置零img[:,:,2]=0侵蚀 扩张frame = cv2.erode(frame, kernel=np.ones((5, 5))) # 侵蚀运算
frame = cv2.dilate(frame,kernel=np.ones((15,15)))# 扩张运算
thresh, frame = cv2.threshold(frame, 60, 25
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2024-04-09 14:03:08
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第一种：#include "opencv2/imgproc.hpp"#include "opencv2/imgcodecs.hpp"#
原创
2022-08-16 16:12:03
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# Opencv Python不规则矫正实现教程
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Opencv Python实现不规则矫正。
### 教学步骤
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 读取图像并完成预处理 |
| 步骤二 | 检测边缘并找到轮廓 |
| 步骤三 | 投影变换矫正图像 |
| 步骤四 |
原创
2024-02-24 06:22:27
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## Python OpenCV不规则裁剪实现方法
### 一、整体流程
下面是实现Python OpenCV不规则裁剪的步骤：
```mermaid
journey
title Python OpenCV不规则裁剪实现方法
section 开发流程
开始 --> 读取图片 --> 灰度化 --> 边缘检测 --> 轮廓查找 --> 不规则ROI提取 -->
原创
2024-07-07 05:03:40
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# 实现 Python Opencv 不规则切割
## 1. 整体流程
下面是实现 Python Opencv 不规则切割的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| :---: | --- |
| 1 | 读取原始图片 |
| 2 | 创建掩模 |
| 3 | 通过掩模实现不规则切割 |
| 4 | 显示切割后的图片 |
## 2. 具体步骤
### 2.1 读取原始图片
```pyth
原创
2024-07-02 03:52:53
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用于目标检测的池化渐进网络（Pooling Pyramid Network）题目：Pooling Pyramid Network for Object Detection作者：Pengchong Jin, Vivek Rathod, Xiangxin Zhu来源：Machine Learning (cs.LG) Submitted on 9 Jul 2018文档链接：arXiv:18
一、运动物体轮廓椭圆拟合及中心 1 #include "opencv2/opencv.hpp"
2 #include<iostream>
3 using namespace std;
4 using namespace cv;
5
6 Mat MoveDetect(Mat frame1, Mat frame2)
7 {
8 Mat result = frame
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2024-03-29 08:40:20
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椭圆 椭圆（Ellipse）是平面内到定点F1、F2的距离之和等于常数（大于|F1F2|）的动点P的轨迹，F1、F2称为椭圆的两个焦点。其数学表达式为： &n
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2024-05-09 13:33:07
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目录概要一、角点检测1. Harris角点检测2. Shi-Tomas算法3. SIFT算法4. FAST算法 概要本博客梳理了几种常见的**角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测**算法，本博客只关注代码，不关注每种算法的原理。一、角点检测常见的角点检测方法有Harris角点检测、Shi-Tomas算法角点检测、sift算法角点检测、fast角点检测、ORM算法角点检测 。1. Harris角
