电脑验光单参数详解验光单字符意义实例一、单纯近视/远视1、单纯近视（眼镜店验光单）2、单纯近视（机打验光单）3、单纯远视（眼镜店验光单）二、近视+散光/远视+散光1、近视+散光（眼镜店验光单）2、近视+散光（医院手写处方样式）3、远视+散光（眼镜店验光单）4、远视+散光（机打验光单）三、其他（渐进多聚焦验光单、斜视、弱视）1、混合散光（眼镜店验光单）2、渐进多焦点（眼镜店验光单）3、弱视（眼镜店
# Python OpenCV 瞳孔检测
瞳孔是人眼中的一个关键部位，通过瞳孔的大小和形状可以反映出人的情绪、健康状况等信息。在计算机视觉领域，我们可以利用 OpenCV 库来进行瞳孔检测，从而实现眼睛特征的提取和分析。
## 瞳孔检测原理
瞳孔检测的原理是利用图像处理技术，在眼睛区域找到瞳孔的位置并进行定位。在 OpenCV 中，可以利用 Haar 级联分类器或者深度学习模型进行瞳孔检测。
原创
2024-05-30 06:36:32
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前言： 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。一、查找、绘制轮廓首先
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2023-09-17 13:19:30
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轮廓检测有什么作用：
使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位。什么是轮廓：
当我们把物体边缘所有的点连接在一起可以获得轮廓。对于特定的轮廓是指那些具有相同颜色和亮度的边界点像素。
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2023-08-02 09:19:00
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OpenCV 霍夫变换与轮廓提取3. 霍夫变换3.1 霍夫直线3.2 霍夫圆4. 轮廓提取4.1 查找轮廓4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换首先放上霍夫变换官方文档：[霍夫直线变换官网文档]3.1 霍夫直线import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 1. 将图片以灰度的方式读取进来
img = cv.i
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2024-02-25 06:23:56
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流程：原图转灰度图—灰度图转二值图—（滤波）—找轮廓void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
int meth
轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest()2.矩的计算——moments()3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes()先上ppt： 代码：1.计算点到轮廓的距离与位置关系 1. ///计算点到轮廓的距离与位置关系
2. #inclu
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2023-11-29 19:55:43
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一、了解opencv级联多级分类器：我们使用opencv级联多级分类器进行解读：1.基本概念 opencv中的人脸检测使用基于Harr的级联分类和基于LBP的级联分类。 Harr是在2001年，由Viola和Jones等人提出的，它的脸部检测的基本思想是：对于面部正面的大部分区域而言，会有眼睛所在的区域比前额和脸颊更暗，嘴巴应该比脸颊更暗等情况。和这样类似的比较大约有20个
一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("原始图"
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2023-06-30 23:56:28
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在检测物体的轮廓时，我们通常会使用到opencv中的findcontour和drawcontour，比较常用而且效果不错。那么findcontour是基于什么原理来实现轮廓的提取呢？1985年，有个叫satoshi suzuki的人发表了一篇论文，Topological structural analysis of digitized binary images by border followi
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2023-10-20 10:33:58
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摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。用Ope
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2024-05-23 19:11:21
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1、 类比halcon的筛选区域面积的操作select_shape算子，opencv也可以对图形的轮廓进行面积的筛选，剔除无效区域。int main()
{
Mat srcImage = imread("D:\\Opencv\\Project\\ConnectionProject\\modules_08.png");
imshow("【原图】", srcImage);//首先对图像进行空间的
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2024-01-15 18:48:47
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# Python OpenCV获取最外层轮廓
在图像处理中，轮廓是指连接所有边界上连续的点的曲线，通常用于检测对象的形状。在OpenCV库中，可以使用`findContours`函数来获取图像中的轮廓信息。然而，有时候我们可能只需要获取最外层的轮廓，这样可以简化后续处理过程。
## 如何获取最外层轮廓
要获取最外层轮廓，我们首先需要找到所有的轮廓，然后筛选出最外层轮廓。在OpenCV中，可以
原创
2024-06-17 06:05:52
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相比C++而言，Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库，以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。
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2023-07-14 14:28:16
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# 使用 Python 和 OpenCV 根据轮廓获取填充
在计算机视觉领域，轮廓检测是图像分析的重要技术之一。它可以用于对象识别、图像分割和形状分析。而在许多应用中，我们希望根据检测到的轮廓将图像中的区域进行填充，以实现更直观的视觉效果。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 根据轮廓获取填充，并提供相应的代码示例。
## OpenCV 简介
OpenCV 是一个开源的计算机视
摘 要： 虹膜的定位包括瞳孔(内圆)和虹膜外圆的定位。该方法首先预判断瞳孔中心和半径截取目标区域小图，然后对目标区域提取边缘采用最小二乘抛物线拟合，算出左右固定区域内边缘点极值点坐标，得到瞳孔初始的中心坐标和半径。最后利用边缘点搜索方法精确定位虹膜。实验结果表明，该虹膜定位方法在速度和精度上都能达到较好效果。关键词： 虹膜定位；OTSU；灰度积分投影；抛物线拟合；hough变换；圆周点
import cv2img = cv2.imread( 'E:\A.jpeg' )cv2.imshow( 'img', img )gray = cv2.cvtColor( img, cv2.COLOR_BGR2GRAY )ret, binary = cv2.threshold( gray, 127,...
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2015-12-09 21:23:00
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这些年，你可能看过很多这样的新闻：“用 Python + OpenCV 把照片变成油画……”“Python + OpenCV 实现自动扫雷，挑战世界记录……”“Python + OpenCV 实现人脸识别、年龄识别、人脸融合……”“Python + OpenCV 实现自动驾驶……” 这些新闻的背后，都来自「计算机视觉技术」。计算机视觉是一门致力于教会计算机” 看 “的科学，其目的是让计
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2023-08-24 19:11:06
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轮廓（Contours），指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。 在轮廓检测之前，首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中，寻找的物体是白色的，而背景必须是黑色的，因此图片预处理时必须保证这一点。 import cv2
#读入图片
img = cv2.imread("1.png")
# 必须先转化成灰度图
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2023-06-19 17:14:54
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OpenCV绘制图像轮廓绘制轮廓的一般步骤:1、读取图像image = cv2.imread('image_path')2、将原图转化为灰度图像image_gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)3、将灰度图像进行二值化阈值处理# 这里将阈值设置为127为例,最大阈值为255
t, binary = cv.threshold(image_gray,
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2023-09-22 13:24:38
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