文章目录写在最前轮廓发现算法边缘检测写在最后 写在最前我的意思不是说你长得很胖,emmmm,而是你的轮廓很大。 ——五星上将詹姆斯下士如是说果然有图没图,理解是不一样的,这就体现了计算机视觉的重要性,2333 上一节最后,我们说过这一次我们就将会讲解真正的OpenCV图像轮廓有关知识。轮廓发现的具体实现有多种方式,不过其实其使用在OpenCV中的使用并不困难,不过想用好还需要多点基础知识。所以这
一、Contours的寻找与拟合1、findContours的基础知识<strong>下面内容摘自于博文:;OpenCV中通过使用findContours函数,简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓,很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法,比如要求只检测最外层轮廓该怎么办?的?hierarchy到底是什么鬼?Point()有什么用?findConto
转载 2023-11-09 11:57:46
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一、经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道,如果将皮肤信息映射到YCrCb空间,则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。如果我们得到了一个皮肤CrCb的椭圆,我们只需判断它是否在椭圆内(包括边界),如果是,则可以判断其为皮肤,否则就是非皮肤像素点。 void ellipse(Mat& img, Point center, Size a
前言:所使用图片并无盈利等目的,如有侵犯他人肖像权请联系删除。当当当当,第三期来廖!接上一期在线会议中人脸面部轮廓图像提取(二)——HOG人脸面部轮廓图像特征提取,介绍完HOG特征提取我们继续学习Dlib库提取特征叭!1、人脸轮廓图像提取原理在我们检测到人脸区域之后,接下来要研究的问题是获取到不同的脸部的特征,以区分不同人脸,即人脸特征检测(facial feature detection)。它也
引言        当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后,我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓,使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来,我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景,如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状,为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。      
转载 2023-10-19 09:03:29
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#include<iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>#include<o
原创 2022-05-23 16:47:35
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热力学第三定律是热力学的四条基本定律之一,其描述的是热力学系统的熵在温度趋近于绝对零度时趋于定值。而对于完整晶体,这个定值为零。由于这个定律是由瓦尔特·能斯特归纳得出后进行表述,因此又常被称为能斯特定理或能斯特假定。1923年,吉尔伯特·路易斯和梅尔·兰德尔对此一定律重新提出另一种表述。               &
Opencv图像轮廓提取0. 实现结果如下:1. 打开图像代码2. 轮廓提取函数3. 代码实现 本文主要实现了图像的轮廓提取,首先先给出直观的轮廓实现结果:0. 实现结果如下:1. 打开图像代码注意图片存放路径不能出现中文,不然会报错!CString defaultDir = _T("请选择路径"); //设置默认打开文件夹 CString fileFilter = _T("文件(*.jpg;
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和
opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓,并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式官网:https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e16
转载 2023-08-13 10:07:08
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轮廓指的是将连续的点连接在一起的曲线,具有相同的灰度值或颜色,提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或灰度值的曲线寻找轮廓应该用二值图,这样更明显findcontours会改变原图,应该用copyto保存原图查找轮廓应该是在黑色背景中找到白色物体一:轮廓查找函数findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,int m
转载 2023-09-26 16:16:57
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凸包(Convex Hull)是一个计算几何中常见的概念,简单来说,给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形,它能包含点集中所有点,理解物体形状轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包,然后计算其凸缺陷。很多复杂物体的性能能被这种缺陷表示出来 #一、寻找轮廓:findContours()函数 一个轮廓一般对应着一系列的点,也就是图像中的一条曲线,在OpenCV中,可以
作者 | 李秋键众所周知随着人工智能智能的发展,人工智能的落地项目也在变得越来越多,尤其是计算机视觉方面。所以今天我们也是做一个计算机视觉方面的训练,用python来判断用户溺水行为,结合姿态识别和图像识别得到结果。其中包括姿态识别和图像分类。首先图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它是利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域
得到连通域还可以图上标号最近用OPENCV轮廓提取函数,总结一下。不然老忘记。。。。。。。提取轮廓函数void findContours//提取轮廓,用于提取图像的轮廓 ( InputOutputArray image,//输入图像,必须是8位单通道图像,并且应该转化成二值的 OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓,每个轮廓被表示成一个point向量
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在 上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们 不能兼顾到低阈值的丰富边缘
'''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。轮廓在形状分析 和物体的检测和识别中很有用。 • 为了更加准确,要使用二值化图像。在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。 • 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话,你应该将原始图像 存储到其他变量中。 • 在 OpenCV 中,查找轮廓就像在黑色背景中超白
转载 2023-12-12 20:28:27
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文章目录一、dlib库介绍及相关安装1.1 简介1.2 库的下载安装二、利用dlib库在眼睛处绘制黑色的实心圆三、总结四、参考 一、dlib库介绍及相关安装1.1 简介dlib库是一个机器学习的开源库,包含了机器学习的很多算法,使用起来很方便,直接包含头文件即可,并且不依赖于其他库(自带图像编解码库源码)。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广
转载 2024-02-22 15:52:41
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对图像处理时,会遇到这样一个场景:找到图像主体轮廓,这是其一,可能为了凸显轮廓,需要用指定的颜色进行标记;轮廓标记完可能任务还没有结束,还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到图像主题轮廓;用指定颜色对源图像进行轮廓标记;计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4, 处理的图像如下:第一步,提取轮廓Opencv
一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。canny边缘检测采用双阈值值法,高阈值用来检测图像中重要的
三、轮廓提取建议参考:OpenCV轮廓特征1、函数法 轮廓提取提取出想要的轮廓轮廓可能是边缘的一部分。轮廓提取主要参考了这一篇文章。 我们在上一步得到图像的边缘之后,进行轮廓提取与表示。 所使用的函数是:findContours(),函数原型:findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
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