例程：detect_indent_fft.hdev说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步：首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）；然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换；最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。注：代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码*In
转载
2024-05-01 08:15:40
172阅读
（但是不知道是不是高版本的问题，有一些库是缺失的，比如我做到后期想用face一类的头文件，缺失！还有OpenCv里的一些训练器进行人脸识别也用不了，应该要先用cmake进行编译资源（contribute)这里后续我会重新再弄一下，再配置一下，有需要的我会再出一篇文去讲解p.s. 写在前面的话：此文章单纯是为了小伙伴有需要的可以参考一下，另一方面我在这里也只是为了存个档。（实验目的：1．熟悉图像的表
上面这幅黑乎乎的图就是我们今天要处理的图片，这是书的一页，但特别特别黑，对于这种因为阴影而导致的细节缺失，我们就可以尝试对其进行图像增强了。图像增强真的有不少内容，范围也很广泛，今天就只针对这个例子进行实践了。本文代码都是成块儿的，大家可以复制自行组合。整体框架搭建首先就先写个框架啦，读取图片显示图片啥的：#include <iostream>
#include <opencv2
转载
2024-04-23 16:58:14
302阅读
'''
图像的缩放
INTER_NEAREST 最近邻插值
INTER_LINEAR 双线性插值（默认设置）
INTER_AREA 使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的
结果。 但是当图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。
INTER_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4 8x8像素邻域的
转载
2024-05-14 21:08:15
124阅读
简介：在作为系列的最后一篇覆盖的部分是缺陷生命周期的最后一个环节，缺陷的验证。本文主要描述了如何通过 Rational Team Concert（RTC）、Rational Quality Manager（RQM）及 IBM Workload Deployer（IWD）实现缺陷验证的自动化，而且笔者通过一个 RTC web 插件来展现自动
图像处理工具——灰度直方图灰度直方图时图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。例子：矩阵图片来自网络，侵删！上面图片的灰度直方图python实现#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-"""@author:Sui yue@describe: 灰度直方图，描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率@time: 2019/09
转载
2024-08-19 15:50:23
91阅读
文章目录0 简介1. 基于直方图均衡化的图像增强2\. 基于拉普拉斯算子的图像增强4\. 基于伽马变换的图像增强软件实现效果最后 0 简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 opencv图像增强算法系统项目运行效果：
毕业设计 基于机器视觉的图像增强 项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing1. 基于直方图均衡化的图像增强直
1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。彩色图像的直方图均衡化实现：#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/img
转载
2024-07-27 09:43:54
923阅读
前言1. 项目环境编码环境：Visual Studio Code程序框架：.NET 6.0 目前在Mac OS上使用C#语言官方提供了编译Visual Studio for Mac，但是根据官方发布的通知后续将不再支持该软件更新，后续将全部转移到Visual Studio Code平台，所以在此处我们演示使用Visual Studio Code进行演示。而代码的运行与配置使用dotnet指令实现
转载
2024-08-29 16:33:53
350阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 1.OpenCVSharp的简介概念：OpenCVSharp是C#的计算机视觉库，直接封装了很多OpenCV的方法，降低处理图像的难度Mat：表示一个类，是Matrix的缩写，表示矩阵的大小存储的地址，这里用来存储图像 Mat有很多类型，可以创建空类型，也可以直接来存储图像的地址。Mat的构造函数：/
转载
2024-03-17 08:58:47
126阅读
OpenCvSharp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？contours里边的数据结构是怎样的？hierarchy到底是什么鬼？先从opencv中的findContours函数原型看起：findContours( InputOutputArra
转载
2024-03-19 17:00:21
116阅读
1： 输出一个Mat对象的像素自定义一个Mat 对象，然后输出像素值（像素值基本都在 0 – 255 之间 ，图像为三通道）代码public static void F1()
{
Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义一个三通道颜色（红色）
Mat m = new Mat(100, 100, Ma
转载
2024-04-03 14:56:41
67阅读
一：形态学操作（morphology operators）- 膨胀与腐蚀图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的集合，主要是基于集合理论基础上的形态学数学形态学基本的四个操作 : 腐蚀，膨胀，开，闭膨胀和腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段膨胀原理： 跟卷积操作相似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心点为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素
转载
2024-08-29 11:26:26
201阅读
缺陷检测是一种常见的图像处理任务，它的目的是在图像中找出不符合预期的区域，例如裂纹、划痕、污渍等。缺陷检测可以用于各种领域，如工业质量控制、医学诊断、安全监控等。opencvsharp是一个基于C#的opencv的封装，它提供了与opencv相同的功能和接口，同时也支持.NET Framework和.NET Core。opencvsharp可以通过NuGet包管理器来安装，也可以从GitHub上下
原创
2023-09-02 13:43:41
1377阅读
1.什么是Blob？ 像素是图像中的一组连接像素，它们共享一些公共属性（例如灰度值）。在上面的图像中，暗连接区域是斑点，而斑点检测的目标是识别和标记这些区域。这个算法说白了就是检测图像的斑点，“一坨一坨”的异于周围背景的东西，代表的是一些“不同”的区域。2. Blob检测是如何实现的？ simpleblob
转载
2024-03-20 22:23:36
500阅读
一 ：图像的颜色空间转换在OpenCvSharp中颜色转换函数为：Cv2.CvtColor() 参数：参数说明src:源图像，8位无符号，16位无符号或单精度浮点dst:输出图像，具有与src相同的大小和深度code:颜色空间转换代码:(ColorConversionCodes)枚举类型代码：static void Main(string[] args)
{
转载
2024-04-06 09:33:19
157阅读
1、什么是OpenCVSharp 为了解决在Csharp下编写OpenCV程序的问题，我做过比较深入的研究,并且实现了高效可用的方法（GOCW）；这几天在搜集资料的时候，偶尔看见了OpenCVSharp，从时间上来看，它已经经过了更久的发展，应该有许多直接借鉴、或者直接使用的地方。OpenCVSharp有一名日本工程师开发，项目地址为：https://github.com/shimat/openc
转载
2024-07-27 15:51:51
279阅读
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现 使用方式如下：
[python]
view plain
copy
1. import cv2
2.
3. img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
4. gray = cv2.c
转载
2024-05-22 21:39:52
94阅读
1、背景部门的软件课用的是c#，我们图像处理用的c++，c++版的代码要想在c#上运行，通过把C++封装成动态链接库在C#中调用，这样在修改算法的过程中就会非常的不方便，封装DLL的时候也比较麻烦。所以思考有没有不用封装，能直接在c#上用的opencv库。针对C#的计算机视觉库主要有两种：EmguCV和CVSharp.1.1 EmguCV和CVSharp的区别a、EmguCV的优势在于不
转载
2024-05-27 17:12:38
1595阅读
OpenCV3源代码文件夹sources： • 3rdparty: 包含第三方库，如用视频解码用的 ffmpeg、jpg、png、tiff 等图片的解码库。• apps: 包含进行 Haar 分类器训练的工具，OpenCV 进行人脸检测便是基于 Haar 分类器。如果你想检测人脸以外的图片，千万不要错过这几个工具。• cmake: 包含生成工程项目时cmake 的依赖文件，只
转载
2024-04-30 18:26:31
35阅读
