目录1. 基本思路2.代码3.局限性 1. 基本思路 1. 保证图片背景尽量为纯黑或纯白 为了数量检测的方便，将垃圾的背景设置为纯色，最好是纯黑色或纯白色，一会解释原因。 2. 将RGB图片转为灰度图 3. opencv找到能将灰度值最大程度分开的阈值retopencv的算法自动找到最合适的阈值ret，ret能将灰度图每个像素的灰度值最大限度的区分开。灰度图每个像素的灰度值为0(纯黑)到255(
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2024-03-15 05:17:17
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C#调用C++图像处理算法（OpenCV）因为需要做一个图像处理的程序，后来决定采用C#写界面，C++写算法调用opencv的函数。关于opencv的使用之前已经学习过了，需要实现的是在C#中如何使用C++语言编写的DLL。参考：CSDN支持语法高亮的常用语言本开发环境为win10+vs2010C++编程笔记：dll的生成与使用参考：C++编程笔记：dll的生成与使用这个博客讲了dll是什么以及静
在我们一开始学习java是并不是直接就使用java的集成开发环境，而是通过记事本写java代码，然后在DOS窗体下编译运行的。那么掌握一定的DOS窗口的操作命令就是必要的。1. 常见的DOS窗口操作命令：磁盘名:回车 盘符的切换 dir:列出当前目录下的文件以及文件夹 md:创建目录 rd:删除目录 cd:改变指定目录（进入指定目录） cd..:退回到上一级目录 cd:退回到根目录
思路：1、通过形态学操作、阈值处理、距离变换等方法，使得各个轮廓分开2、计算轮廓数量 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main
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2018-10-07 16:09:00
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1. 概述JVM中的程序计数寄存器（Program Counter Register）中，Register的命名源于CPU的寄存器，寄存器存储指令相关的现场信息。CPU只有把数据装载到寄存器才能够运行。这也是有人称他为 程序寄存器的原因这里，并非是广义上所指的物理寄存器，或许将其翻译为PC计数器（或指令计数器）会更加贴切（也称为程序钩子），并且也不容易引起一些不必要的误会。JVM中的PC寄存器是对
显微镜直接计数法是将小量待测样品的悬浮液置于一种特别的具有确定面积和容积的载玻片上(又称计菌器)，于显微镜下直接计数的一种简便、快速、直观的方法。目前国内外常用的计菌器有：血细胞计数板。Peteroff-Hauser 计菌器以及比 Hawksley 计菌器等，它们都可用于酵母、细菌、霉菌孢子等悬液的计数，基本原理相同。后两种计菌器由于置上盖玻片后，总容积为 0.02 mm，而且盖玻片和载玻片之间的
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2024-03-27 10:41:47
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随着机器视觉和图像处理技术的发展，在工业和生活中都应用广泛。传统的计数方法常依赖于人眼目视计数，不仅计数效率低，且容易计数错误。通常现实中的对象不会完美地分开，需要通过进一步的图像处理将对象分开，学习了***贾志刚老师***的OpenCV对象提取与计数课程，现复盘整理如下。1、方案思路图像预处理，二值化分割；使用形态学操作，初步将粘连对象分开；距离变换，分离粘连对象；连通区域计数。2、重要函数全局
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2024-03-18 21:08:32
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opencv实现：int main(int argc, char** argv)
{
Mat src, src_binary,dst,src_distance;
src = imread(“D:/opencv练习图片/维生素片机器视觉检测和计数.png”);
imshow(“原图片”, src);
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT
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2024-05-23 12:15:38
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YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，但是在YOLACT里没有feature roi
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2024-03-25 13:46:52
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今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。我们将从以下四个方面进行介绍：1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。2. OpenCV图像过滤器。3. 利用轮廓检测物体。4. 建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法 有许多不同的背景扣除算法，但是它们的主
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2024-06-11 21:28:52
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在使用 OpenCV 和 Python 进行图像处理时，图像分割和物体计数是两个常见的任务。本文将分步骤介绍如何使用 OpenCV 来实现图像分割和计数的方法，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成。
## 环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的 Python 环境中安装了 OpenCV 和其他相关的库。以下是我的思维导图，概括了需要配置的环境及相关库：
```me
概念：梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（不管是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非也是一个核模板，模板的不同结果也不同。所以可以看到，所有的这些个算子函数，归结到底都可以用函数cv2.filter2D()来表示，不同的方法给予不同的核模板，然后演化为不同的算子而已。OpenCV提供了三种梯度过滤器（高通过滤器）-Sobel、Scharr、Laplacian。一、S
今天继续opencv的学习，今天学习的内容是，画一些简单的形状，比如直线、方形等。主要涉及的函数：（1）Mat::zeros(Size size,Type type)//可以用来初始化一个背景全黑的画板。（2）Point对象，初始化方式Point(int x,int y)，用来建立一个点对象，在图形绘制上常用。（3）Scalar对象，用来建立颜色对象，初始化时最对四个通道。（4）line(Mat对
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2024-09-23 06:01:52
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> using namespace std;using namespace cv;using namespace cv::xfeature
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2018-10-12 21:28:00
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学习目标：在图像处理中，由于您每秒处理大量操作，所以您的代码不仅要提供正确的解决方案，还要以最快的方式进行处理。 1、衡量你的代码的性能；2、提高代码性能的一些技巧；3、学习函数：cv2.getTickCount，cv2.getTickFrequency等。除了OpenCV，Python还提供了一个有助于测量执行时间的模块时间。 另一个模块配置文件有助于获得有关代码的详细报告，例如代码中
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2024-05-05 18:42:45
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OpenCV C++案例实战九《对象计数》前言一、图像预处理1.灰度、阈值2.腐蚀3.距离变换4.自适应阈值5.膨胀二、轮廓查找三、效果显示四、源码总结 前言本文将使用OpenCV C++ 进行对象计算。一、图像预处理原图如图所示。本案例想做的是统计图像中有多少个物体。简单来说就是通过统计有效轮廓来计数。本案例其实最重要的是如何进行图像预处理，如何才能够将这些轮廓有效区分开。所以，具体图像要设定
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2024-05-29 06:25:22
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参数说明void calcHist( const Mat* images, int nimages,
const int* channels, InputArray mask,
OutputArray hist, int dims, const int* histSize,
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2024-04-04 09:30:01
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思路一：来自B站某教程。大致是在视频中选取一窄长条区域，统计每帧图像中车辆检测框的中心点落入该区域的数量求和。在实现中发现该方法受限于窄长条区域的位置和高度和设置，计数效果也不好。具体实现步骤如下： Step1 读取视频每帧，做高斯滤波、阈值分割等处理； Step2 背景差分，可以使用MOG、GMG或者KNN等算法； Step3 图像形态学处理； Step4 车辆连通域轮廓提取； Step5 计算
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2023-12-14 19:18:55
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使用OpenCV实现道路车辆计数 今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。我们将从以下四个方面进行介绍：1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。2. OpenCV图像过滤器。3. 利用轮廓检测物体。4. 建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法 有许多
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2024-02-23 20:03:04
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# 使用Python OpenCV计数米粒的指南
计数米粒是图像处理中的一个有趣且实用的任务。借助OpenCV库，我们可以轻松地实现这一功能。接下来，我将一步步教你如何使用Python和OpenCV来计数米粒。首先，我们需要了解整个过程的流程。
## 流程概览
以下是实现计数米粒的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
