积分图&边缘检测一、积分图1.1 标准求和积分cv2.integral()1.2 平方和求积分cv2.integral2()1.3 倾斜求和积分cv2.integral3()二、Canny边缘检测cv2. Canny() 一、积分图积分图是一种允许子区域内像素快速求和的数据结构。 opencv支持积分图的三种变体分别为：求和、平方求和、倾斜求和。每种情况的结果在图像的每个方向上都加1之后
转载
2024-04-09 14:15:32
27阅读
学了好几天了，突然在图像分离颜色通道这里遇到了个大门槛，这里总结一下自己的经验。关键代码我是从他这里考出来的，没有知道，只能读它的源代码，但当我运行的时候就蒙了，乱七八糟的报错，最后跟踪是在split函数这里出错了，代码完全一样，但是就是过不去1. Mat srcImage;
2. Mat logoImage;
3. vector<Mat&g
转载
2024-05-29 07:38:40
46阅读
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
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
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
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
132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
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
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
一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。H: 0 — 180S: 0 — 255V: 0 — 255此处把部分红色归为紫色范围： 目前在计算机视觉领域存在着较多类型的颜色空间
转载
2024-05-10 18:09:12
49阅读
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
转载
2023-12-15 04:51:17
111阅读
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
转载
2024-07-20 17:11:45
46阅读
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
转载
2024-05-09 08:16:57
146阅读
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？) &
转载
2024-08-07 11:24:28
91阅读
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
转载
2024-02-11 09:02:04
508阅读
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
转载
2024-01-27 12:17:36
52阅读
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
转载
2024-05-05 06:49:03
64阅读
OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
转载
2023-12-24 14:37:28
263阅读
目录一、什么是角点二、Harris角点检测1.原理： 2.角点检测的实现： 三、Shi-Tomasi角点检测1.原理： 2.实现：一、什么是角点1.举例： 对于A-F六个小图找到原始图像中的位置：A和B是平面，图像中很多地方存在，难以准确找到C和D是边缘，可以近似确定其位置E和F是角点，可以迅速确定位置2.角点对图像理解、分析起着重要作用，在三维场景重建运动
转载
2024-03-07 18:29:26
48阅读
前言： 大家都知道，现在在英语考试中已普遍实现了机器阅卷，所以从试卷图像中提取答题区域就显的很重要了。为了实现对答题区域的切图和识别，现在我们有一个这样的需求，那就是我们要寻找英语试卷填空题的下划线。这种问题有两种思路：一是对图像进行二值化后直接进行霍夫直线检测；二是对图像进行二值化后经过开运算再进行霍夫直线检测。接下
转载
2024-04-20 22:29:06
74阅读
