原作者：robberjohn 博客已删除了，源码下载链接在 对于二值化图像，去除孔洞时采用的方法实际上与去除小区域相同，因此完全可以用同一个函数进行。 这两个功能可以采取区域生长法来实现。须注意，
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2024-08-09 08:50:28
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OpenCV4.1.0在Linux环境下的下载安装看这里：OpenCV（一）————OpenCV概述与(Linux)环境搭建 搞了快一整天了，总算是可以运行程序了。OpenCV安装好之后就要开始实战前的准备了，在CLion上开始配置环境。没有下载CLion的，先下载安装一下。随便搜个博客参考就行。配置步骤：1.打开CL,点击File>New Project，新建C++项目untit
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2024-04-29 23:09:18
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知识要点1. 分水岭算法涉及API:(前景物体从背景中分离)distanceTransform () # 计算img中非零值到距离它最近的0值之间的距离connectedComponents() # 求连通域, 用0标记图像的背景，用大于0的整数标记其他对象watershed(image, markers)# 执行分水岭法2. GrabCut (交互式区分前景背景), 通过交
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2024-03-28 10:58:13
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实战篇：粘连物体分割——利用角点检测、定ROI区域、透视变换、几何分割实现瓶盖分割计数一、背景二、思路三、代码四、效果五、声明 一、背景 在去年学习opencv的过程当中，做过一张瓶盖分割的练习。目的就是为了分割出每个瓶盖，当时想着，除了霍夫圆检测思路之外，能不能根据相连瓶盖的特征进行分割呢?于是便想到了根据角点检测其相连位置，然后在相连位置之间画一根线进行切除。是不是想法很单纯，觉得很好
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2024-05-02 22:01:20
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。目标基于VS2017(对应VC15)编译最新版OpenCPN的 debug和 realease版本。参考资料OpenCPN GithubOpenCPN Manuals - Compiling on WindowsOpenCPN Manuals - Compile 2015 VS Community Workflow下载汇总Visual Studio Community 2017 (version
初衷最近比较闲，跟同学聊天讲到他的课题：医学图像分割，提取左心室区域。我就好奇要了原始图片，发现超声图像果然比红外图像分辨率低，他指给我左心室所在区域。思路拿到这张图第一眼，脑海里蹦出无数个小想法：感兴趣区域为一个扇形，所以首先制作掩模；这种灰度分级模糊的图像，若想分类，可以试试Kmeans，或者直接用阈值分割；后续可以分析特征，通过边界跟踪一类得到。具体流程1、原图通过k_means二分类，并得
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2024-04-26 15:01:32
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core - a compact module defining basic data structures, including the dense multi-dimensional array Mat and basic functions used by all other modules.core模块：基本数据类型的定义，包括多维数组Mat和在其他所有模块中用到的基本函数imgproc
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2024-09-04 09:51:05
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文章目录前言1.分割流程图2.图像预处理2.1 改进二值化算法2.2 形态学运算3.提取轮廓4.凸包检测5.标记大米 前言转载请注明本文出处。最近一段时间一直在看粘连分割，网上也有很多demo，找了一个大米的图像做测试。以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。1.分割流程图分割总流程图如下图所示：2.图像预处理图像预处理包括图像二值化+形态学运算。2.1 改进二值化算法此处二值化思想参考本博客
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2024-03-11 14:24:02
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目录1.简介2. 拼接算法流程3. 代码演示 1.简介OpenCV从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode);
S
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2023-08-26 16:41:28
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# 使用Python OpenCV 获得粘连区域面积
在图像处理领域，查找和计算图像中特定区域的面积是一项常见的任务。例如，在医学图像分析中，医生可能需要测量某些组织的面积，以便进行更好的诊断或治疗。在本篇文章中，我们将使用Python和OpenCV库来获取图像中粘连区域的面积。
## 环境准备
首先，请确保您已经安装了必要的库。可以运行以下命令安装OpenCV和NumPy：
```bas
原创
2024-09-05 06:00:35
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# 使用OpenCV实现距离变换和粘连颗粒的Python教程
## 引言
在图像处理领域，距离变换（Distance Transform）是一种重要的技术，能够帮助我们分析图像中的形状、边界等特征。在本教程中，我们将介绍如何在Python环境下使用OpenCV库来实现距离变换，识别并处理粘连的颗粒。通过本教程，小白开发者不仅可以掌握一些基本的图像处理技巧，还能理解OpenCV的基本用法。
#
原创
2024-09-04 05:41:19
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http://stackoverflow.com/questions/29491669/real-time-paper-sheet-detection-using-opencv-in-android/29492699#29492699 at srcImg; //you may want to apply Canny or some threshold before
1. opencv中膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀是图像形态学的最基础变换方式，在消除噪声，元素分割和连接等方面都有应用。膨胀 膨胀是一种卷积操作，它将目标像素的值替换为卷积核覆盖区域的局部最大值,也可以说是“最大化”操作，使明亮区域扩张并联通。opencv函数定义：
void cv::dilate(
cv::InputArray src,//Input image
cv::OutputArra
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2024-03-06 12:33:39
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关于分水岭算法的原理及表现，这篇博客不错， 上面的博客里面也有程序，用于计算图片中的硬币个数，程序都差不多，自己注释了一下，方便自己理解实例一.分割粘连对象，实现形态学操作与对象计数 程序思路： 读取图像，将原图上进行pyrMeanShiftFiltering()处理，将背景变为纯色，同时避免过多的噪点，保留更多的边缘信息； 在平滑区进行滤波，保证后面二值化时的效果更好； 转成单通道，
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2024-05-09 16:01:55
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图片修复程序-可用于水印去除在现实的生活中，我们可能会遇到一些美好的或是珍贵的图片被噪声干扰，比如旧照片的折痕，比如镜头上的灰尘或污渍，更或者是某些我们想为我所用但有讨厌水印，那么有没有一种办法可以消除这些噪声呢？答案是肯定的，依然是被我们用了无数次的OpenCV这款优秀的框架。OpenCV目前，OpenCV逐步成为一个通用的基础研究和产品开发平台。OpenCV这一名称包含了Open和 Compu
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2024-03-23 10:35:55
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ApproxChains用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
double parameter=0, int mi
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2024-05-13 19:37:58
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背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的
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2024-03-06 09:48:32
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平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1
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2024-04-08 11:27:27
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用GMM提取运动目标，在光照比较强烈的条件下，会把阴影也当成运动目标提取出来。 利用阴影亮度降低而色度基本不变的特点，在HSV空间里利用以下公式进行判断#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "HaarDetect.h"
#inc
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2023-12-08 19:15:54
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原标题：基于OpenCV的图像阴影去除我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。Test_image1.图像中有一个非常明显的阴
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2024-05-08 19:21:36
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