一副尺寸为 M × N 的图像可以用一个 的图像可以用一个 M × N 的矩 阵来表示，的矩 阵来表示，阵元素的值表示这个位置上像亮度，一般来说越大该点亮。 一般来说，灰度图用 2维矩阵表示，彩色（多通道）图像用 3维矩阵（ M × N × 3）表示。对于图像显来说，目前大部分设备都是用无符号 ）表示。对于图像显来说，目前大部分设备都是用无符号 8 位整 数（类型为 CV_8U ） 图像数据在
Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出来的。在具体展开之前，不得不提一下Moravec早在1981就提出来的Moravec角点检测算子。角点的作用： 角点是图像的很重要的局部特征，它决定图像中目标的形状。常用于三维场景重建，运动估计，目标跟踪，目标识别，图像配准等。Moravec角点检测算子（可以参考： ）1. Moravec基
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2024-03-24 10:05:57
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一、提取直线、轮廓和区域1.1 canny边缘检测二值边缘分布图有两个主要缺点：第一，检测到的边缘过厚，这加大了识别物体边界的难度；第二，也是更重要的，通常不可能找到既低到足以检测到图像中所有重要边缘，又高到足以避免产生太多无关紧要边缘的阈值。这是一个难以权衡的问题，Canny 算法试图解决这个问题。简单的来说Canny 算法就是在各方向求导，找到局部最大值。实现步骤：用高斯滤波器平滑图像用Sob
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2024-03-10 23:33:40
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代码已托管GitHub，仓库地址：OpenCV3-note，以下为仓库的README.md，介绍仓库信息及代码结构：OpenCVOpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。 OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及
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2024-08-30 19:47:44
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利用霍夫变换提取矩形的角点坐标背景：一张图包含矩形，要提取其中矩形的角点。思路：对图片进行概率霍夫变换线变换，再筛选出特定矩形的边，求两个边的直线角点流程：边缘检测，得到边缘二值图像概率霍夫线变换HoughLinesP()设定矩形边界从直线中筛选出矩形的边并绘制求矩形边的交点并绘制代码：主函数文件//-------------------------------------------------
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2024-01-08 19:32:09
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继上一篇文章后，现在要做的就是从车牌图像上使用optical character recognition算法将字符提取出来。对于每一块被检测的车牌，使用带监督的神经网络机器学习算法来识别字符。本文内容：1.字符分割 2.神经网络训练方法3.使用神经网络预测字符一、字符分割【OCR Segment】在使用神经网络对每个字符进行预测之前，我们必须从车牌图像中扣取改字
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2024-08-07 15:11:41
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利用python-OpenCV截取LiTS2017数据集标签中的局部区域作为稀疏标记。1、什么是连通域。连通区域一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域。连通区域分析是指将图像中的各个连通区域找出并标记。 连通区域分析是一种在图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的方法。例如：OCR识别中字符分割提取（车牌识别、文本识别、字幕识别等）、视觉跟踪中的运动前景目标分割与提取
一、遍历图像实现色彩掩码本节我们实现这样一个算法，我们指定某种颜色和一个阈值，根据输入图片生成一张掩码，标记符合的像素（和指定颜色的差异在阈值容忍内）。源代码如下，我们使用一个class完成这个目标，其指定了两种构建函数，并通过逐像素扫描的形式生成掩码（process成员函数）。另外，本class做了仿函数处理（operator成员函数），类似于python中的__call__方法，可以直接调用实
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2024-09-29 15:24:34
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《实用OpenCV》(六) 图像中的形状（1）
形状是当我们看到物体时最开始的印象之一，这一章我们将赋予计算机这种能力。识别图像里的形状是通常是做决策时一个重要步骤。形状是由图像的轮廓形成的，所以理论上形状识别是通常在边缘或轮廓检测后的步骤。
所以，我们将首先讨论从图像里提取轮廓，然后再开始讨论形状。将会包含：
?霍夫变换，可以使我们检测图像里的常规形状如线条和
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2024-03-30 08:14:55
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目录：轮廓常用函数第一个应用第二个应用轮廓就是连接所有连续点(沿着边界)的曲线，具有相同的颜色或灰度值。轮廓是形状分析、物体检测和识别的有用工具。为了提高提取轮廓的精确度，需要先通过阈值处理或canny边缘检测将图像转换为二值图像。在 OpenCV 中，寻找轮廓就像从黑色背景中寻找白色物体，所以要找到的物体应该是白色的，背景应该是黑色的。只罗列和轮廓相关的几个函数没啥意思，通过两个例子可以对其用法
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2023-11-06 18:49:01
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关于图片处理，经常遇到的一个问题是如何获取roi区域（说白了就是抠图），并对roi区域赋值，比如说赋值成黑色。首先，关于如何获取roi区域，opencv的Mat类中提供了两种方法。代码如下：Mat operator() (Range rowRange, Range colRange) const
Mat operator() (const Rect &roi) const上述两种
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2023-10-19 17:08:31
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FindContours在二值图像中寻找轮廓
int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,
int method=CV_C
在本篇博文中，我将详细记录如何使用 Python OpenCV 寻找图像中的矩形并提取矩形的中心点。在很多图像处理任务中，识别图像中的几何形状（如矩形）是基础而重要的步骤。例如在工厂自动化、机器人视觉以及图像识别等领域，这项技能都有很大的应用价值。本文将涉及技术的演进、架构设计、性能优化等多个方面。
引用形式的描述信息如下：
> 用户原始需求：希望能利用 Python OpenCV 提取图像中
OpenCV——图像的矩（计算矩、轮廓面积、轮廓或曲线长度）图像矩描述了图像的全局特征一阶矩与形状有关二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度三阶矩是关于平均值的对称性测量由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩，不变矩是图像的统计特性，满足平移、伸缩、旋转的不变性 查找轮廓image , contours , hierarchy = cv2.findContours(im
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2023-12-20 06:23:08
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引言：矩的概念介绍 矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像的编码与重构等。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
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2024-03-26 09:41:43
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Hough变换一、Hough线变换1.1 标准、多尺度hough变换cv2.HoughLine()1.2 渐进概率hough变换cv2.HoughLineP()二、Hough圆变换cv2.HoughCircles（） hough变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。 一、Hough线变换 hough线变换的基本理论是：二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果将每条
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2024-03-28 12:46:56
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OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
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2023-07-07 23:07:57
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检测直线：cvHoughLines，cvHoughLines2检测圆：cvHoughCircles检测矩形：opencv中没有对应的函数，下面有段代码可以检测矩形，是通过先找直线，然后找到直线平行与垂直的四根线。 检测直线代码：/* This is a standalone program. Pass an image name as a first parameter of the p
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2024-03-15 15:54:46
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目录基本介绍cv2.getPerspectiveTransforms介绍cv2.warpPerspective介绍寻找特征图像完整代码及运行效果 基本介绍 注意：这篇文章的前提是学过图像仿射变换 使用opencv的透视变换可以使我们简单的提取
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2023-12-14 12:17:19
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目录基本介绍cv2.getPerspectiveTransforms介绍cv2.warpPerspective介绍寻找特征图像完整代码及运行效果 基本介绍 注意：这篇文章的前提是学过图像仿射变换 使用opencv的透视变换可以使我们简单的提取
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2023-12-14 10:10:57
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