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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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
# OpenCV中几何形状识别
## 引言
OpenCV是一个非常强大的开源计算机视觉库，它提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。其中之一是几何形状识别，它可以识别图像中的几何形状，如圆、矩形、三角形等。本文将介绍如何使用OpenCV进行几何形状识别，并给出相关的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在Python环境中安装Ope
原创
2023-09-29 14:32:54
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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 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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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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# 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
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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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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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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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 &
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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使用特定形状的轮廓包围基本概念在实际应用中, 经常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求, 提取包围轮廓的多边形也方便我们做进一步分析, 轮廓包围主要有一下几种: - 轮廓外接矩形 - 轮廓最小外接矩形(旋转) - 轮廓最小包围圆形 - 轮廓拟合椭圆 - 轮廓逼近多边形曲线轮廓外接矩形不能进行旋转，为下图中所示的绿色框。 函数原型轮廓外接矩形—boundingRect()Rect bo
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2023-12-15 05:02:32
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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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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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形态学滤波-角点检测就是利用形态学处理中的腐蚀和膨胀操作进行的角点检测、边缘检测。基本步骤第一步：十字型核-------->【对原图：膨胀操作】效果：原图在水平和垂直方向会扩展，而45度.135度方向没有得到扩展目的：目的是使得在下一步的腐蚀操作中，保证腐蚀后的边缘与原图一致，而只有角点被腐蚀掉第二步：菱形核-------->【对第一步的结果：腐蚀操作】效果：使得第一步的结果在水平和垂
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2024-04-25 19:24:03
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十六、背景建模怎样捕捉一个物体是前景（运动）还是背景（静止）？有两个方法 方法一：帧差法 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单，但会引入噪音和空洞问题。 方法二：混合高斯模型 在进行前景检测前，先对背景进行
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2024-03-28 13:10:24
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阿尔伯特·爱因斯坦曾经说过这么一句话“如果你不能简单地解释它，你就不能很好地理解它”，我深以为然！尤其是在计算机视觉领在业务中，阻止AI发展的主要障碍之一是深度学习解决方案是需要完全掌握和理解这些工具的工作方式，这是极其复杂的。除此之外，还有为业务案例开发和实施正确的解决方案的时效性。显然，该列表并非详尽无遗，因此企业在实施此类工具时会慢慢采取行动。我还要补充说，与一个更简单且可能更旧的解决方
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2024-08-10 18:08:01
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