虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓。轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配，以下包括：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。首先回忆下几个结构体：首先是图像本身的结构体：typedef struct CvMat{int type;
转载
2024-05-13 21:14:48
159阅读
OpenCvSharp的图像基本运算：加、减、乘、除、与、或、异或0.项目概述项目实现了将两张图片基于OpenCvSharp进行基本的逻辑运算，并在picturebox上显示结果，最后将图片保存到本地磁盘。项目源码及试验图片:1基础步骤1.1文件->新建->项目 1.2选择Windows窗体应用（.NET Framework），再点“下一步”。 1.3.自行设置“项目名称”和“位置”后
转载
2024-04-28 10:21:17
262阅读
1.轮廓提取 FindContours在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, &nb
转载
2024-08-20 09:42:04
398阅读
C# OpenCvSharp 轮廓检测。
原创
2023-05-11 11:01:41
957阅读
写在前⾯模式识别领域有⼀个经典问题：边缘轮廓提取。轮廓提取是很多算法的基础，例如霍夫直线检测、霍夫圆检测、snake主动轮廓模型等。在轮廓提取后，为了加快算法的效率，通常会对轮廓进⾏过滤，去掉不需要的噪声轮廓，这⼀步往往使⽤的⽅法就是轮廓匹配。轮廓匹配算法的强⼤远远不⽌于此，在图像纹理信息较简单的情况下，可以使⽤轮廓匹配算法直接找到⽬标，进⾏精确的定位。如图，如何在右图中精准地找到左图的四⻆星？本
转载
2024-05-09 09:57:23
501阅读
矩是描述图像特征的算子，如今矩技术已广泛应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等领域。常见的矩描述子可以分为以下几种：几何矩、正交矩、复数矩和旋转矩。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。图像矩这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的
转载
2024-10-28 06:50:49
124阅读
1、测试用例 这里引用矩阵的掩码操作测试用例中的原文(有版权问题的话，请联系删除) 思考一下图像对比度增强的问题。我们可以对图像的每个像素应用下面的公式 上面那种表达法是公式的形式，而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形式。使用掩码矩阵的时候，我们先把矩阵中心的元素（上面的例子中是(0,0)位置的元素，也就是5）对齐到要计算的目标像素上，再把邻域像素值和相应的矩阵元素值的乘积加起来
转载
2024-05-11 15:57:41
164阅读
目录图像的分割图像分割的基本概念分水岭法GrabCutMeanShift图像分割视频前后景分离MOGMOG2GMG图片修复基本API交互式抠图 图像的分割图像分割的基本概念图像分割: 将前景物体从背景中分离出来.图像分割分为传统图像分割和基于深度学习的图像分割方法.传统图像分割就是使用OpenCV进行的图像分割.传统图像分割方法有:分水岭法GrabCut法MeanShift法背景扣除分水岭法分水
转载
2024-07-02 21:56:25
266阅读
OpenCVSharp入门教程 特征提取②——FindContours寻找轮廓，轮廓提取。
原创
2023-04-21 16:29:47
948阅读
前言：一个图像拼接的小项目，用途场景，显微图像的拼接，或者只包含x，y平移的图像拼接。本来是显微镜拼接工具，MIST的核心拼接代码，matlab版的，已经开源。 源码是一个显微镜的拼接工具，序列扫描，2D扫描的图像拼接，下面实现的只是两张图像的拼接，并且需要先验知识，输入图像1与输入图像2的相对位置，1在2的北边，1在2的西边，两种固定方向。内容：1.相位相关匹配法相位相关图像匹配（Ph
目录一、模板匹配能够做什么？二、六种模板匹配算法解析1、平方差匹配法method=TM_SQDIFF2、归一化平方差匹配法method=TM_SQDIFF_NORMED3、相关匹配法method=TM_CCORR4、归一化相关匹配法method=TM_ CCORR_NORMED5、系数匹配法method=TM_CCOEFF6、化相关系数匹配法 method=TM_CCOEFF_NORMED三、模板
转载
2024-09-19 10:25:58
248阅读
目录一、Ubuntu 服务器版安装Opencv1.Opencv介绍2.Ubuntu 安装OpencvA.桌面组件的安装B.安装Opencv二、Opencv图像处理1.提取图像边缘实例2.gcc/g++链接语句解释：3.用`makefile`编译图像边缘实例三、总结 一、Ubuntu 服务器版安装Opencv1.Opencv介绍OpenCV（Open Source Computer Vision
转载
2024-03-05 11:57:32
85阅读
在本章中，我们将学习一些常用的属性，如Solidity，等效直径，掩模图像，平均强度等。质心(Centroid)、面积(Area)、周长(Perimeter)等也属于这一类，但我们在上一篇已经学习过凸度缺陷及如何找到它们。最短距离:从一个点到一个多边形的最短距离匹配不同的形状import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread('star.jpg
转载
2024-03-28 09:31:22
332阅读
第5章 边缘和轮廓5.1边缘检测5.1.1 Laplacian边缘检测5.1.2 Sobel边缘检测5.1.3 Canny边缘检测5.1.4 总结5.2 图像轮廓5.2.1查找轮廓5.2.2 绘制轮廓5.3 霍夫变换5.3.1霍夫直线变换5.3.2霍夫圆变换 5.1边缘检测图像的边缘是指图像中灰度值发生急剧变化的位置，边缘检测的目的是为了绘制出边缘线条。边缘通常是不连续的，不能表示整体。图像轮廓
转载
2024-03-06 00:26:38
591阅读
gitee开源地址https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition介绍spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前。本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyP
转载
2024-06-07 10:48:48
110阅读
注意：轮廓检测需要使用二值图像 img_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #为了更高的精确率使用二值图像，第一个返回值为127，即阈值，第二个为二值图像 _, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 127, 25 ...
转载
2021-09-11 22:28:00
320阅读
2评论
一、模板匹配概念 模板匹配是一项在一副图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。模板匹配不是基于直方图的，而是通过在输入图像上滑动图像块（模板）同时对比相似度，来对模板和输入图像进行匹配的一种方法。应用： （1）目标查找定位 （2）运动物体跟踪1、模板匹配 --- matchTemplate()1 CV_EXPORTS_W void matchTemplate(InputArray
转载
2024-01-10 12:55:14
850阅读
文章目录模版匹配和霍夫变换1 模板匹配1.1 原理1.2 实现2 霍夫变换2.1 原理2.2 霍夫线检测2.3 霍夫圆检测[了解]image-20191008105125382 模版匹配和霍夫变换学习目标掌握模板匹配的原理，能完成模板匹配的应用理解霍夫线变换的原理，了解霍夫圆检测知道使用OpenCV如何进行线和圆的检测1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区
转载
2024-06-18 08:57:07
227阅读
轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest()2.矩的计算——moments()3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes()先上ppt： 代码：1.计算点到轮廓的距离与位置关系 1. ///计算点到轮廓的距离与位置关系
2. #inclu
转载
2023-11-29 19:55:43
286阅读
目标在本章中，我们将学习凸性缺陷以及如何找到它们查找点到多边形的最短距离匹配不同的形状理论和代码1. 凸性缺陷我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下:hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defect
转载
2024-06-20 06:08:28
223阅读
