说明： 最近看图像处理，觉得这个函数很有用，而且作用很强大，帮深挖了一些，并进行了资料汇总。（1）函数原型：void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
chy, int mode, int method, Point offset=Point())findCo
文章题目：Robust Reflection Removal with Reflection-free Flash-only Cues 本文是港科大陈启峰老师组的一篇文章，不得不说，从learning to see in the dark到现在，陈老师组做的底层视觉的相关工作都对我很有启发。 大家做计算机视觉应该知道，计算机视觉任务大致可以分为高层（检测，分类），中
Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
拨箭寻古道的辙痕 华盖在暮色中鲸吞 当狼烟去云端一骑绝尘 普天下才唯我独尊A 模拟/*
Author: 张皓南
Result: AC Submission_id: 2545167
Created at: Fri Apr 24 2020 19:07:11 GMT+0800 (China Standard Time)
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图像的轮廓简单的图像容易识别，复杂的图像比较难。Opencv提供findContours()方法通过计算图像梯度判断图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组反回。语法格式如下。contours,hierarchy = cv2.findCountours(image,mode,methode)
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参数说明：
- image:被检测的图像，必须是8位单通道二值图像。如果是彩色图像必须转换成灰度图像，
OpenCV入门（十九）快速学会OpenCV 18 圆环检测1.霍夫圆环变换概述2.代码实现 作者：Xiou1.霍夫圆环变换概述霍夫变换除了用来检测直线外，也能用来检测其他几何对象。实际上，只要是能够用一个参数方程表示的对象，都适合用霍夫变换来检测。用霍夫圆变换来检测图像中的圆，与使用霍夫直线变换检测直线的原理类似。在霍夫圆变换中，需要考虑圆半径和圆心（x坐标、y坐标）共3个参数。在OpenCV
本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
今天总结一下前段时间实践的基于opencv实时人脸识别软件的实现。利用opencv来做人脸识别，对于想快速上手学习opencv以及机器学习方面知识的同学是个不错的选择。人脸识别，一般分为两个步骤，第一个就是人脸检测，第二步才是识别。 首先，人脸检测，opencv常用方法为基于adaboost的haar特征分类器，如何利用其提供的api训练自己的分类器，可参考这篇文章。 然后，找到人脸后，利用人脸区
文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
关于OpenCV的车道线检测项目地址前期芝士1.1基本方法1.1.1图像处理图像处理主要是先对图像进行灰度处理，高斯模糊，然后对其进行canny边缘检测，最后对得到的图像进行roi掩膜处理，进一步缩小范围。1.1.2霍夫变换霍夫变换(Hough)是一个检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线与曲线的拟合。在图像坐标空间中，经过点的直线表示为：(1)其中，参数a为斜率
霍夫变换是一种在图像中寻找直线、圆及其他形状的方法。原始的霍夫变化是一种直线变换，即在二值图像中寻找直线的一种相对快速方法，变换可以推广到其他普通的情况，而不仅仅是简单的直线。在这篇博文中，我们先对霍夫变换的线段检测讨论下。（1）霍夫变换的线段检测理论如下图所示，在直角坐标系中有一条直线l，原点到该直线的垂直距离是ρ，垂线与X轴的夹角θ，则这条直线是唯一的，且其方程为：而这条直线用极坐标表示为（ρ
一、概念运动侦测，英文翻译为“Motion detection technology”，一般也叫移动检测，常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。—–百度百科差分算法差分检测根据当前图像与参考图像的差别分析来判断序列图像中是否有
目录一、什么是形状与轮廓检测二、预处理原图2.1 灰度2.2 高斯模糊2.3 坎尼边缘检测2.4 膨胀2.5 代码三、形状与轮廓检测函数详解3.1创建轮廓3.2 找到轮廓3.3 过滤噪声点3.4 周长检测3.5 多边形拟合（检测形状的预处理操作）3.6 绘制轮廓（以拟合的多边形来绘制）3.7 绘制矩形边界框3.8 轮廓判断四、效果五、总代码 一、什么是形状与轮廓检测给定一张图片
目录一、基础理论1、作用：2、定义3、原理二、直线检测 1、基础理论 1、原理2、过程2、HoughLines函数（直线检测）3、HoughLinesP函数（线段检测）三、圆检测1、基础理论1、概念 2、原理2、HoughCircles函数C++ API： python API：总代码一、基础理论1、作用：提取直线和圆等几何形状。2、定义霍夫变换(Hough
先贴代码
1. void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){
2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height);
3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U,
目录c++检测垂直线 检测所有线：python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数，InputAr
前言 目前地铁上检修螺丝后，会涂抹一种红色标记线，来代表检测完成，日后检修员就可以通过肉眼来观察螺丝是否松动，这样可以大大提高检修的效率问题。所以我们参照这个思路，通过opencv来实现螺丝是否松动检测。 正文首先我们通过目标检测算法，识别出图像中螺丝的区域。这里不实
"人生苦短，我用Python" 。Python不仅简明易懂容易上手，还因为高效丰富的库资源让程序员们节省了大量的编程时间，以至于程序员圈子流传的一个段子：用python的人秃顶的最少，不信请看看python之父的一头浓密的金发。
如果有谁能让更多的人把想法很容易变成可行的代码，这个人就是python之父，荷兰人Guido Van Rossum（中国的程序员们更喜欢叫他龟叔）
直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
