膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)图像形态学操作图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学形态学有四个基本操作：腐蚀、膨胀、开、闭膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段腐蚀和膨胀是对白色部分(高亮部分)而言的，不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀
索引目录1.形态学概述2.膨胀与腐蚀2.1 膨胀2.2 腐蚀3.开运算和闭运算3.1 开运算3.2 闭运算4.形态学梯度5.击中与击不中变换6.顶帽与黑帽变换6.1 顶帽6.2 黑帽7. 形态学算法应用7.1 边界提取与跟踪7.2 孔洞填充：7.3 连通分量提取：7.4 凸壳：7.5 细化7.6 粗化7.7 骨架：7.8 形态学重建7.9 测地膨胀7.10 测地腐蚀 1.形态学概述形态学主要处理
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2024-07-22 21:31:01
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 实现简单的形状识别。形状识别是计算机视觉中的一个重要任务，应用广泛，如物体识别、图像分析和机器人导航等。随着 Python 和 OpenCV 的不断发展，开发者可以更方便地实现这一功能。接下来，我们将从环境预检，部署架构，安装过程，依赖管理，安全加固，到最佳实践逐一拆解这一过程。
## 环境预检
在正式开始之前，首先需要确保
1.1 什么是算法
简答介绍了算法的概念，举出了2个例子：欧几里得算法和埃拉托色尼筛。
呵呵，这里说一下之前在校内上许多计算机专业的学生转载的有趣的一个段子："早上去图书馆一女生背着一堆书进了阅览室，结果警报响了，大妈让女生看看是哪本书把警报弄响了，那女生把书倒出来，准备一本一本的测。大妈见状急了，把书分成两份，第一份过了一下，响了。又把这一份分成两份接着测，三回就找到了，大妈用鄙视的眼神看着
目录图形检测图像的轮廓轮廓拟合矩形包围框凸包Canny 边缘检测霍夫变换直线检测圆环检测小结图形检测图形检测是计算机视觉的一项重要功能。通过图形检测可以分析图像中可能存在的形状，然后对这些形状进行描绘，如搜索并绘制图像的边缘，定位图像的位置，判断图像中有没有直线、圆形等。虽然图形检测涉及非常深奥的数学算法，但 OpenCV 已经将这些算法封装成简单的方法，开发者只要学会如何调用方法、调整参数即可很
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2024-03-02 09:26:54
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1. 功能说明通过摄像头识别圆形及矩形两种形状。 2. 电子硬件 本实验中采用了以下硬件：主控板Basra主控板（兼容Arduino Uno）扩展板Bigfish2.1电池7.4V锂电池通信2510通信转接板WiFi路由器其它摄像头配置OpenCV的Visual Studio 2015.net环境的计算机一台3. 功能实现
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2023-12-01 12:32:09
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1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。实现流程：准备两幅图像：1.原图像(I)：在这幅图中，找到与模板相匹配的区域2.模板(T)：与原图像进行比对的图像块滑动模板图像和原图像进行比对：将模板块每次移动一个
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2024-03-27 15:04:59
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# 使用OpenCV识别形状的完整指南
在机器视觉领域，OpenCV是一个非常流行的图像处理库，它提供了大量的功能来帮助我们实现图像和视频中的各种视觉任务。今天我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来识别形状。本文将涵盖整个流程，从准备工作到实现细节，适合刚入行的小白学习。
## 一、项目流程概述
下表展示了实现OpenCV形状识别的整体步骤：
| 步骤 | 描述
1.模板匹配（Template Match）（1）模板匹配介绍模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域，所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像）另外需要一个待检测的图像-源图像S工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，俩者相同的可能性越大模板匹配介绍——匹配算法介绍计算（归一化）平方不同计算（归一化）相关性计算（归一化）
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2024-02-29 11:23:06
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实验十三 轮廓形状分析实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解轮廓形状分析的基本原理；掌握实现轮廓形状分析的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）得到原图的灰度图像并进行平滑； （四）使用Threshold检测边缘； （
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2024-02-18 11:58:41
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霍夫线变换的思想是：霍夫线变换必须应用在二值图像上，它认为图像上每一个点都有可能是某条直线上的一个点，对过每点的所有直线进行投票，根据设定的权重做最终的判断，这个是霍夫线变换的理论基础。OpenCV 4 提供了检测图像边缘是否存在直线和圆形的检测算法直线检测霍夫直线变换霍夫变换中存在的两个重要的结论(1)图像空间中的每条直线在参数空间中都对应着单独一个点来表示。(2)图像空间中的直线上任何像素点在
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2023-11-28 06:08:38
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目录一、什么是物体测量？二、如何实现物体测量？三、算法实现细节四、算法代码实现五、算法运行过程六、效果展示七、问题探讨参考资料注意事项 一、什么是物体测量？所谓的物体测量就是算法通过计算后自动的输出图像中各个物体的大小，具体如下图所示： 我们将该图输入到设计的算法中，算法通过计算依从从左往右输出图片中各个物体的大小并输出相应的BB，这个任务在现实场景中具有很多的应用，下面就来看看如何来实现这
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2023-10-09 00:11:06
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概述给定三角形ABC和一点P(x,y,z)，判断点P是否在ABC内。这是游戏设计中一个常见的问题。需要注意的是，这里假定点和三角形位于同一个平面内。本文介绍三种不同的方法，由浅入深一 内角和法连接点P和三角形的三个顶点得到三条线段PA，PB和PC，求出这三条线段与三角形各边的夹角，如果所有夹角之和为180度，那么点P在三角形内，否则不在，此法直观，但效率低下。二 同向法假设点P位于三角形内，会有这
本次笔记的内容主要是实现对形状的检查，使用Opencv中的函数实现图片中图形的监测。1、首先开始对原始图形进行预处理。String path="../shapes.png";
Mat img;
img=imread(path);
cvtColor(img,imgGray,COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(imgGray,imgBlur,Size(3,3),3,0);
Ca
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2023-07-28 13:59:20
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OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、dr
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2023-01-05 11:46:34
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Java OpenCV 图像处理26.0 HOG特征提取1 HOG 简述2 HOG 特征提取2.1 检测窗口2.2 归一化图像2.3 计算梯度2.4 统计直方图2.5 梯度直方图归一化2.6 得到HOG特征向量3 Java HOG 特征提取测试4 C# HOG 特征提取测试 1 HOG 简述HOG是Histogram of Oriented Gradient的缩写，是一种在计算机视觉和图像处理中
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2024-10-17 17:51:05
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文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析 前言 特征匹配是一种图像处理技术，用于在不同图像之间寻找相似的特征点，并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析 &
矩形识别.利用opencv来识别图片中的矩形 其中遇到的问题主要是识别轮廓时矩形内部的形状导致轮廓不闭合。 1. 对输入灰度图片进行高斯滤波 2. 做灰度直方图，提取阈值，做二值化处理 3. 提取图片轮廓 4. 识别图片中的矩形 5. 提取图片中的矩形常用函数 （1）approxPolyDP 多边形逼近
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2023-08-01 11:55:50
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文章目录检测前预处理----边缘检测二值图findContours函数----检测轮廓contourArea、arcLength函数----面积、周长contourArea函数----轮廓面积arcLength函数----轮廓长度approxPolyDP函数----曲线折线化drawContours函数----绘制轮廓示例 检测前预处理----边缘检测二值图所谓形状/轮廓的检测就是把待检测图像中
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2023-12-27 17:04:28
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目录 图像模板匹配 图像霍夫线检测 图像霍夫圆检测 图像模板匹配# 模板匹配
# 在给定的图片中查找和木板最相似的区域
# 输入包括模板和图片
# 思路：按照滑窗的思路不断移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-02-22 15:58:01
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