opencv连通域学习连通域 连通域图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找彼此相互独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像中较为常用的方法。例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像素值波动对提取不同连通域的影响，连通域分析常处理的是二值化后的图像。
转载
2023-11-10 12:45:36
80阅读
OpenCV学习笔记(3)_OpenCV中的灰度阈值筛选和连通域分析实例 文章目录OpenCV学习笔记(3)_OpenCV中的灰度阈值筛选和连通域分析实例1. 实例来源2. 实例核心代码3. 实例知识点3.1 读取灰度图像3.2 cv::threshold3.3 cv::connectedComponentsWithStats3.4 连通域长宽筛选3.5 筛选结果提取3.6 筛选结果涂色显示 1.
转载
2023-12-06 21:16:27
151阅读
在计算机视觉领域，使用 Python 和 OpenCV 库进行图像处理是一个常见任务。本文将详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 进行联通域的分析与处理。这个过程将涵盖从技术痛点到实践经验的演进，帮助你快速掌握这一技术。
### 背景定位
在机器视觉应用中，联通域分析是一个基础而重要的任务，用于物体检测、分割等场景。尽管 OpenCV 提供了强大的工具，但在使用过程中，许多开发者
文章目录一、原理二、程序实现三、结果展示四、API说明 一、原理当洪水淹没所有的山头的时候，只露出山顶，这些山顶相当于marker。当洪水退去的时候，水位慢慢的下降，下降到刚好将山头都分开的山谷，这个时候就是刚好将所有山头分开的山谷。这就是分水岭分割方法。基于浸泡理论的分水岭分割方法基于连通图的方法基于距离变换的方法二、程序实现基本步骤是：输入图像 -> 灰度 -> 二值图像 -&g
转载
2024-03-15 07:35:21
107阅读
最近在学习opencv的一些知识，现在记录下：1. opencv 安装新建install-opencv-and-contrib.sh 脚本，脚本 内容如下：# VERSION TO BE INSTALLED
OPENCV_VERSION='4.5.1'
OPENCV_CONTRIB=1
OPENCV_DIR_NAME=opencv-${OPENCV_VERSION}
CONTRIB_DIR_N
转载
2024-09-24 12:04:52
50阅读
一、 二值化threshold函数python版原型：retval, dst = cv.threshold( src, thresh, maxval, type[, dst] )参数说明：src：原图像。dst：结果图像。 thresh：当前阈值。 maxVal：最大阈值，一般为255. thresholdType:阈值类型，主要有下面几种：enum
OPENCV是计算机视觉（Computer Vision）的一个重要库，目前以C++为核心编程语言。本文主要讲解VS2013+OPENCV 2.4.13的平台搭建过程，经过验证VS2012也能正常使用。 配置前尽量使计算机联网，有可能需要下载VS相关的组件，例如window SDK 、 windows C++ runtime 等。VS2012/VS2013在网上有下载，尽量使用镜像+key，部分
转载
2024-05-04 11:17:31
22阅读
目录1.介绍连通域分割2.像素领域介绍3.两遍法分割连通域4.连通域分割函数1.介绍连通域分割 连通域分割是一种图像处理技术，用于将图像中的相邻像素组成的区域划分为不同的连通域。这些像素具有相似的特性，如相近的灰度值或颜色。连通域分割可以用于物体检测、图像分割、目标跟踪等应用。2.像素领域介绍
转载
2024-06-01 16:17:21
90阅读
# 连通域分割与 OpenCV 的应用
在计算机视觉和图像处理领域，连通域分割是一个非常重要的任务。它可以帮助我们识别图像中的对象，并且在诸如物体识别、图像分析和场景理解等应用中起着至关重要的作用。本文将详细介绍什么是连通域分割，并通过一个使用 Python 和 OpenCV 的代码示例来演示其实际应用。
## 什么是连通域分割
连通域分割（Connected Component Segme
一、图像连通区域图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像素值波动对提取不同连通域的影响，连通域分析常处理的是二值化后的图像。二、邻域邻域即相
转载
2023-10-10 06:35:17
242阅读
一、简介图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像素值波动对提取不同连通域的影响，连通域分析常处理的是二值化后的图像。
转载
2023-11-15 15:05:41
567阅读
本博客主要探讨基于传统方法的验证码识别，更多的是做粘连扭曲的验证码识别的各种分割技术，其实在验证码识别这一块，深度学习做的已经非常好了，识别效率与速度都是不错的。【验证码识别】，我这里只是做一些技术探讨，关于【 基于投影的字符分割】 请查看。一、基于连通域的字符分割import queuefrom PIL import Imagedef cfs(img): """传入二值化后的图片
原创
2022-09-05 14:53:38
282阅读
1 引言最近使用传统方法应用于实际生活中的问题，受到了大家一致的关注。 嗯嗯，应该是一致的关注。 那么我们今天来研究一个新的好玩的方向，就是基于二值图像进行连通域标记和分析，从而解决数字分割的问题。问题描述：从下图左侧图像中，分割出数字1的图像，如右侧所示： 嗯捏。。。 先思考2分钟，然后我们用python来一步一步实现吧。。。2 解决方案2.1 读取图像这里我们直接读取灰度图像,需要注意的是需要
转载
2023-10-10 07:12:08
895阅读
http://stackoverflow.com/questions/29491669/real-time-paper-sheet-detection-using-opencv-in-android/29492699#29492699 at srcImg; //you may want to apply Canny or some threshold before
Opencv寻找连通域的几何中心其中连通域的轮廓选取用到了OTSU算法#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
//otsu算法实现函数
int Otsu(Mat &image)
{
转载
2023-12-12 16:20:43
99阅读
视频看了5个小时 二进制 bin()八进制 oct()十六进制 hex() 因为二进制不易观察，所以使用十六进制便于观察, 1-9, abcdef，共15个 4个二进制对应一个16进制 ASCII 码表最低表示字符的单位是8bit，即1byte，8 bit = 2 * hex，2个十六进制位可以表示一个byte（字节），4个bit对应
文章目录引言透视变换（projective transform）单应性（Homography）opencv代码仿射变换相关函数投影变换相关的函数鸟瞰图代码示例小结 引言图像的几何变换通常包括拉伸、缩放、扭曲和旋转等操作。对于平面区域来说，分为两类几何转换：1⭐️仿射变换（affine transform），基于2x3矩阵进行变换。指图像可以通过一系列的几何变换来实现平移、旋转等多种操作。该变换能
转载
2024-04-09 09:11:04
180阅读
Python 初学者必须掌握的技巧： 区间分割Python是一种十分流行的编程语言，其灵活性和易于学习的特点使它成为了许多编程爱好者和专业工程师的心头好。本文将向您介绍 Python 编程语言中的区间分割技巧，这是一项非常实用且广泛应用的技能。如果您还不熟悉这个概念，那么本文将会为你详细解析。什么是区间分割在Python中，区间指的是某个范围内的数字或元素集合。区间分割则是将该区间平均分割为多个子
转载
2024-06-30 04:36:41
49阅读
1. 引言本文重点介绍如何利用传统的图像处理的方法来进行OCR字符切分，进而可以用分割后的单个字符做相应的后续任务，虽然现在计算机视觉依然是卷积神经网络的天下，但是对于一些相对简单的落地场景传统方案还是很有效的。
闲话少说，我们直接开始吧！2. 基本概念OCR: 全称 Optical Character Recognition ， 光学字符识别Segmentation: 是指在图像处理领域中将整
原创
2023-06-22 09:05:21
851阅读
OpenCV杂谈_05一. 需要做的前期准备环境配置： Python版本：3.9.0 功能包：opencv-python（4.5.2.52） 提前安装Tesseract_OCR工具，下载地址：http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe（切记：记录好Tesseract_OCR文件夹所安装的位
转载
2024-01-08 18:13:09
101阅读
