# Java OpenCV 轮廓提取坐标点指导
在计算机视觉中，轮廓提取是一个常用的技术，可用于图像分析、物体识别等多种应用，而OpenCV是一个优秀的开源计算机视觉库。本文将介绍如何在Java中使用OpenCV实现轮廓提取并获取坐标点。
## 流程概述
下面的表格概述了实现轮廓提取的主要步骤：
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| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 05:49:44
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最近做实验，需要一些人体关节点的ground truth，需要自己手动标定，于是尝试使用OpenCV的鼠标键盘回调函数实现。期间遇到不少问题，记录一下。首先就是鼠标回调函数注册， namedWindow("calibration");
setMouseCallback("calibration", onMouse, &photo); 其中onMouse为处理鼠标事件的函数
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2024-03-28 08:35:15
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霍夫变换检测直线霍夫变换（Hough Transform）是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累积结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合最为霍夫变换的结果。霍夫变换运用两个坐标空间之间的变换将在一个空间中具体相同形状的曲线或直线映射到另一个坐标空间的一个点上形成峰值，从而把检测任意形状的问题转换为统计峰值问题。 1）平面坐标的点 <=> 极坐标
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2024-10-13 23:33:40
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一、边缘提取常用算子1、sobel算子边缘检测//Sobel梯度算子
void imageSobel(){
const char* name = "lena.tif";
IplImage* image = cvLoadImage(name, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if (image == NULL){
printf("image load failed.\n
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2024-06-29 20:23:56
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目录一、Opencv中常用的图像的读取方法二、形态学操作中核的生成getStructuringElement()函数三、Opencv中图像的三种二值化:threshold、adaptiveThreshold、Otsu 二值化四、图像模糊均值滤波Blur()函数 一、Opencv中常用的图像的读取方法1、直接根据图片路径进行读入String img_path = "C:/Users/mak
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2024-02-13 21:06:56
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Canny算子是John.F.Canny于20世纪80年代提出的一种多级边缘检测算法。该算子最初的提出是为了能够得到一个最优的边缘检测，即：检测到的边缘要尽可能跟实际的边缘接近，并尽可能的多，同时，要尽量降低噪声对边缘检测的干扰。是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用的图像处理方法。总共可以分为五步：高斯模糊GaussianBlur。将输入的彩色图像进行高斯模糊来去掉噪声灰度转换cvtColor。
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2024-08-14 11:59:20
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一些涉及到数据处理的GUI界面，为了加强用户交互的功能，往往需要能够在图像上取点并对获取的坐标进行处理。今天做了个例子，简要介绍一下三种获取图像坐标的方法。
一、matlab工具栏中自带的数据游标功能。
matlab工具栏中的数据游标功能可以读取数据图中的数据，并且在图中显示出横纵坐标。在OpeningFcn函数中加入一句set(hObject,'toolbar','f
# 使用 Java 和 OpenCV 实现标记指定坐标点的步骤指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Java 和 OpenCV 库来标记图像中的指定坐标点。这个过程包括图像读取、绘制点、显示和保存图像等步骤。为了让你更容易理解，我将这整个流程分解成几个主要步骤，并提供详细的代码示例和解释。
## 1. 整体流程
为了便于快速理解整个过程，下面是一个表格，展示了实现这一功能的步骤：
| 步
# 使用 Python OpenCV 进行坐标点抠图
在图像处理中，经常需要从一张图片中提取特定区域的图像。这种技术通常称为“抠图”。在本教程中，我们将重点介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库，根据给定的坐标点进行图像抠图。
## 整体流程
以下是进行坐标点抠图的整体流程：
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| 步骤 | 描述 |
在计算机视觉和图像处理中，使用 Python 和 OpenCV 库进行相机坐标点转换成为许多项目中的关键需求。这一过程不仅涉及坐标系的理解，还关系到图像处理和计算机视觉应用的准确性，从而影响整个业务的效能和质量。
假设我们有一个二维图像 $I(x, y)$ 和对应的真实世界坐标系 $W(X, Y)$，我们需要通过相机内参和外参将坐标从相机坐标系转换到世界坐标系。我们可以使用以下公式来描述这种转换
参考文章 坐标系之间的关系计算机视觉领域中常见的三个坐标系：图像坐标系，相机坐标系，世界坐标系图像坐标系—理想图像坐标系和实际图像坐标系上图中: 实际的图像坐标系原点为 二者之间的关系式为(1)(2),(1)(2)也可以用矩阵(3)表示出来.相机坐标系（C）和世界坐标系（W） 通过相机与图像的投影关系，我们得到了等式（4）和等式（5），可以用矩阵形式（6）表示同时，相机坐标系与世界坐标的关系可以
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2023-11-09 10:33:59
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上一节我们学会了如何读取摄像头，今天我们来学习一下opencv的鼠标事件一：相关apiWindows摁住Ctrl后鼠标点击相关api可跳转到封装页面： 如果api有看不懂的建议直接去OpenCV官网，然后可以再看看网友怎么解释的。1.设置鼠标事件setMouseCallback(const String & winname, #要设置鼠标事件的窗口名
MouseCallbac
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2024-04-29 23:36:05
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一、项目背景最近在做一个人脸检测项目，需要接入百度AI的系统进行识别和检测。主要流程就是往指定的URL上post图片上去，之后接收检测结果就好了。百度的检测结果包含这样的信息：人脸区域离左边界的距离 top - 人脸区域离上边界的距离 width - 人脸区域的宽度 height - 人脸区域的高度 ratation 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角[-180, 180].如
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2024-05-24 11:01:50
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文章目录一、项目简介二、思考步骤1. 图像二值化2. 滤波去噪3. Canny算法检测边缘4. 查找轮廓并计算5. 绘制轮廓并表示质心三、测试结果四、工程代码 一、项目简介昨天一个同学来问我一个如何利用OpenCV确定图像上标记点坐标的问题。先大概介绍一下光学管道测速吧，主要是利用openmv对运动的管材拍照，同时舵机对管材进行打点，最后面通过计算一系列的计算测定生产线上管材的移动速度。这里面需
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2023-11-10 13:25:43
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像素是图像的基本组成单位，熟悉了如何操作像素，就能更好的理解对图像的各种处理变换的实现方式了。.at方法 第一种操作像素的方法是使用“at”，如一幅3通道的彩色图像image的第i行j列的B、G、R分量分别表示为： image.at<Vec3b>(i,j)[0];
image.at<Vec3b>(i,j)[1];
image.at<Vec3b>(i,j)[
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2024-08-09 21:24:29
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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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一、角点检测特征点检测广泛应用到目标匹配、目标跟踪等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等特征。其中Harris角点检测是特征点检测的基础，提出了应用邻近像素点灰度差值概念，从而进行判断是否为角点、边缘、平滑区域。Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值，算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动
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2024-04-25 13:12:08
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# 使用 Python 和 OpenCV 提取图像中的格子坐标
在计算机视觉领域，使用 Python 和 OpenCV 进行图像处理是非常常见的一种方法。在本篇文章中，我们将讨论如何提取图像中网格的坐标。我们将通过一系列清晰的步骤来实现这一目标。
## 流程概述
在实现提取格子坐标的过程中，主要可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
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在当前的工程实践中，利用 Python 和 OpenCV 进行图像坐标提取已成为计算机视觉领域的重要任务。这种技术常用于物体检测、特征匹配和图像分析等场景，能够极大地提升自动化处理的效率，让我们更加依赖智能图像处理技术。
> 引用用户原始需求：
> “我需要利用 Python OpenCV 从图像中提取出特定的坐标信息，以便于后续的图像分析和处理。”
为了更好地展示这一过程，我们通过以下数
--Neozng[neozng1@hnu.edu.cn]此教程将会教会你如何使用opencv提供的例程进行相机的标定,并且是利用相机拍摄的视频进行实时标定.若是提前拍摄照片然后利用照片标定,需要自行阅读官方的教程,并in_VID5.xml中的注释进行修改.首先你需要安装opencv，若是从源码编译安装完opencv后，以C++为例,进入你编译opencv的文件夹，将sample->cpp-&
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2023-11-02 08:03:17
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