火烧赤壁题目背景曹操平定北方以后,公元 208 年,率领大军南下,进攻刘表。他的人马还没有到荆州,刘表已经病死。他的儿子刘琮听到曹军声势浩大,吓破了胆,先派人求降了。孙权任命周瑜为都督,拨给他三万水军,叫他同刘备协力抵抗曹操。隆冬的十一月,天气突然回暖,刮起了东南风。没想到东吴船队离开北岸大约二里距离,前面十条大船突然同时起火。火借风势,风助火威。十条火船,好比十条火龙一样,闯进曹军水寨。那里的船
OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>。 外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数。 hiararchy参数和轮廓个数相同,每个轮廓contours[ i ]对应4hierarchy元素
# Python OpenCV 合并连通 在图像处理领域,连通(Connected Component)是指具有相同像素值且相互连接的像素集合。而合并连通是指将相邻的小连通合并成一连通。Python中,可以使用OpenCV库来实现合并连通的功能。 ## 安装OpenCV库 在开始之前,我们需要先安装OpenCV库。可以使用以下命令来安装: ```shell pip inst
原创 2023-07-25 22:56:42
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# OpenCV合并临近连通的Python实现 在计算机视觉领域,合并连通(Connected Components)是一项重要的操作。在许多应用中,例如图像处理、物体识别和场景理解,识别和合并具有相似特性的区域是很常见的任务。本文探讨如何使用Python和OpenCV库来实现这一目标,并提供详细的代码示例和流程图。 ## 什么是连通? 在图像处理中,连通指的是图像中一组相连的像
原创 2024-09-04 05:58:58
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# Python OpenCV: 合并距离近的连通 ## 引言 在计算机视觉和图像处理领域,连通(connected components)是指在图像中由像素组合形成的同一部分。在一些应用场景中,我们可能需要合并距离较近的连通,比如噪声过滤、字符识别或者物体检测等。本文通过 Python 的 OpenCV 库讲解如何实现这一功能。 在我们的讨论开始之前,首先介绍下连通的基本概念。
原创 9月前
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最近在进行瑕疵检测识别中的连通处理。主要是使用了cv2.connectedComponentsWithStats函数。本文进行 函数介绍,使用经验,其他处理的记录。函数介绍''' num_labels:所有连通的数目 labels:图像上每一像素的标记,用数字1、2、3…表示(不同的数字表示不同的连通) stats:每一标记的统计信息,是一5列的矩阵,每一行对应
转载 2024-03-06 21:10:26
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- 主要函数介绍1.1 FindContoursList item在二值图像中寻找轮廓int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST, int method=CV_CHA
转载 2024-03-16 13:59:34
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codebook能够通过学习,消除轻微移动的背景(如摇摆的树叶)的影响;而连通法能够消除背景建模产生的少量噪声,从而产生一相对精确的目标轮廓。另外通过测试,codebook一可能的最大的缺点是对光线非常敏感。#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" /*********************************
图像的连通是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域,连通分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通并将其标记出来。提取图像中不同的连通是图像处理中较为常用的方法,例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下,一连通内只包含一像素值,因此为了防止像素值波动对提取不同连通的影响,连通分析常处理的是二值化后的图像。 了解图像连通分析方法之前,首
连通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,一般使用二值图像表示。连通标记是指图像中的各个连通区域找出并标记为响应的标号。wo-Pass(两遍扫描法)通过扫描两遍图像,就可以图像中存在的所有连通区域找出并标记。思路:第一遍扫描时赋予每个像素位置一label,扫描过程中同一连通区域内的像素集合中可能会被赋予一或多个不同label,因此需要将这些属于同一连通区域但具
 编译环境:操作系统:Win8.1  64位 IDE平台:Visual Studio 2013 UltimateOpenCV:2.4.8 一、连通    在图像中,最小的单位是像素,每个像素周围有8邻接像素,常见的邻接关系有2种:4邻接与8邻接。4邻接一共4点,即上下左右,如下左图所示。8邻接的点一共有8,包括了对角线
转载 2024-02-05 19:48:29
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文章目录一、原理二、程序实现、结果展示四、API说明 一、原理当洪水淹没所有的山头的时候,只露出山顶,这些山顶相当于marker。当洪水退去的时候,水位慢慢的下降,下降到刚好将山头都分开的山谷,这个时候就是刚好将所有山头分开的山谷。这就是分水岭分割方法。基于浸泡理论的分水岭分割方法基于连通图的方法基于距离变换的方法二、程序实现基本步骤是:输入图像 -> 灰度 -> 二值图像 -&g
  由于项目需要,要对图像中的最大连通进行标定,并且存储。首先需要使用cvFindCountour对边缘进行标定,其实它的原理就是连通的边缘提取;其次就是对连通进行大小判断找出最大的连通;最后当然就是进行Rect并且ROI了。如果有需要可以进行存储。直接上源码吧。#include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "highgui.h" i
1.背景 由于需要将图像中的目标提取出来,采用了先分割得到二值化图,然后再进行连通统计找到最大的连通,计算其外接矩形作为目标框的方法。2.函数定义 通过搜索,发现在OpenCV 3中提供了连通标记相关的两很好的函数,分别是cv::connectedComponents() 和cv::connectedComponentsWithStats(),在OpenCV 2中没有这两函数。2.1 c
对于二值图像的连通标记算法,常见的使用方法是opencv里的connectedComponents()以及connectedComponentsWithStats(),这个实现方法很快,使用也便捷,但无法适用于3D图像。skimage中的skimage.measure.label()以及skimage.measure.regionprops()可以得到2D和3D图像的连通和相关的统计信息,但这
文章目录连通简介绘图代码函数说明 连通简介所谓连通,即Connected Component,是一组彼此相连的像素点的集合,这些像素点彼此之间可以假设一条互相链接的路径,路径上所有像素的灰度一致,或者符合某个特定的条件。通过连通分割,可以图像中不同的目标区分开来,为进一步的处理打下基础,最常用的连通滤波流程大致如下:图像灰度化->二值化->形态学处理->标记连通
转载 2024-08-20 22:07:27
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引言上篇博文写了关于基于图像分割的产品计数问题(主要还是求解边缘问题)。本篇博文就来说一说对于没有粘连的区域分析。用opencv实现halcon中的connection算子(即断开不同的连通)并获取区域相关信息。 一,连通组件标记算法介绍连接组件标记算法(connected component labeling algorithm)是图像分析中最常用的算法之一,算法的实质是扫描一幅图像
C6678多核DSP开发——vlib应用之连通标记 前言:边缘检测是特征识别的准备工作,其实典型的图像处理过程在边缘检测之前要进行连通标记,得出图像上的某副图形,然后检测其边缘,得到边缘轮廓点集,然后根据模板进行匹配识别。连通标记其实已经可以得到图片上所有图形区域的坐标参数,而这也正是我所需要的信息。然而imglib里并没有连通标记这样的函数库,在网上寻找良久,我在另一超级强大的v
目录1.介绍连通分割2.像素领域介绍3.两遍法分割连通4.连通分割函数1.介绍连通分割       连通分割是一种图像处理技术,用于图像中的相邻像素组成的区域划分为不同的连通。这些像素具有相似的特性,如相近的灰度值或颜色。连通分割可以用于物体检测、图像分割、目标跟踪等应用。2.像素领域介绍       
【摘要】本文介绍在图像处理领域中较为常用的一种图像区域(Blob)提取的方法——连通性分析法(连通区域标记法)。文中介绍了两种常见的连通性分析的算法:1)Two-pass;2)Seed-Filling种子填充,并给出了两算法的基于OpenCV的C++实现代码。【注释】1、这里的扫描指的是按行或按列访问以便图像的所有像素,算法中采用的是按行扫描方式;2、图像记为B,为二值图像:前景像素(pixel
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