1、 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象 格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn) 作用:删除二值图像BW中面积小于P对象,默认情况下使用8邻域。 算法: (1)Determine the connected components.   L = bwlabeln(BW, conn); (2)Compute the area of each com
题目:给定 n 个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子高度。每个柱子彼此相邻,且宽度为 1 。 在该柱状图中,能够勾勒出来矩形最大面积。 解法一:暴力法(已经是优化暴力法) def findmaxarea(nums): l = len(nums) temp = 0 lowest = nums[0]
# 使用 Python OpenCV 计算图片中白色面积 在图像处理任务中,计算特定颜色(如白色)面积是一个常见应用场景。接下来,我将指导你如何使用 Python 中 OpenCV 库来实现这一目标。以下是我们将要完成整个流程: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 导入所需库 | | 2 | 读取图像 | | 3 | 转换颜色空间
原创 2024-10-09 06:19:51
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目录一、OpenCV ORB特征二、手写ORB特征一、OpenCV ORB特征1.Keypoint类opencv中Keypoint类默认构造函数为:CV_WRAP KeyPoint() : pt(0,0), size(0), angle(-1), response(0), octave(0), class_id(-1) {}pt(x,y):关键点点坐标,是像素坐标;size():该关键点邻
1、问题描述:轮廓面积contourArea()得出一个面积,后面利用宽*高得出一个面积,两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。2、contourArea()findContours()  提取轮廓, contourArea() 计算轮廓面积。ContourArea计算轮廓面积使用格林公式。格林公式是什么?在高数曲线曲面积分部分,格林公式、高斯公式和斯托克斯公式是三
这里即有AI,也有大道理。 1、问题描述:轮廓面积contourArea()得出一个面积,后面利用宽*高得出一个面积,两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。 编辑添加图片注释,不超过 140 字(可选)  添加图片注释,不超过 140 字(可选) 2、contourArea()findContours() 提取轮廓, contourAre
轮廓面积轮廓面积是轮廓重要统计特性之一,通过轮廓面积大小可以进一步分析每个轮廓隐含信息,例如通过轮廓面积区分物体大小识别不同物体。轮廓面积是指每个轮廓中所有的像素点围成区域面积,单位为像素。OpenCV 4提供了检测轮廓面积**contourArea()**函数,该函数函数原型在代码清单7-15中给出。double cv::contourArea(InputArray contou
  前面说过,图像特征点检测包括角点和斑点,今天来说说斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异区域,因为斑点代表是一个区域,所以其相对于单纯角点,具有更好稳定性和更好抗干扰能力.  视觉领域斑点检测主要思路是检测出图像中比周围像素灰度打或者比周围区域灰度值小区域,一般来说,有两种基本方法  1.基于求导微分方法,这成为微分检测器  2.基于局部极值分水岭算法,OP
文章目录5.1 理解斑点检测5.1.1 分割5.1.2 Canny边缘检测5.1.3 轮廓分析 5.1 理解斑点检测斑点是我们可以根据颜色辨别的区域。也许斑点本身有独特颜色,或者背景有。与“物体”一词不同,“斑点”一词不一定意味着有质量和体积东西。例如,表面的变化,如污渍,可以是斑点,即使他们有微不足道质量和体积。光学效果也可以是斑点。例如,镜头光圈会产生散焦球或失焦高光,使得光线或闪亮
1.原理Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数差分。将两幅图像在不同参数下高斯滤波结果相减,得到DoG图。步骤:处理一幅图像在不同高斯参数下DoG 用两个不同5x5高斯核对图像进行卷积,然后再相减操作。重复三次得到三个差分图A,B,C。根据DoG角点 计算出A,B,C三个DOG图中图B中是极值点。图B点在当前由A,B,C共27个点组成block中是否
本篇讲解图像离散傅里叶变换DFT。通过DFT我们可以获取图像频域信息,根据频谱能够获取图像几何结构特性。本节利用OpenCV提供一系列函数实现DFT,并显示了结果。最后,介绍了DFT在旋转文本矫正中作用。用到了下面六个函数。copyMakeBorder() , merge() , dft() , getOptimalDFTSize() , log() 和 normalize
目录前言:本篇学习内容:1.寻找凸包1.1 凸包1.2 寻找凸包2.使用多边形将轮廓包围参考文献: 前言:笔者目前在校本科大二,有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向研究,准备系统性地、扎实学习一遍OpenCV内容,故记录学习笔记,同时,由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识,会尽量根据自己理解,指出OpenCV应用,并在加上自己理解前提下进行叙述。 若有不当之处,希望各位批评、指
Blob,这里译为斑点,可以理解为一幅图像中显著区域。由于其代表是一个连通区域,在图像匹配中相比于单纯点具有更高稳定性。本文将介绍OpenCV中集成一个简单检测器,SimpleBlobDetector。在此之前,先理解几个算法中会用到重要概念。Circularity,圆度 圆度是一个反映图形接近于完美圆程度,其范围为(0,1)。如果该值越接近于0,则该图形越接近一个无限拉长矩形;如
# Python OpenCV 多边形面积 在计算机视觉和图像处理中,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个非常强大库。在许多应用场景中,尤其是在形状分析中,计算多边形面积是一个非常常见需求。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来计算多边形面积,并通过代码示例帮助您理解。 ## 什么是多边形及其面积? 多边形是由若干条线
原创 10月前
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Opencv入门系列六主要内容:图像平滑处理:通过特定操作在保证原图像特征完整前提下,滤除一些噪音信号,将图像信息相邻像素点差距较大进行近似处理。这里不同滤波对应不同取近似值方法。图像平滑处理对应是英文Smoothing Images。图像平滑处理通常伴随图像模糊操作,因此图像平滑处理有时也被称为图像模糊处理,图像模糊处理对应英文是Blurring Images。均值滤波方框滤波高斯
小强学AI第一部《小强学python+opencv》写在前面:有没有想过使用Python + OpenCV来实现人脸识别? 想想就有点小兴奋吧。 小强也是不久前才了解到可以使用Python + OpenCV进行图像处理。觉得有趣就想学习一下。 在这里,把我学到小知识记录一下,也为了自己以后方便查看。 也希望有相同兴趣同学搭个伴,一起学习。更希望得到大牛们指点和鼓励。完成此课后,我设置
内容有: 均值滤波 cv2.blur(),方框滤波 cv2.boxFilter(),高斯滤波 cv2.GaussianBlur(),中值滤波 cv2.medianBlur()滤波可理解为,平均卷积操作。对于图像上存在噪声点,通过滤波平滑处理操作,可以去除噪声点。在开始前我们先导入需要用库文件,获取需要用到图片。import cv2 # 指定图像所在文件夹位置 f
图像均值漂移概述✔️ MeanShfit 均值漂移算法是一种通用聚类算法,通常可以实现彩色图像分割。基本原理✔️ 对于给定一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆形区域内样本质心,即密度最大处点,再以该点为中心继续执行上述迭代过程,直至最终收敛。彩色图像分割✔️ 均值迁移可以不断分割找到空间颜色分布峰值,然后根据峰值进行相似度合并,解决过度分割问题,
19 Canny 边缘检测目标 • 了解 Canny 边缘检测概念 • 学习函数 cv2.Canny()19.1 原理Canny 边缘检测是一种非常流行边缘检测算法,是 John F.Canny 在1986 年提出。它是一个有很多步构成算法,我们接下来会逐步介绍。19.1.1 噪声去除由于边缘检测很容易受到噪声影响,所以第一步是使用 5x5 高斯滤波器去除噪声,这个前面我们已经学过了。1
目录visionpro工具测量无脚本显示:visionpro工具测量高级脚本显示:首先说明高级脚本高级在哪里:visionpro工具测量无脚本显示:无脚本时候不需要添加第一步:CogPMAlignTool目标定位 使用方法可以看我另一篇博客:工业标定第二步:CogFixtureTool   根据第一步定位确定物体中心坐标 可以通过lastRunoutpu
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