1.肤色检测 肤色检测技术利用了计算机对人体皮肤像素的分析过程，随着人脸检测技术，表情识别及手势识别等技术的快速发展，肤色应用领域日趋增多。肤色检测技术常用的方法有基于颜色空间、光谱特征以及肤色反射模型等方法，这些方法的主要步骤先进行颜色空间变换，然后再建立肤色模型。肤色检测中颜色空间有RGB、YCrCb、HSV和Lab等，通常在处理的时候是将RGB颜色空间变换成相应的颜色空间，对某种类型的图像
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2023-08-13 15:41:35
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在日常生活中我们表示颜色的时候都喜欢用RGB模型进行表示，RGB分别代表了三原色：红色Red， 绿色Green，蓝色Blue。但是当我们想要从图片中选取某种颜色的时候，比如说红色，用RGB该怎么做？很难啊。所以当涉及到颜色的时候我们通常都会将图片转化到hsv空间进行表示。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。那么该如何选择我们需要的颜色呢？比如说红色，是否就只需要选择一
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2024-05-10 18:03:38
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其实网上有一大堆椭圆识别的例子，不管是基于霍夫算法，或者是直接ellipse，都会遇到一些问题。当然，有那种上千行代码的例子，我也没仔细看。下面就是百来行代码对算法的改进。 这里主要是针对在比较复杂的场景，直接对ellipse算法的改进，再具体一点，就是在椭圆过滤上加上一些其他的算法。但是由于不同场景亮度，椭圆大小，场景复杂度不同，这些算法不确保每种场景都适用，具体场景需要设置不同的参数。 遇到的
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2023-12-21 06:02:09
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前言圆特征在测量领域中应用广泛，比如：相机标定、位姿估计、目标跟踪等方面。圆经过透视投影，当成像平面与圆平面不平行时，圆经过透视投影为椭圆，圆心的透视投影点与椭圆的中心点不重合，这个偏差叫做椭圆构像偏差。鉴于此，研究如何绘制一个高精度的椭圆，对于整个测量系统的精度具有重要意义。一 OpenCV中绘制椭圆的函数根据OpenCV提供的ellipse（）函数，我将其封装成如下的绘制椭圆函数：//使用op
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2024-03-27 17:35:19
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一、OpenCV椭圆拟合//创建一个用于绘制图像的空白图 cv::Mat image = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3); //设置蓝色背景 image.setTo(cv::Scalar(100, 0, 0)); //输入拟合点 std::vector<:point> points; points.push_back(cv:
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2024-05-30 15:10:15
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本篇介绍的椭圆检测方法来自以下论文，论文作者提供了测试代码。本文主要是对这个方法做出详解。 参考论文：A fast and effective ellipse detector for embedded vision applications
这篇文章是16年发表的椭圆检测文章，论文题目为：《Robust ellipse detection with Gaussian mixture models》，发表在《Pattern Recognition》（2区SCI）上。这里最为新颖的地方就是使用高斯混合模型GMM算法进行椭圆检测。下面我就对这篇文章进行分析。注： ① 2019-1-24 更新： 在明阳师弟的辛苦努力下，终于联系到作者，原版的
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2024-08-21 09:03:30
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//第一种：RGB c
原创
2022-04-11 13:40:43
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测试示例/********************************************************************************
*
*
* This program is demonstration for ellipse fitting. Program finds
* contours and approximate it by elli
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2024-05-15 12:35:19
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一、基本图形的绘制让我们通过一个程序实例的学习来掌握OpenCV中各种绘制函数的用法。a:用于绘制直线的line函数；b：用于绘制椭圆的ellipse函数；c：用于绘制矩形的rectangle函数；d：用于绘制圆的circle函数；e：用于绘制填充的多边形的fillPoly函数。1、DrawEllipse()的写法void DrawEllipse(Mat img, double angle)
{
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2024-02-11 11:59:49
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//第一种：RGB color space 【效果挺好】// skin region location using rgb limitationvoid ImageSkin::ImageSkinRGB(const Mat& rgb, Mat& _dst){ assert(rgb.channels() == 3 && _dst.channels() == 3); static
原创
2021-12-22 11:20:26
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在初次使用sift时，有可能会报错：module ‘cv2.cv2‘ has no attribute ‘xfeatures2d‘ 这是因为sift算法申请了专利，在大于某一版本的时候无法调用，解决方案： 先安装指定版本的opencv，再安装opencv-contrib-python，两步都要执行pip install opencv_python==3.4.2.16
pip install ope
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2024-08-09 00:10:58
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先贴代码
1. void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){
2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height);
3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U,
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2024-08-29 17:41:25
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opencv绘制椭圆
原创
2024-06-12 12:13:36
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前言Canny边缘检测速度很快，OpenCV中经常会用到Canny边缘检测，以前的Demo中使用Canny边缘检测都是自己手动修改高低阈值参数，最近正好要研究点小东西时，就想能不能做个自适应的阈值，在不影响整体效果的基础上不用手动调参，话不多说，直接开始。实现效果从上图中可以看出，命令行窗口中min和max就是求出的高低阈值，使用Canny边缘检测时直接就按这两个高低阈值处理的。要实现自动阈值，方
本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位，以此为基础，我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位，或者特定颜色线条的提取与定位 主要步骤:将RGB图像转化为HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255），不同的颜色有着不同的取值范围，一般给出如下：设定待提取颜色的HSV范围值，然后调用inRange函数实现对
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2023-10-20 14:31:45
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目录效果图环境配置代码一 、简述二、打开目标图片三、裁剪图片四、还原图片五、检测图片 效果图先来看看效果图吧。检测后的结果将会显示在文件夹里。环境配置首先，需要配置opencv环境，可以参考这篇文章：Windows下OpenCV 3.4.0 + Visual Studio 2015开发环境的配置
其次，是核心识别库环境配置，这里放上另一篇文章，配置步骤写的很详细可以参考一下：opencv核心识别
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2024-04-22 14:15:07
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椭圆 椭圆（Ellipse）是平面内到定点F1、F2的距离之和等于常数（大于|F1F2|）的动点P的轨迹，F1、F2称为椭圆的两个焦点。其数学表达式为： &n
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2024-05-09 13:33:07
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一、运动物体轮廓椭圆拟合及中心 1 #include "opencv2/opencv.hpp"
2 #include<iostream>
3 using namespace std;
4 using namespace cv;
5
6 Mat MoveDetect(Mat frame1, Mat frame2)
7 {
8 Mat result = frame
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2024-03-29 08:40:20
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# 使用 Python 和 OpenCV 识别椭圆的完整指南
在计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常强大的工具，它能帮助你处理图像和视频，执行各种图像处理任务。今天，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 识别椭圆。本文将详细讲述识别椭圆的步骤和代码实现。
## 流程概述
下面是整个任务的基本步骤：
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