1. 查找并绘制轮廓#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------【宏定义部分】
转载 2024-03-16 10:27:20
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opencv PolyLine static void PolyLine( Mat& img, const Point2l* v, int count, bool is_closed, const void* color, int thickness, int line_type, int shif ...
转载 2021-10-16 12:32:00
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在学习渲染的旅途中,你可能会时不时遇到模型边缘有锯齿的情况。这些锯齿边缘(Jagged Edges)的产生和光栅器将顶点数据转化为片段的方式有关。在下面的例子中,你可以看到,我们只是绘制了一个简单的立方体,你就能注意到它存在锯齿边缘了:可能不是非常明显,但如果你离近仔细观察立方体的边缘,你就应该能够看到锯齿状的图案。如果放大的话,你会看到下面的图案:这很明显不是我们想要在最终程序中所实现的效果。你
1.图像的矩  参考链接:。,图像的几何矩定义如下:    其中与的取值范围为,图像的阶中心矩定义如下:    其中与的取值范围为,与代表图像的质心。对于离散的数字图像,积分变换转换为求和变换后,几何矩和中心矩公式如下:    其中与的取值范围为,与分别代表图像的宽度和高度。归一化的中心矩定位为:,其中,其中是的维度,其中是的维度,阶段表示参数的指数关系  利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个
一:内容介绍 本节主要介绍OpenCV的imgproc模块的图像轮廓与分割部分: 1. 查找并绘制轮廓 2. 寻找物体的凸包 3. 使用多边形将轮廓包围 4. 图像的矩 5. 分水岭算法 6. 图像修补 二:学习笔记 1. findContours()函数查找图像轮廓和canny检测边缘、hough检测直线,这些都非常使用(参见:OpenCV成长之路(8):直线、轮廓的提取与描述
转载 2024-05-21 23:31:42
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图像轮廓的逼近方法有两种:CHAIN_APPROX_SIMPLE 以freeman链码的方式输出轮廓,所有其他的方法输出多边形(顶点的序列)CHAIN_APPROX_NONE 压缩水平的、垂直的和斜的部分,也就是,函数只保留他们的终点部分常用的轮廓检索方式有四种,这里我们只介绍RETR_FREE一种形式:RETR_FREE:检索所有的轮廓,并重构嵌套轮廓的整个层次。下面向大家展示一下轮廓提取的相关
 注:到这一篇,opencv部分的流程过了一般,下一篇将开始PyTorch课程的流程六.轮廓检测方法<1>图像轮廓概念轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓是图像目标的外部特征,这种特征对于我们进行图像分析,目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。边缘检测和轮廓检测的区:边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈
OpenCv学习笔记1-轮廓检测 文章目录OpenCv学习笔记1-轮廓检测一、轮廓检测的基本原理二、实验流程1.颜色空间转换2.二值化处理3.腐蚀膨胀4.轮廓绘制完整代码 一、轮廓检测的基本原理实现思路:通过找出在一张图片中满足特定像素值的像素点,实现轮廓绘制。实验流程: (1)颜色空间转换 (2)二值化处理 (3)腐蚀膨胀 (4)轮廓绘制二、实验流程1.颜色空间转换实验第一步需要将RGB颜色空间
转载 2023-10-08 21:27:43
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一、平滑处理平滑处理也被称为“模糊处理”,常用来减少图像上的噪声或者失真,最重要的是降低图像分辨率。平滑操作的各种类型包括线性领域滤波和非线性领域滤波,其中,线性的包括“方框滤波”,“均值滤波”,“高斯滤波”。非线性的包括“中值滤波”,“双边滤波”。线性滤波主要有:1.允许低频率通过的低通滤波;2.允许搞频率通过的高通滤波;3.允许一定范围频率通过的带通滤波;4.阻止一定频率通过的带阻滤波;5.仅
图像梯度处理与边缘检测图像梯度处理Sobel算子Sobel算子处理图像梯度代码Scharr算子Sccharr算子处理图像梯度代码laplacian算子Laplician算子处理图像梯度总代码三种算子的总结与区分Canny边缘检测总代码 图像梯度处理图像的梯度处理主要是在黑底白字的图像中进行处理,这个处理分为水平Gx(将dy设为0,dx设为1),竖直Gy(将dx设为0,dy设为1)两个部分,再将G
梯度、边缘和角点Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分 void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 ); 输入图像. dst 输出图像. xorder x 方
转载 2024-05-13 21:55:19
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问题描述:提取一幅图像中的最大矩形区域。注意:图像可能是倾斜的,要先进行旋转校正。代码实现主要分为两块:一是实现图像旋转校正;一是实现提取目标矩形区域。旋转校正代码实现Mat correctImg(Mat src) { Mat gray, gauss; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(gray, gauss, Size(5,
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程序采用OpenCV中国的例程,下面列举了各个详细函数的功能及简单说明。 /************************************************** * 轮廓检测 * 主要函数: * cvFindContours * cvDrawContours **************************************************/
1. 使用多边形将轮廓包围常用的多边形轮廓函数:1.1 返回外部矩形边界Rect boundingRect( InputArray points );1.2 寻找最小包围矩形RotatedRect minAreaRect( InputArray points );1.3 寻找最小包围圆形void minEnclosingCircle( InputArray points,CV_OUT Point2
文章目录目的去畸变过程十四讲代码实现 目的找到正确图像与畸变图像像素点之间的映射关系去畸变过程① 已知像素 (u,v)—>计算其对应的归一化坐标(x,y) ② 通过畸变公式计算该归一化坐标对应的畸变归一化坐标(x_distorted,y_distorted) ③ 通过坐标转换公式,计算畸变归一化坐标所对应的像素坐标(u_distorted,v_distorted)至此,找到了正确图像与畸变
1.1 索引透明颜色与Alpha透明通道   要说索引颜色透明,首先要讲讲什么是索引颜色,百度百科上有对索引颜色的解释,我觉得很关键的一句是“挑选一副图片中最有代表性的若干种颜色(通常不超过256种),编制成颜色表。”我的理解就是,找一些跟你图片颜色最接近的一些颜色(不超过256种)组成你这张图片。   而且,很重要的是,这些颜色里面有个很特别的颜色,就是索
目录为什么要用边缘处理默认边缘处理自定义边缘处理API代码展示效果BORDER_DEFAULTBORDER_REPLICATEBORDER_WRAPBORDER_CONSTANT结语 为什么要用边缘处理如果kernel是3 x 3,那么图片周围一圈像素是扫不到的。如果kernel是(2k+1)x (2k+1),那么图片周围k圈像素扫不到。如下图 5 x 5的kernel能扫到的最大的面积就是以红
好久没写博客了,因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧,今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结。那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些:RGB color spaceYcrcb之cr分量+otsu阈值化YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127HSV中 7<H<20 28<S<256 50<V<
目标在本教程中,您将学习:什么是退化图像模型失焦图像的 PSF 是多少如何恢复模糊的图像什么是维纳滤波器理论注意解释基于[书籍106]和[322]。此外,您还可以参考 Matlab 的教程 Matlab 中的图像去模糊和文章 SmartDeblur。此页面上的失焦图像是真实世界的图像。失焦是通过相机光学器件手动实现的。什么是退化图像模型?以下是频域表示中图像退化的数学模型:[S = h\cdot
教材:《深入理解OpenCV 实用计算机视觉项目解析》https://pan.baidu.com/s/16YPsbWmcys31CBXPCR4b3Q 提取码:o8dk 案例源码:https://github.com/MasteringOpenCV/code关于opencv_contrib3.4.1,感谢用户鹏程朋诚 直接下了,可用,并体验了一下文章里的跟踪算法案例也可以自己编译,具体参考我的文章。
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