目录1.轮廓检测的原理和步骤 2. 轮廓检测的参数和方法3.轮廓绘制的参数和方法4.代码示例OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库，提供了丰富的功能和工具来处理图像数据。其中，轮廓检测是一项重要的技术，用于识别图像中的对象边界并进行进一步的分析和处理。本文将介绍OpenCV中轮廓检测和绘制的基本原理和方法。1.轮廓检测的原理和步骤 轮廓检测的原理是通过检测
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2024-10-11 09:34:50
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本文主要演示Dlib在windows环境下利用VS配置环境运行成功调用摄像头的实时人脸特征点提取以及轮廓的描绘。 ///软件资源 Dlib下载链接： //官网链接 http://dlib.net //但最新版的dlib用VS2015会报一个很奇葩的错误，故而推荐上面的下载链接 人脸库下载链接：http://dlib.net/files/shape_
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2024-02-02 23:32:23
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hog是一个基于梯度的直方图提取算法，用于人体检测十分有效。在opencv2.2+版本里面已经实现。封装在HOGDescriptor类里。hog其实就是对一副图片的指定大小区域进行梯度统计。可以直接调用。opencv把它过于复杂化了，用的时候分什么window，block，cell啥的。。。一大堆东西。这里有三篇很好的文章介绍一下。这篇文章就是对window，block，cell的解释http:/
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2024-05-27 20:50:14
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参考：画直线 C语言图像读取及基本操作 ORB特征 利用C语言，实现一个简单的ORB特征提取、描述子构造及匹配的程序，这是之前完成的一项大作业的初步版本，分享到博客里，供大家交流，实现完整版的ORB特征版本要复杂一些。这个版本严格来说不算是对ORB特征的复现，如果仔细看代码，ORB中的R（旋转）是没有实现的，因此从可视化效果来看，还是存在一些错误的匹配，这个程序的主要
推文：OpenCV-Python教程（11、轮廓检测）一、轮廓发现是基于图像边缘提取的基础，寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓的发现。 操作步骤1.转换图像为二值化图像：threshold方法或者canny边缘提取获取的都是二值化图像 2.通过二值化图像寻找轮廓：findContours 3.描绘轮廓：drawContours二、相关函数1、findContours
原文地址：opencv特征提取作者：C吉羊特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定
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2023-01-05 13:10:47
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文章目录一、dlib库介绍及相关安装1.1 简介1.2 库的下载安装二、利用dlib库在眼睛处绘制黑色的实心圆三、总结四、参考 一、dlib库介绍及相关安装1.1 简介dlib库是一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库（自带图像编解码库源码）。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广
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2024-02-22 15:52:41
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一：前言特征检测是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。在opencv中，我们常用的特征检测算法有SIFT，SURF以及HOG，LBP，Haar特征检测等等，下面我们将分别介绍这几个算法。篇幅有点长，我尽量每个地方都能说到，有错误的地方还
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2024-05-24 06:14:59
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opencv--图像特征提取与描述1.图像的特征2. Harris和Shi-Tomas算法2.1 Harris角点检测2.1.1 原理2.1.2 实现2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1原理2.2.2 实现3.SIFT/SURF算算法3.1SIFT算法3.1.1 SIFT原理3.1.2 SIFT算法基本流程3.1.3 尺度空间极值检测3.1.4 关键点定位3.1.5 关键点方向确定3.
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2023-07-11 23:41:04
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前文大概介绍了CPU中的ORB特征提取算法的实现方法。其中提到了虽然ORB是专门为CPU设计的特征提取算法，但在OpenCV中的cudafeatures2d里也存在着用CUDA加速的ORB算法库（OpenCV编译时需交叉编译CUDA才可用）。网上关于OpenCV3中GPU加速的ORB算法的实例特别少，博主根据官方的reference介绍，参考CPU版的ORB算法，摸索出了一套CUDA ORB算法的
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2024-07-31 17:39:26
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opencv图像特征点的提取和匹配(二)在上面一节大概分析了一下在opencv中如何实现特征的提取，这一节分析一下opencv中如何生成特征点的描述子并对描述子进行匹配。opencv提取的特征点都保存在一个向量(vector)中，元素的类型是Point类。所有实现特征点描述子提取的类均派生于DescriptorExtractor类。特征描述子的匹配是由DescriptorMatcher类实现，匹配
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2024-01-08 14:06:05
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看到OpenCV2.4.6里面ORB特征提取算法也在里面了，套用给的SURF特征例子程序改为ORB特征一直提示错误，类型不匹配神马的，由于没有找到示例程序，只能自己找答案。 （ORB特征论文：ORB： an efficient alternative to SIFT or SURF.点击下载论文） 经过查找发现： 描述符数据类型有是float的，比如说SIFT，SURF描述符，还有是uchar的
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2024-07-29 13:24:50
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1、前言传统 LBP 特征通过比较重心局部窗口区域中心像素点灰度值与其它像素点的灰度关系来进行二值编码，因而极易受噪点影响。在非均匀光照、噪声及遮挡等情况下对图像纹理特征的描述能力不足。ELBP 在对图形进行二值特征时，不仅考虑中心像素点灰度值与其它像素点的灰度大小关系，还对其灰度差异值的绝对值进行编码，以增加图像纹理的细节信息。本文旨在介绍 ELBP 特征提取方式实现思路。2、实现原理传统 LB
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2023-12-20 05:34:30
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1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。&
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2024-05-27 15:10:56
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# Python OpenCV提取最大轮廓特征指南
在图像处理领域，提取轮廓是常见的任务之一。使用 OpenCV 进行轮廓提取并提取最大轮廓的特征可以用在各种实际应用中，如物体检测、图像分割等。本文将引导您通过完整的流程来实现此功能。
## 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
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1.轮廓边界框物体的轮廓检测会根据无意的形态进行边界提取，常用的边界提取有矩形框、圆形框、椭圆型等提取操作。Opencv提供了大量的轮廓、边缘即边界检测的相关函数，函数approxPolyDP()表示对多边形曲线做近似；函数boundingRect()表示计算并返回包围轮廓点集中的最小矩形，函数 minENclosingCircle()表示计算完全包围已有轮廓最小圆；函数minAreaRect表示
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2023-10-20 14:04:50
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# 使用Java和OpenCV进行特征提取
随着计算机视觉和图像处理的广泛应用，特征提取技术在图像分析中扮演了重要角色。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Java结合OpenCV库进行特征提取，并通过示例代码进行演示。
## 什么是特征提取？
特征提取是计算机视觉中的一个关键步骤，其目的是从图像中提取出有用的信息和模式。这些特征可以用于图像分类、对象检测以及图像匹配等任务。常见的特征提取方法包
一 ，ml5.js是什么ml5.js 它是基于Tensorflow.js的一个非常简便易用的接口，目的是让更广泛的受众更容易使用机器学习。（结合官网食用）其他知识点索引点这里FeatureExtractor特征提取器您可以使用神经网络来识别图像的内容。大多数情况下，您将使用在大型数据集上训练的“预训练”模型将图像分类为一组固定的类别。但是，您也可以使用预训练模型的一部分：features。这些功能
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2024-09-12 14:35:44
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思路：思路很简单，前面有一篇讲了如何利用3000fps检测人脸特征点，把特征点检测出来之后，就有了人脸的大概轮廓。如下图。 上图只是显示了部分特征点，从0-16个特征点可以知道大概的脸型。 但是还有上半部分没有特征点，无法确定头发部分。怎么办呢？通过查看文献，其中这篇论文《Face Image Quality Assessment Based on Learning to Rank》提到了一个
