源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
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2024-07-24 14:29:35
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在移动设备中，利用 OpenCV 实现道路寻迹已成为一个非常重要的应用场景，尤其在自动驾驶和机器人导航等领域。本文将详细介绍如何在 Android 环境中实现这个功能，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和最佳实践等方面。
### 环境预检
在开始之前，我们需要首先检查我们的开发环境是否符合要求。以下是环境预检的四象限图，帮助我们分析兼容性。
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quadr
基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序发展前景随着科学技术的进步和工业的发展，城市中交通量激增，原始的交通方式已不能满足要求；同时，由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多，从而加速了城市交通事业的发展。道路容量严重不足汽车增长速度过快公共交通日趋萎缩交通设施条件不足缺乏整体发展战略 交通计数应用程序是为了统计交通流量用的，对城市、或公路网络，道路的规划设计所必须的
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
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2024-10-14 17:23:36
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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
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2024-03-19 17:31:04
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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
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2024-05-08 16:38:36
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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;
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2023-10-16 00:16:03
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1 介绍 1、区域生长使用欧式距离判断像素差异 2、区分树叶使用GLI（gli = (2 * g - r - b) / (2 * g + r + b)） 3、区分阴影使用亮度值 4、如果周围像素小于1个是叶子或阴影，只要周围有4个像素都属于区域，那么这个像素也属于区域 5、如果有5个像素都属于区域， ...
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2021-05-24 17:45:00
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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
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2024-05-08 15:30:42
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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
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2024-03-28 11:52:16
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我们老板希望我能在道路识别这个方面做一些东西，这方面的东西一直在看，但是一直都是模模糊糊，我希望自己能够用一个合适的方式总结一下道路识别的问题。道路识别问题其实也正正恰好是识别问题中的一个方面，所以道路识别问题的关键也是在于如何选取一个特征来进行识别。道路识别问题可以使用不同的方法来解决，我打算从下面这些方面来阐述一下我自己对道路识别的一个理解：我们要解决什么情况下的道路问题
其实我觉得这点挺重
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2024-05-07 15:19:40
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文章目录1 环境2 效果3 原理4 案例 1 环境Python 3.8.8PyCharm 2021opencv-python2 效果3 原理 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素
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2023-12-15 04:51:17
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一、Canny算子检测轮廓 ()1.概念及原理(1)之前我们是对梯度大小进行阈值化以得到二值的边缘图像。但是这样做有两个缺点。其一是检测到的边缘过粗，难以实现物体的准确定位。其二是很难找到合适的阈值既能足够低于检测到所有重要边缘，又能不至于包含过多次要边缘，这就是Canny算法尝试解决的问题。(2)Canny算子通常是基于Sobel算子，当然也可以使用其他梯度算子。其思想是
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2024-05-09 08:16:57
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区域生长算法2014年9月19日 17:01:44大道理一摆：（以下说明转载，感觉写的很好）历史：区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域
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2024-07-20 17:11:45
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1、理论基础 区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几个关键的问题：a> 给定种子点(种子点如何选取？) &
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2024-08-07 11:24:28
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一、连通区域分析连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling）是指将图像中的各个连通区域找出并标记。连通区域分析是一种在CVPR和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的
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2024-01-27 12:17:36
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1、感兴趣区域的选取感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的选取，一般有两种情形：1)已知ROI在图像中的位置；2)ROI在图像中的位置未知。1)第一种情形 很简单，根据ROI的坐标直接从原图抠出，不过前提是要知道其坐标，直接上例子吧。int getROI(Mat image, Rect rect)
{
Mat img=image.clone();
Mat r
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2024-02-11 09:02:04
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前言前面我们说了两种分割方法，这一章我们说图像的分水岭分割。分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征。API介绍void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers );参数
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2024-05-05 06:49:03
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模型介绍OpenVINO支持道路分割与车辆检测，预训练模型分别为：- road-segmentation-adas-0001
- vehicle-detection-adas-0002其中道路分割模型的输出四个分类，格式如下：BG, road, curb, mark， 输出格式[NCHW]=[1x4x512x896]车辆检测模型基于SSD MobileNetv1实现，输出格式为：NCHW = [1
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2024-04-29 18:34:26
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目录一、定义二、分类三、分割难点四、常用算法五、相关论文研读六、参考所用到的文献和博客等 一、定义文字图像识别近年来应用广泛 包括传统OCR和自然场景下的文字识别图1 印刷文档中的文本图像图2 自然场景中的文本图像常见的文字图像识别应用基本上是遵循下面的流程： 字符定位 → 字符分割 → 字符识别例如车牌识别 车牌识别一般分为车牌检测、字符分割和字符识别三个主要步骤。其中，字符分割是指将原始图像
