膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)图像形态学操作图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学形态学有四个基本操作：腐蚀、膨胀、开、闭膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段腐蚀和膨胀是对白色部分(高亮部分)而言的，不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀
索引目录1.形态学概述2.膨胀与腐蚀2.1 膨胀2.2 腐蚀3.开运算和闭运算3.1 开运算3.2 闭运算4.形态学梯度5.击中与击不中变换6.顶帽与黑帽变换6.1 顶帽6.2 黑帽7. 形态学算法应用7.1 边界提取与跟踪7.2 孔洞填充：7.3 连通分量提取：7.4 凸壳：7.5 细化7.6 粗化7.7 骨架：7.8 形态学重建7.9 测地膨胀7.10 测地腐蚀 1.形态学概述形态学主要处理
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2024-07-22 21:31:01
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1. 功能说明通过摄像头识别圆形及矩形两种形状。 2. 电子硬件 本实验中采用了以下硬件：主控板Basra主控板（兼容Arduino Uno）扩展板Bigfish2.1电池7.4V锂电池通信2510通信转接板WiFi路由器其它摄像头配置OpenCV的Visual Studio 2015.net环境的计算机一台3. 功能实现
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2023-12-01 12:32:09
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目录图形检测图像的轮廓轮廓拟合矩形包围框凸包Canny 边缘检测霍夫变换直线检测圆环检测小结图形检测图形检测是计算机视觉的一项重要功能。通过图形检测可以分析图像中可能存在的形状，然后对这些形状进行描绘，如搜索并绘制图像的边缘，定位图像的位置，判断图像中有没有直线、圆形等。虽然图形检测涉及非常深奥的数学算法，但 OpenCV 已经将这些算法封装成简单的方法，开发者只要学会如何调用方法、调整参数即可很
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2024-03-02 09:26:54
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1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。实现流程：准备两幅图像：1.原图像(I)：在这幅图中，找到与模板相匹配的区域2.模板(T)：与原图像进行比对的图像块滑动模板图像和原图像进行比对：将模板块每次移动一个
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2024-03-27 15:04:59
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1.模板匹配（Template Match）（1）模板匹配介绍模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域，所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像）另外需要一个待检测的图像-源图像S工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，俩者相同的可能性越大模板匹配介绍——匹配算法介绍计算（归一化）平方不同计算（归一化）相关性计算（归一化）
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2024-02-29 11:23:06
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实验十三 轮廓形状分析实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解轮廓形状分析的基本原理；掌握实现轮廓形状分析的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）得到原图的灰度图像并进行平滑； （四）使用Threshold检测边缘； （
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2024-02-18 11:58:41
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概述给定三角形ABC和一点P(x,y,z)，判断点P是否在ABC内。这是游戏设计中一个常见的问题。需要注意的是，这里假定点和三角形位于同一个平面内。本文介绍三种不同的方法，由浅入深一 内角和法连接点P和三角形的三个顶点得到三条线段PA，PB和PC，求出这三条线段与三角形各边的夹角，如果所有夹角之和为180度，那么点P在三角形内，否则不在，此法直观，但效率低下。二 同向法假设点P位于三角形内，会有这
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析 前言 特征匹配是一种图像处理技术，用于在不同图像之间寻找相似的特征点，并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析 &
使用特定形状的轮廓包围基本概念在实际应用中, 经常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求, 提取包围轮廓的多边形也方便我们做进一步分析, 轮廓包围主要有一下几种: - 轮廓外接矩形 - 轮廓最小外接矩形(旋转) - 轮廓最小包围圆形 - 轮廓拟合椭圆 - 轮廓逼近多边形曲线轮廓外接矩形不能进行旋转，为下图中所示的绿色框。 函数原型轮廓外接矩形—boundingRect()Rect bo
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2023-12-15 05:02:32
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目录 图像模板匹配 图像霍夫线检测 图像霍夫圆检测 图像模板匹配# 模板匹配
# 在给定的图片中查找和木板最相似的区域
# 输入包括模板和图片
# 思路：按照滑窗的思路不断移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-02-22 15:58:01
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文章目录检测前预处理----边缘检测二值图findContours函数----检测轮廓contourArea、arcLength函数----面积、周长contourArea函数----轮廓面积arcLength函数----轮廓长度approxPolyDP函数----曲线折线化drawContours函数----绘制轮廓示例 检测前预处理----边缘检测二值图所谓形状/轮廓的检测就是把待检测图像中
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2023-12-27 17:04:28
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矩形识别.利用opencv来识别图片中的矩形 其中遇到的问题主要是识别轮廓时矩形内部的形状导致轮廓不闭合。 1. 对输入灰度图片进行高斯滤波 2. 做灰度直方图，提取阈值，做二值化处理 3. 提取图片轮廓 4. 识别图片中的矩形 5. 提取图片中的矩形常用函数 （1）approxPolyDP 多边形逼近
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2023-08-01 11:55:50
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Java OpenCV 图像处理26.0 HOG特征提取1 HOG 简述2 HOG 特征提取2.1 检测窗口2.2 归一化图像2.3 计算梯度2.4 统计直方图2.5 梯度直方图归一化2.6 得到HOG特征向量3 Java HOG 特征提取测试4 C# HOG 特征提取测试 1 HOG 简述HOG是Histogram of Oriented Gradient的缩写，是一种在计算机视觉和图像处理中
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2024-10-17 17:51:05
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OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、dr
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2023-01-05 11:46:34
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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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形态学滤波-角点检测就是利用形态学处理中的腐蚀和膨胀操作进行的角点检测、边缘检测。基本步骤第一步：十字型核-------->【对原图：膨胀操作】效果：原图在水平和垂直方向会扩展，而45度.135度方向没有得到扩展目的：目的是使得在下一步的腐蚀操作中，保证腐蚀后的边缘与原图一致，而只有角点被腐蚀掉第二步：菱形核-------->【对第一步的结果：腐蚀操作】效果：使得第一步的结果在水平和垂
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2024-04-25 19:24:03
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Ⅰ. 模版匹配和霍夫变换0x00 模板匹配原理 所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。 模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有
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2024-02-25 07:18:54
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OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、drawContours、approxPolyDP、arcLength、boundingRect、contourArea、convexHull、fitEllipse、fitLine、isContourConvex、minAreaRect、minEnclosingCircle、
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2024-01-17 22:34:27
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经常看到有学习OpenCV不久的人提问，如何识别一些简单的几何形状与它们的颜色，其实通过OpenCV的轮廓发现与几何分析相关的函数，只需不到100行的代码就可以很好的实现这些简单几何形状识别与对象测量相关操作。本文就会演示给大家如何通过OpenCV 轮廓发现与几何分析相关函数实现如下功能：几何形状识别（识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆）计算几何形状面积与周长、中心位置提取几何形状的颜色在具体代
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2024-02-14 19:24:43
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