OpenCV中使用数组表示图像数据，不过这里的数组并不是Python数组，而是NumPy数组。NumPy是非常著名的科学计算库，可用于进行各种科学计算，由于底层使用C语言实现，所以效率非常高。读者使用type函数输出imread函数的返回值看看这个函数返回的到底是什么数据类型，代码如下：rgb_image = cv2.imread("flower.png")
print(type(rgb_imag
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2024-04-22 12:54:01
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写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：
2.4.9
本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。依然是是放出一些程序运
Laplacian算子边缘检测效果图原始图灰度图效果图scharr滤波器边缘检测效果图原始图X方向Y方向Scharr合并图1、Laplacian算子的简介Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。可使用运算模板来运算这定理定律。如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系中的所有非混合二阶偏导
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2024-04-18 15:50:47
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我想找到图片中的闭合圈，然后填充颜色所需要的cv函数：1。OpenCV提供的findContours()方法可以通过计算图像梯度来判断出图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组返回。contours,hierarchy = cv2.findContours(image,mode,methde) image： 为检测的图像，必须是8位单通道二值图像。如果原图为彩色的，必须转为灰度图，并通过二值
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2023-06-29 14:23:49
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文章目录一、直线检测1.1 概念1.2 实战1.2.1 手动cv.HoughLines1.2.2 调用API（推荐）cv.HoughLinesP二、圆检测2.1 概念2.2 实战 一、直线检测1.1 概念霍夫直线变换：用来做直线检测；前提条件-边缘检测已经完成；平面空间到极坐标空间转换。 不知道图像（边缘检测后的图像）中有没有直线，那么就将边
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2024-04-17 15:41:46
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大纲一、霍夫圆变换数学原理二、霍夫梯度法三、示例程序 一、霍夫圆变换数学原理霍夫圆变换的数学原理和霍夫直线变换的数学原理是一致的，都是要将要检测的图形从笛卡尔坐标系转换到霍夫空间。在笛卡尔坐标系中某个特定的圆由三个参数(圆心坐标及圆的半径）所唯一确定： 如果要将其上的点转换到霍夫空间的话，它将是一个在以为基坐标的平面的圆锥面： · 即笛卡尔坐标系中的一个圆变换为了霍夫空间中的一个点，而笛卡尔坐标
getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素。Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1)); 这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。矩形：MORPH_RECT;交叉形：MORPH_CROSS;椭圆形：MORPH_ELLIPSE;第二和第三
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;void...
原创
2022-11-22 13:34:50
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霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换大体上相似，只是点对应的二维极径极角空间被三维的圆心点x,y和半径r空间取代，如果用完全一样的方法运算量比较大，运行速速比较慢，所以采用“”霍夫梯度法“”来做圆变换 4.1霍夫梯度法的原理 1.首先对图像应用边缘检测，比如用canny边缘检测 2.然后，对边缘图像中的每一个非零点，考虑其局部梯度，就是用Sobel（）函数计算x,y方向的Sobel一阶导数得到梯
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2024-10-17 18:39:57
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文章目录图像梯度Sobel算子Scharr 算子Laplacian算子Canny边缘检测图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔轮廓检测画图函数轮廓特征面积周长轮廓近似多边形边界矩形外接圆 图像梯度Sobel算子dst= cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)ddepth：图像深度,都是默认-1，表示输入输出深度一样dx,dy：分别表示水平和竖直方向， 置1表示计算
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2024-04-07 22:17:52
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圆检测 简介：1.霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似，只是点对应的二维极径、极角空间被三维的圆心和半径空间取代。在标准霍夫圆变换中，原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示，其对应一条三维空间的曲线。对于多个边缘点，点越多，这些点对应的三维空间曲线交于一点的数量越多，那么他们经过的共同圆上的点就越多，类似的我们也就可以用同样的阈值的方法来判断
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2024-02-04 15:35:57
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霍夫变换的基本原理霍夫变换(Hough Transform)可以理解为图像处理中的一种特征提取技术，通过投票算法检测具有特定形状的物体。霍夫变换运用两个坐标空间之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一个坐标空间中的一个点形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题。（把这句话背下来吧）毕设项目演示地址: 链接
毕业项目设计代做项目方向涵盖：目标检测、语义分割、深度估计、超
自OpenCV 4.3.0版本,imgproc模块的HoughCircles()函数,新增加了检测算法HOUGH_GRADIENT_ALT,精度得到了很大的提升。1、举例opencv v4.5.5版本源码，https://github.com/opencv/opencv/blob/4.5.5/modules/imgproc/src/hough.cppstatic void HoughCi
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2024-03-19 20:32:28
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opencv--findCircle源码笔记 函数处理流程源码分析findCirclesGrid源码findCirclesGrid2 函数源码CirclesGridFinder::findHoles 函数源码CirclesGridFinder::computeRNG 函数源码CirclesGridFinder::filterOutliersByDensity 函数源码CirclesGridFin
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2024-02-21 15:18:31
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目标在本章中，将学习：如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器Brute-Force匹配器的基础暴力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器，首先必须使cv.BFMatcher() 创建BFMatcher对象。 它需要两个可选参数:第一个参
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2024-04-07 21:53:11
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小编有个群193369905，里面分享的均是机器视觉的资料， 最近很多朋友问我如何去追踪一个乒乓球，然后利用ＰＩＤ算法来保证活动板的平衡，于是我利用树莓派和arduino实现了这个小实验，本文提出一种基于图像的圆形目标实时跟踪方法，用以解决圆形目标由远及近运动时跟踪稳定性不高的问题。然后将球体的中心坐标通过串口送给电机，利用电机来控制活动板的平衡。前篇博客我已经很好的讲解过了camshif原理和代
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2024-05-29 06:35:40
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如何使用Python OpenCV检测圆
作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会一位刚入行的小白如何使用Python OpenCV来检测圆形。在下面的文章中，我将向你展示整个流程，并提供详细的代码和解释。
**整体流程**
以下是使用Python OpenCV检测圆形的整体流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和
原创
2024-01-26 16:14:45
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# Python OpenCV 圆拟合教程
在计算机视觉领域，图像处理是一个非常重要的部分。而圆拟合是处理图像时常用到的技术，尤其是在处理具有圆形边界的对象时。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现圆拟合，特别是适合刚入行的小白。
## 项目流程
在开始之前，我们需要明确整个实现过程。下面是整个步骤的概述：
| 步骤 | 描述
圆cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/sansui.jpg"); cv::Point p0 = cv::Point(100, 100); cv::circle(src, p0, 100, cv::Scalar(0, 0, 255), 2); //画圆 /* 参数1：图像 参数2：圆心 参数3：半径 参数4：颜色 参数
原创
2022-01-25 14:25:23
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最近在用YOLOv3的darknet训练VOC数据集，初学小白的我对参数，源码还在了解层面，但是结果已经训练开始之后发现IoU出现了nan值循环。所以就开始网上寻找。总结在下：如何训练自己的数据说明：（1）平台 linux + 作者官方代码 【训练指令请参考官网教程】 迭代：900 次 速度：稍微慢于v2 测试：记得更改cfg文件训练自己的数据主要分以下几步：（0）数据集制作：A.制作VOC格式的
