OpenCV学习笔记（十八）：凸包，最小包围区域算子：convexHull(),minAreaRect(),minEnclosingTriangle(),minEnclosingCircle()1、convexHull()函数计算出图像点集的凸包，根据图像的轮廓点，通过函数convexhull转化成凸包的点坐标，从而画出图像的凸包。void convexHull(
InputArray point
【角点检测】 兴趣点也被称为关键点、特征点。他被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题中。 图像的特征类型分为：①边缘；②角点（感兴趣关键点）；③斑点（Blobs）（感兴趣区域） 【角点】某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化。（与位于相同强度区域上的点不同，与物体轮廓上的点也不同） 它们在图像中可以轻易定位。 角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边
# 实现Java区域计算面积
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[输入长和宽]
B --> C[计算面积]
C --> D[输出结果]
D --> E[结束]
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------------|
| 1
## OpenCV 通过计算连通域面积过滤面积小的区域 Java
### 介绍
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法。在图像处理中，我们经常需要对图像进行分割和提取感兴趣的区域。而连通域是指由相邻像素组成的区域，在图像分割和特征提取中起着重要作用。
本文将介绍如何使用OpenCV的Java接口，通过计算连通域的面积来过滤掉面积过小的区域。
### 连通域
原创
2023-09-06 07:12:21
449阅读
图像在计算机中就是一个普通的数值矩阵存在的，所以也就能够相应的进行各种运算，这些运算构成了图像处理的基本操作。图像加法可以混合两幅图像进行图像融合，比如在处理照片的贴图；图像减法可以用来去掉运动图像的背景，来进行目标定位追踪。这篇文章主要介绍图像的算术运算，逻辑运算，重映射变换等。代数运算算术运算包括加、减、乘、除和位运算，这些运算操作的特点是提供两个输入参数，得到一个输出结果。有时候还可以运算操
深度学习作为今年来一个新兴的研究方向，如今真的是不要太火；而OpenCV作为一个久负盛名的开源视觉处理库，也一直被用在卷积神经网络的开源工具——caffe中，用来处理图像。而OpenCV再进入3.0时代以后，也顺应民意加入了DNN模块，能够与caffe无缝对接！1、要想在OpenCV中运行dnn，首先得编译OpenCV3以上版本的源码，因为dnn模块封装在OpenCV的contrib库中，本博客选
# 使用Python OpenCV 获得粘连区域面积
在图像处理领域，查找和计算图像中特定区域的面积是一项常见的任务。例如，在医学图像分析中，医生可能需要测量某些组织的面积，以便进行更好的诊断或治疗。在本篇文章中，我们将使用Python和OpenCV库来获取图像中粘连区域的面积。
## 环境准备
首先，请确保您已经安装了必要的库。可以运行以下命令安装OpenCV和NumPy：
```bas
cv::Mat掩膜操作与多边形roi区域的提取关于 cv::Mat 的矩形roi，特定行、列的访问已经在之前的博客中有所记录。本篇博文则用于记录 cv::Mat 掩膜操作的学习心得，并附上一种基于掩膜操作的多边形roi区域提取方法。cv::Mat 的掩膜操作(mask)对与 cv::Mat 中不规则区域的访问，除了指针+循环的基本访问方式外，opencv还提供了常用的掩膜操作。这里先介绍cv::M
之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除，代码如下img = morphology.remove_small_objects(img, size)
img = morphology.remove_small_holes(img, size)后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移
吐槽一下，在网上查了半天opencv3关于删除最小连通区域的方法，结果还是没找到，就自己写了一个，效果还可以，就发出来和大家分享一下。思路： 1、遍历所有像素点 2、每遍历到一个黑点就去判断是否为连通区域起始点，若是则添加到待检测像素点集合中 3、遍历待检测像素点集合，检测待检测像素点周围（上下左右）的像素点，若是黑点，则添加到待检测像素点集合中，并把当前待检测像素点添加到已检测点集合。若待
原作者：robberjohn 博客已删除了，源码下载链接在 对于二值化图像，去除孔洞时采用的方法实际上与去除小区域相同，因此完全可以用同一个函数进行。 这两个功能可以采取区域生长法来实现。须注意，
两个图形重叠部分面积的计算问题是近几年中考考查的热点之一，主要围绕分类讨论的数学思想，考查重叠部分图形的形成和变化情况以及函数关系式的建立。解决的关键是先进行图形的生成，要学会依照运动时间、运动路程等画出各个不同状态的图形，注意相邻状态的交界处的图形，即“临界图”，然后计算重叠图形的面积。将抽象的、动态的复杂几何图形问题转化为具体的、静态的平面几何图形问题，这样方便同学们迅速找到解决
findcontours和drawcontours2个算子
//! retrieves contours and the hierarchical information from black-n-white image.
CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OpenCV中的直方图计算函数calcHist函数可以计算给定的若干幅图像的指定的通道的统计直方图！calcHist函数原型为//!计算给定图像集合的联合密度直方图 （joint dense histogram）
CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mas
OpenCV中提供了很多关于图像轮廓处理的函数，这里我用FindContours函数来提取轮廓，并用DrawContours函数将提取的轮廓画出来。函数FindContours的第一个参数就是我们要进行提取轮廓的目标图像，这里要注意，这个图像必须是一个二值图。代码：//find
Mat middle = cvarrToMat(SrcImage);
Mat resultImage;
Mat Cann
这是后期补充的部分，和前期的代码不太一样效果图源代码//测试
void CCutImageVS2013Dlg::OnBnClickedTestButton1()
{
vector<vector<Point> > contours; //轮廓数组
vector<Point2d> centers; //轮廓质心坐标
v
我目前正在对图像处理项目。 我使用Opencv2.3.1用VC ++。 我已经写，使得在输入图像进行滤波以仅蓝色和转换为二进制图像的代码。 二进制图像有，我不想要一些小物件。 我想消除这些小物件，所以我用的OpenCV的cvFindContours()方法来检测二值图像的轮廓。 但问题是我不能消除图像输出的小物件。 我用cvContourArea()函数，但没有正常工作..，侵蚀功能也不能正常工作
引子： 课题需要SURF特征提取算法，在运动中提取摄像头图像中的特征点，并进行跟踪匹配，以此估计运动状态。开始找到了SIFT算法，SIFT特征提取具有极强的适应能力，但运算量稍大，后来就有了SURF特征提取算法，简化了计算量，保持了较高的性能，是性价比很不错的算法。开始并不知道OpenCV的存在，后来的后来发现OpenCV中已经有了SURF算法，感叹于技术发展之快（要知道SIFT是Low在2004
void CAssimilation::DeleteObject(float **Data_AssHigh, int height, int width,int *MASK)
{
for (int X_pixel = 0; X_pixel <height; X_pixel++)
{
for (int Y_pixel = 0; Y_pixel < width; Y_pixel++
描述最近遇到一个opencv中，去除最小空洞以及最小连通域的 算法， 因为要优化并集成到项目中，所以使用cuda对其进行加速，不过中间遇到一些问题，需要诚待解决，而且只是初版，里面的关于最佳线程数量的分配，都还没有优化。不过先贴上来吧，等有好的方式再做修改.opencv原算法.(这里其实也是百度到的一个)void Qimage2MatInteroperateGpu::removeSmallRegi
