Snake模型&&openCV代码 主动轮廓线模型又称为Snake模型，由Kass于1987年提出，它对于在噪声和对比度不敏感，能将目标从复杂背景中分割出来，并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割和物体跟踪等图像处理领域。已广泛应用于数字图像分析和计算机视觉领域。由于Snake模型具有良
推荐一个不错的网页，可以直接用solve函数求解方程组： 4.1 曲线拟合的最小二乘法求以下拟合函数拟合条件：拟合曲线与各数据点在y方向的误差平方和最小.拟合函数为一元函数时--函数图形为平面曲线--曲线拟合 解决曲线拟合，最先是确定拟合函数的形式。即适当选取 选幂函数{1,x,x2, ···,xn}, 则多项式拟合函数φ(x)可表示为：φ(x)=a0+a1*x+a2*x2+a
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2023-09-16 14:07:48
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曲平面拟合一、基于engine实现的曲面拟合案例（曲面方程：z=ax**2+by**2+cxy+dx+ey+f）二、基于opencv实现的平面拟合案例（加入了随机抽样一致性思维，剔除异常点） 背景： 在图像处理邻域常常都会用到直线、曲线、平面、曲面的拟合任务，以方便基于拟合的直线、曲线、平面、以及曲面去扩展到各种图像处理任务之中。关于各种拟合，目前多使用基于最小二乘法的方式去实现，具体的工具库有
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2024-06-28 00:22:36
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在之前的笔记中，我们提取了图像中的轮廓信息，那么我们就可以通过这些轮廓来做一些进一步的操作。今天要整理记录的是对轮廓进行椭圆拟合。 轮廓的椭圆拟合，就是将一个轮廓近似表示为一个与该轮廓形状相近的椭圆，当这个椭圆的长短轴相等时就是一个圆。如果我们的目标本身是一个圆或椭圆，但是可能存在一些瑕疵，例如缺角、凹陷等等，那么进行提取轮廓、椭圆拟合后，就可以得到和目标物体近似的完整椭圆。 这就是轮廓椭圆拟合的
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2023-12-29 14:58:36
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这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。
目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码
简介
本文记录了对OpenCV示例
fitellipse
.cpp
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2024-03-13 14:45:07
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轮廓拟合计算轮廓时，可能不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形，Opencv中提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。矩形包围框retval = cv2.boundingRect( array ) 绘制轮廓的边界矩形返回值 retval 表示返回的矩形边界左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽度和高度。array可以是灰度图或轮廓还可以是有四个返回值的形式，x,y,w,h = cv2.boun
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2024-01-08 17:45:22
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C++ 图像处理——升级版卡尺标定法径向扫描拟合圆，附代码 使用语言：C++/Opencv4.3我针对上一个版本有了一些小改进，不过之前的版本能拟合一个圆环。并对运行速度有了比较大的提升，我先把效果图放上来吧。红色的点是我拟定的圆心，绿色的是通过拟合算法得出的圆，绿色的点也是拟合找到的圆心，还有一些参数我在下面介绍。总体的方法基本不变，还是使用的卡尺的方法。参考的还是Halcon的算子方式。对于
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2024-03-22 12:42:22
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、边缘检测1.Canny算子2.Sobel算子3.Laplacian算子4.Scharr滤波器二、霍夫变换1.霍夫线变换2.霍夫圆变换总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结束了，未来的导师也是从事的该方向，笔者又开始了新一轮的学习。回来发现
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2024-05-04 23:09:19
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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
以下是对《学习OpenCV》一书知识框架的简单梳理 一、基础操作 1. 数据类型 数据结构了解 图像相关：cvArr cvMat IplImage 数据数组的维数， 与数据的通道数 见P46 (76)2.
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2024-06-16 16:18:00
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DBSCAN+椭圆拟合首先，这篇文章使用的方法，已经有论文出版，如果需要使用，请注意版权的保护，论文名为Binocular Vision System Integrated with Transcranial Magnetic Stimulation Automatic Therapeutic Apparatus。 优点： 1.计算精度高 2.算法原理简单， 缺点： 1.计算复杂度较高，实时性不好
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2024-04-22 12:47:23
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1.说到直线拟合，一般是用最小二乘啦，在opencv里面就是用cv.fitLine来完成，首先简单介绍一下该函数：cv.fitLine(points, distType, param, reps, aeps[, line]) -> linepoints：点集坐标distType：距离度量的方法，有cv.DIST_L2，cv.DIST_L1等等，L2就是距离r平方的一半，L1就是距离r，其它的
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2024-05-09 08:08:35
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OpenCV实现了直线的拟合。 二维的直线拟合？ 调用的函数 1 static CvStatus icvFitLine2D_wods( CvPoint2D32f * points, int _count, float *weights, float *line ) 2 { 3 double x =
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2018-06-28 20:34:00
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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
一、基础操作
1. 数据类型 数据结构了解
图像相关：cvArr cvMat IplImage
数据数组的维数， 与数据的通道数 见P46 (76)2. 常见的矩阵操作熟悉
3. 数据的保存和读取4. 图像的加载和显示
5. 视频的操作
6. 内存与序列
a. 内存存储器
CvMemStorage 双向链表 动态对象(cv
OpenCV曲线拟合与圆拟合使用OpenCV做图像处理与分析的时候，经常会遇到需要进行曲线拟合与圆拟合的场景，很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展，其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的，而且还会告诉你拟合的圆的半径是多少，简直是超级方便，另外一个常用到的场景就是曲线拟合，常见的是基于多项式拟合，可以根据设定的多项式幂次生成多项式方程，然后根据方程进行一系列的点生成，形成完整的
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2023-12-10 12:37:17
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在HDevelop中dev_close_window ()
read_image (Image, 'D:/bb/tu/8.jpg')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
edges_sub_pix (GrayImage, Edges, 'canny', 1, 5, 10)
*亚像素边缘
select_shape_xld (Edges, SelectedXLD
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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十六、背景建模怎样捕捉一个物体是前景（运动）还是背景（静止）？有两个方法 方法一：帧差法 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单，但会引入噪音和空洞问题。 方法二：混合高斯模型 在进行前景检测前，先对背景进行
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2024-03-28 13:10:24
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