在对二值图像进行处理的过程中，我们总会使用形态学变换，来去除一些不必要的结果和特征，来帮助我们进行后续的分析。接下来介绍以下形态学的几种方式，了解了这几种方式，以及这些方式的特点后，才能够更加熟练的使用。形态学变换的方法有以下几种： 腐蚀：erode 膨胀：dilate 开运算：Opening 闭运算：Closing 形态梯度：Morphological Gradient 顶帽：Top
记录Opencv_contrib补充编译的那些坑想要使用opencv_contrib包中一些目标跟踪算法，只能再度重回这个坑。-------------------------------------------- 前期准备: ------------------------------------------------------- 1.Cmake 2.Opencv-3.4.0 3.Openc
cv::RotatedRect r; //创建斜矩形 空构造 //RotatedRect(Point2f& point1, Point2f& point2, Point2f& point3); //创建斜矩形 //创建斜矩形，只需要给出三个点，但是要指定三个点的顺序 cv::Point2i p(10
原创
2022-01-25 15:03:20
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1.cv::Size类在实践中，size类与对应的Point点类（一致类型的）类似，可以互相转换。主要的区别在size类中的两个数据成员叫做widthwidthwidth和
原创
2021-08-25 15:03:12
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# 使用Python OpenCV绘制圆弧
在图像处理和计算机视觉中，OpenCV是一个广泛使用的开源库，可以帮助我们处理图像和视频数据。在OpenCV中，我们可以使用一些简单的代码来绘制各种形状，包括圆弧。
## 圆弧的绘制
要在图像上画出一个圆弧，我们需要指定圆弧的中心点、半径、起始角和结束角。我们可以使用OpenCV中的`cv2.ellipse()`函数来实现这一目的。下面是一个简单的
原创
2024-03-12 06:18:55
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特征检测是检测图像中的特征信息，比如边缘，线段，角点位置等。在OpenCV中提供了各种特征检测函数和特征提取函数，其中包括有边缘检测（canny），角点检测等，如：Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点、Lepetit关键点等等。下面将对特征检测模块中的检测函数的使用进行解释，主要来源于OpenCV的帮助文档（翻译）和网络上的资料摘编，
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2024-03-21 10:58:19
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## 使用OpenCV绘制最大轮廓的步骤
在计算机视觉中，提取轮廓是图像处理中的常见任务。本文将引导你如何使用Python和OpenCV绘制图像中的最大轮廓。这是一个非常实用的技能，尤其是在物体检测和图像分析领域。
### 步骤流程
下表展示了从读取图像到绘制最大轮廓的整个流程：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|------
# 使用 Java OpenCV 绘制特征点
计算机视觉是人工智能的重要分支之一，涉及到图像处理和分析。而在许多计算机视觉应用中，特征点是非常关键的组成部分。特征点通常用于图像匹配、物体识别、三维重建等任务。本文将通过在 Java 中使用 OpenCV 库来绘制特征点，帮助大家了解特征点的基本概念及其绘制过程。
## 1. 什么是特征点？
特征点是图像中非常显著的点，它们能显著地区分图像的不
inux编译安装opencv首先, linux下安装opencv其实不麻烦的, 参考文档即可完成: http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html大致有以下几个步骤:1) 安装gcc以及cmake等等乱七八糟的软件(不过ubuntu下默认差不多都有了吧…)
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2023-10-19 21:32:04
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# 使用Python和OpenCV绘制最小外接矩形的指南
在计算机视觉中，绘制最小外接矩形是一个常见的任务。本文将带您逐步实现这一功能，并通过详细的代码和解释，帮助您掌握这个技巧。
## 整体流程
实现这一功能的整体流程可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------|
| 1 | 安
# 使用Python的OpenCV绘制最大轮廓
在计算机视觉中，轮廓检测是一个非常重要的步骤，常用于形态学分析、物体识别和分割。在本篇文章中，我们将介绍如何使用OpenCV库在Python中找到并绘制图像的最大轮廓。我们将逐步进行分析，确保每个步骤都易于理解。
## 1. 环境准备
在开始之前，你需要安装OpenCV库。如果还没有安装，可以使用以下命令来安装：
```bash
pip in
原创
2024-10-28 06:14:51
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光流估计Lucas–Kanade光流算法 光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。空间一致：一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近
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2024-03-12 22:58:10
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文章目录三、绘制基本图形1、绘制直线2、绘制矩形3、绘制圆4、绘制椭圆5、绘制和填充多边形6、绘制文本及中文文本7、鼠标绘制基本图形 三、绘制基本图形利用OpenCV提供的绘制图形API，可以轻松的在图像上绘制各种图形，比如直线、矩形、圆和椭圆等。1、绘制直线line()用法：cv2.line(img, pt1, pt2, color, thickness, lineType, shift)参数
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2024-03-15 08:42:14
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计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这
1灰度直方图 1.1 概念灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。
灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。
如果将图像总
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2023-11-09 09:42:38
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OpenCV-Python 中文教程10——图像阈值 目标• 学习简单阈值，自适应阈值， Otsu’s 二值化等• 学习函数 cv2.threshold， cv2.adaptiveThreshold 等。1、简单阈值 与名字一样，这种方法非常简单。但像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色
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2024-04-18 12:04:09
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本文将按照以下目录展开介绍：什么是图像矩；如何计算图像矩：什么是Hu矩；如何利用Opencv计算一个图像Hu矩；如何利用Hu-矩来寻找两个形状的相似性；1. 什么是图像力矩图像矩是图像像素灰度值的加权平均，下面通过一个简单的例子来说明。 假设有一个单通道的二值图像 I ,位置 (x，y) 出的灰度值是 I(x，y), I(x，y) 的取值是 0 或 1。最简单的一种力矩可以通过以下方程来定义： 上
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2024-05-09 13:25:29
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# opencv python最小外接矩形实现及画出
## 简介
在使用opencv的python库进行图像处理时，经常会遇到需要找到并绘制出最小外接矩形的需求。最小外接矩形是能包含住目标物体的最小面积矩形，它可以用来进行目标检测、形状识别等任务。本文将介绍如何使用opencv python库来实现最小外接矩形的查找和绘制。
## 流程
下面是完成这个任务的整体流程，可以用表格展示：
| 步
原创
2023-08-20 04:31:37
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resize扩展缩放改变图像的尺寸大小height,width=img.shape[:2]
res=cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_LINEAR)getRotationMatrix2D 旋转M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,0.6)#这里的第一个参数为旋转中心
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2023-11-21 10:46:58
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前一篇画出了最小外接矩形，但是有时候画出来的矩形由于中间像素干扰或者是其他原因矩形框并不是真正想要的
如图1是一个信号的雨图，被矩形框分割成了多个小框：
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2023-06-14 16:45:53
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