轮廓发现（find contour）轮廓即是以某种方式表示图像中的曲线的点的列表。这种表示可以根据实际的情形不同而不同。表示一条曲线的方式有很多种。轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果。OpenCV中，轮廓是由STL风格的vector<>模板对象表示的，其中vector中的每个元素都编码了曲线上，下一点的位置信息。先上干货D
文章目录目标检测图像分割GrabCut算法图像搜索 目标检测目标检测可以使用HOG+SVM的方式实现。在单类别物体检测任务中，可以使用OpenCV的"特征点检测+特征描述"匹配方式快速检测目标，但是这种方式一般适用于单个物体检测。如果图片中存在多个同类别物体，就需要借助聚类方法来实现。 OpenCV中的ORB检测器算法采用FAST算法来检测特征点，使用BRIEF进行特征点描述（用于匹配特征点）。
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2024-06-05 20:23:29
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opencv实战week1opencv实战week1实战1-信用卡数字识别文本识别项目实战-文档扫描OCR识别 opencv实战week1实战1-信用卡数字识别step1-创建数字识别模板（1-10） 先转换为灰度图再二值化#灰度图
ref=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#二值化
ref=cv2.threshold(ref,10,255,cv2.THR
# Java OpenCV 筛选颜色的实践
在计算机视觉领域，颜色筛选是一项基本而重要的操作。通过颜色筛选，能够从图像中提取出特定的颜色区域，广泛应用于对象识别、跟踪、分割等任务。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库进行颜色筛选，提供详细的代码示例，并综合说明整个流程。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了以下软件：
- JDK（Java Development Ki
## Java中使用OpenCV对轮廓进行筛选
在图像处理中，轮廓是图像中的一组连续的边界线，可以帮助我们检测物体、识别形状等。在OpenCV中，轮廓是一组连续像素点的集合，我们可以对这些轮廓进行筛选，以满足不同的需求。本文将介绍如何使用Java和OpenCV对轮廓进行筛选。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] --> B[灰度化]
原创
2024-03-27 06:37:54
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所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。一、图像分割算法概述1.1 基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果
1. 理论基础1.1 第一类间断点和第二类间断点如果x0是函数f(x)的间断点，且左极限和右极限都存在，则x0是f(x)的第一类间断点。左右极限相等为可去间断点，否则为跳跃间断点；非第一类间断点称为第二类间断点。1.2 狄利克雷(Dirichlet)充分条件在一个周期内连续或只有有限个第一类间断点；在一个周期内至多只有有限个极值点；函数可积。1.3 傅立叶变换如果t满足狄利克雷条件 &
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2024-04-02 09:56:47
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3、图像位运算位运算在图像处理，特别是掩膜中有着极其重要的作用，主要有与、或、异或以及非等操作。OperationFunctionANDcv2.bitwise_andORcv2.bitwise_orXORcv2.bitwise_xorNOTcv2.bitwise_not接下来以书上的代码来了解图像的位运算。a.源代码展现bitwise.pyimport numpy as np
import cv2
目录1.学习目标2.图像特征理解2.1图像特征2.2颜色特征2.3纹理特征2.4形状特征2.5空间关系特征3.形状特征描述3.1HOG特征提取3.2HOG实现过程 3.3角点概念 3.4Harris角点检测 3.5Harris实现过程 3.6SIFT算法 3.7SIFT实现过程 4.LBP纹理特征 4.1LBP介绍 4
轮廓矩形框查找一个轮廓一般对应一系列的点，也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCv中。可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓。（一）由于findContours()函数是在二值图像的基础上查找轮廓，所以我们需要对读取的彩色图形进行操作得到二值图像。blur(imageSource, image, Size(3, 3));
thresho
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2023-08-27 09:45:55
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一、查找轮廓查找一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCV中,可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓1.1寻找轮廓: findContours()函数findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓。C++: void findcontours (InputoutputArray image, Output
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2023-11-26 11:51:14
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opencv学习笔记（二）寻找轮廓opencv中使用findContours函数来查找轮廓，这个函数的原型为： 1 void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
2 chy, int mode, int method, Point offset=Poi
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2023-11-26 11:22:40
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轮廓提取findContours发现轮廓findContours(
InputOutputArray binImg, //输入8bit图像，0值像素值不变，非0的像素看成1；（变为二值图像）
OutputArrayOfArrays contours,//输出找到的轮廓对象
OutputArray, hierachy// 图像的拓扑结构
int mode, //轮廓返回的模式(RETR_TR
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2024-06-17 16:06:14
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最近在学习使用mina这个基于NIO的框架，写了个客户端程序用来测试服务器，大致代码如下：
for(int i=0;i<1000;i++){
IoConnector connector=new NioSocketConnector();
connector.setConnectTimeoutMillis(30000);
conne
读入彩色3通道图像，转换成灰度图像，再转换成二值图像，完后检测轮廓。// cvtcolor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp&
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2023-08-29 02:21:03
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opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 轮廓是图像处理中非常常见的。对现实中的图像进行采样、色彩变化、灰度变化之后，能够处理得到的是“轮廓”。它直接地反应你了需要分析对象的边界特征。而对轮廓的分析，实际上也就是对原图像特征的分析。 在Opencv中，已经实现了基础的轮廓算法，但是相比较于比如halcon
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2023-09-05 19:05:29
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Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异，检测出轮廓边界的像素，但它没有将轮廓作为一个整体。所以要将轮廓提起出来，就必须将这些边缘像素组装成轮廓。OpenCV中有一个很强大的函数，它可以从二值图像中找到轮廓：findContours函数。有时我们还需要把找到的轮廓画出来，那就要用到函数drawContours了。findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般
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2024-01-05 13:52:07
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1、 类比halcon的筛选区域面积的操作select_shape算子，opencv也可以对图形的轮廓进行面积的筛选，剔除无效区域。int main()
{
Mat srcImage = imread("D:\\Opencv\\Project\\ConnectionProject\\modules_08.png");
imshow("【原图】", srcImage);//首先对图像进行空间的
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2024-01-15 18:48:47
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前言 在图像处理过程中，经常会遇到这样一部分图像，图像的整体部分如果人来看的话一眼就能看出，但是它的内部由于有各种小缺口，导致断开了，这样在计算机“眼”里就被认为是断开的，为了使图像达到适应人眼的感觉，需要将这些缺口和断开的口给连接上去，这就需要用到计算机图形学中的连通域处理技术。本文给出一个简单的连通域处理函数，当然这个函数是来自OpenCV著名教程Learning OpenC
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2023-12-28 06:54:40
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简介实际上估计不是太多的人懂得标记连通域的原理，加上在医学图像处理中，我们常常用到3维图像，而上述工具只解决了2维图像上的情况，并不支持3维图像的标记(目前还不支持)，因此有必要对这个连通域标记算法进行进一步说明。本文主要介绍两点，一是介绍一种连通域标记的算法，中文翻译过来我给它叫两阶段法(two pass); 另一个方面在2维连通域标记的基础上介绍一个新的高效的3维连通域标记工具。通过这个简单的
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2024-05-21 22:41:34
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