Canny边缘检测也是一种边缘检测方法,本文介绍了Canny边缘检测的函数及其使用方法,并利用emgucv方法将轮廓检测解算的结果与原文进行比较。    图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘。Canny边缘检测算子是John F. Canny于             
                
         
            
            
            
            联合两款软件进行图片取模,OLED显示这两天做的一个小项目,是有关于智能家居系统方面,智能家居,肯定侧重于人机交互界面的实现与解决方案,而大家在DIY的时候,用的最多的也就是0.96寸OLED,(我这里用的是I2C通信方式,不是SPI),遇到了OLED显示图片的问题,查阅好多技术文档,也没找到适合于我这个问题的解决方案,在我的博客上贴下我的解决方案,供大家参考。0.96寸OLED0.96寸的OLE            
                
         
            
            
            
            基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上,提取车牌还是那个思路:区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法,来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下:边缘检测,检测垂直边缘,尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段:形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向,当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-17 16:05:47
                            
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            识别表格轮廓要将图片转为EXCEL,首先要先将图片中的表格找出来,然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓,人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-25 07:11:03
                            
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            OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中,最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框,然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-07 23:07:57
                            
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            昨年写的OpenCV处理表格的东西搞丢了,这几天拿到了一点图片数据,想起来需要继续做完但是又找不到代码了,翻遍了硬盘还是没找到代码,今天呆在电脑前,还是觉得应该有始有终,再做一个吧,不知道这次能坚持多久。2020年4月29日 00:00:49目的:使用OpenCV获取到表格主体轮廓,并用红线画出轮廓。4月29日的进度为了方便后续桌面开发,暂时用C#作为编程语言。//通过图片框拿到Mat
Bitma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-06 21:47:39
                            
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            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            
                
         
            
            
            
            OpenCV基于颜色信息的车牌提取车牌提取的方法主要有:基于纹理特征分析法、基于数学形态学分析法、基于边缘检测的定位分析法、基于小波分析的定位分析法、基于彩色信息的定位分析法,本文采用的方法是基于颜色信息的定位分析法。 本文主要参考了以下这一篇博客,该博客是用C++编写的算法,我参考其方法用Python实现了一遍。参考的博客(C++编写的算法) 在代码中,我详细地注释了每一个步骤流程以及一些注意事            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            图像直方图捕捉方式呈现一个场景使用可像素强度值。通过分析像素值得分布在一个图像,可以使用此信息来修改甚至可以提高一个图像。查找表定义了如何将像素值转换为新的值。表的第i项表示相应对应灰度的新值。newIntensity= lookup [ oldIntensity ]  ; OpenCV cv::LUT 对图像应用查找表以生成新图像。 可能说到这里,大家还是不太清楚怎么用,下面            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-23 09:57:38
                            
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            问题:如果文字大小存在比较大的差异时,怎么办?  答:这里给出另外一种策略,不是使用投影直方图,而是使用膨胀以及寻找连通区域。进行分割。  1)对图像二值化  2)对二值化之后的图像进行膨胀操作(dilate)  3)在2)得到的结果上寻找联通区域的边界(findContours)。  4)利用3)得到的结果画出方框。  本文是对这里的文章的另一种实现。使用C++。首先,读取图片Mat img =            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者 | 小白小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情,尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别(OCR),该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果,用PyTesseract来检测短文本时,结果相当不错。但是,当我们用它来检测表格中的文本时,算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果,绿色框包围了检            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            关于图片处理,经常遇到的一个问题是如何获取roi区域(说白了就是抠图),并对roi区域赋值,比如说赋值成黑色。首先,关于如何获取roi区域,opencv的Mat类中提供了两种方法。代码如下:Mat 	operator() (Range rowRange, Range colRange) const 
 
Mat 	operator() (const Rect &roi) const上述两种            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景在现场下军棋时需要三个人,其中一个人当裁判。如果只有两个人,又想玩军棋,就需要有一个自动裁判机制。想通过手机自动识别棋子上的文字,目前还没有看到专门实现这个功能的软件,因此想自已动手试一试。准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片(模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的,以后再对着真实的棋子拍照吧) 在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取(本项目为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写,很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解,对细胞与医疗图像来说,ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等,而且这些ROI区域往往不是矩形区域,一般都是不规则的多边形区域,很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               案例 ©Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、读取图像知识储备:图像分割与提取的概念        在图像处理的过程中, 经常需要从图像中将前景对象作为目标图像提取出来。例如无人驾驶技术, 我们关心的是周围的交通工具, 其他障碍物等, 而对于背            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、准备OpenCV 4.1.0 mingw 7.3 自编译版(Windows 10下Qt 5.12.3 mingw7.3.0 编译OpenCV 4.1.0 + 编译结果库文件_幽迷狂的博客)Qt 5.12.4二、前提公司给出题目提取下面图片中中间的部分,并绘出拟合曲线。三、开发3.1 灰度化图像代码:cv::Mat grayImage(Mat srcImage)
{
   Mat grayIma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、目标:将图像中我们需要的部分提取出,进行扫描,提取出其中的文字。二、思路:首先我们要定位我们在图像中需要的部分,将其轮廓提取出。 - 1将图像变换大小 - 2灰度化,高斯滤波,边缘检测 - 3轮廓提取 - 4筛选第三步中的轮廓,选择其中较大的 - 5绘制轮廓的近似,返回其中有四个点的轮廓image = cv2.imread(args["image"])
ratio = image.shape[            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Canny算子是John.F.Canny于20世纪80年代提出的一种多级边缘检测算法。该算子最初的提出是为了能够得到一个最优的边缘检测,即:检测到的边缘要尽可能跟实际的边缘接近,并尽可能的多,同时,要尽量降低噪声对边缘检测的干扰。是一个很好的边缘检测器,很常用也很实用的图像处理方法。总共可以分为五步:高斯模糊GaussianBlur。将输入的彩色图像进行高斯模糊来去掉噪声灰度转换cvtColor。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在图像处理的过程中,经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如,在视频监控中,观测到的是固定背景下的视频内容,而我们对背景本身并无兴趣,感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来,而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。 OpenCV学习笔记(十二)1. 用分水岭算法实现图像分割与提取1.1 算法原理1.2 相关函数介绍1.2.1 形态学函数回            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            *提取直线、轮廓和区域之前的二值边缘分布图有两个缺点。首先,检测到的边缘过厚,这导致更加难以识别物体的边界;第二,通常不能找到这样的阈值:低到足以检测到图像中的所有重要的边缘同时又避免产生太多无关紧要的边缘。Canny算法试图解决这样的问题。使用cv::Canny()函数需要给出低阈值和高阈值两个阈值。canny算子通常是基于sobel算子,低阈值是宽松阈值,很多不需要的也被检测出来了;高阈值则界            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-25 18:44:21
                            
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