边界聚类椭圆检测算法经典椭圆检测方法投票（聚类）方法随机hough变换椭圆检测算法最优化方法基于弧段的方法边界聚类算法流程预处理边界像素连接线段列提取线段列旋转方向统一凹点和角点检测圆弧聚类再配对直接最小二乘法椭圆拟合实验效果边界聚类算法检测结果边界聚类算法和随机霍夫变换算法比较 经典椭圆检测方法椭圆检测算法经过多年的研究发展，已经基本形成一个较完整的体系。它们大致可以分为三类即投票（聚类）、最
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2024-04-28 11:15:45
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1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等 • 函数： cv2.findContours()， cv2.drawContours() 1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 • 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界
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2023-09-27 11:33:37
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Windows系统下使用VS编辑器时，OpenCV源码已经编译了VC系列库文件，使用时下载源码解压直接调用即可。使用Qt编辑器时，需要自行编译OpenCV，生成相关库文件。相关操作如下：1. 下载所需工具（1）qt-opensource-windows-x86-mingw491_opengl-5.4.2.exe 842M下载地址https://download.qt.io/archive/qt/5
最终效果：
其实这个小功能非常有用，甚至加上只有给人感觉好像人脸检测，目标检测直接成了demo了，主要代码如下： // localize the object
std::vector<Point2f> obj;
std::vector<Point2f> scene;
for (
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2024-06-18 14:18:28
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如果一个点在两个正交方向上都有明显的导数，则我们认为此点更倾向于是独一无二的，所以许多可跟踪的特征点都是角点。 一下为角点检测中用到的一些函数 cvGoodFeaturesToTrack采用Shi和Tomasi提出的方法，先计算二阶导数，再计算特征值，它返回满足易于跟踪的定义的一系列点。 void cvGoodFeaturesToTrack(
const Cv
模型介绍OpenVINO支持头部姿态评估模型，预训练模型为：head-pose-estimation-adas-0001，在三个维度方向实现头部动作识别，它们分别是：pitch是俯仰角，是“点头“
yaw是偏航角，是‘摇头’
roll是旋转角，是“翻滚它们的角度范围分别为：YAW [-90,90], PITCH [-70,70], ROLL [-70,70]这三个专业词汇其实是来自无人机与航空领域
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2024-03-29 14:45:00
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在实际的应用中，提取图形码（如二维码、条形码）上的文字是一个普遍的需求，尤其是在图像识别、数据处理、自动化等领域。Python与OpenCV库结合，为解决这一问题提供了方便且高效的方法。本博文将详细探讨如何使用Python和OpenCV实现图形码文字提取的过程。
### 背景描述
图形码是一种常见的数据存储形式，能够高效地存放信息。随着物联网和智能设备的普及，图形码的应用也逐渐增多，涉及到各种
# Python 判断图形角度
在计算机图形学和几何计算中，判断角度是一个常见的问题。角度的计算在各种应用中都是至关重要的，尤其是在图形绘制、图像处理以及计算机视觉中。Python 提供了多种方式来计算和判断图形的角度，这里我们将详细介绍如何使用 Python 来实现这一功能。
## 角度的基本概念
角度是指两条射线之间的夹角，通常使用度（°）或弧度（rad）来表示。计算两个向量之间的夹角，
原创
2024-08-02 06:59:37
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# 使用 Python 和 OpenCV 计算图像角度的完整指南
在计算机视觉的领域，图像角度的计算是一个重要的应用。无论是对图像进行矫正，还是在图像处理中提供视觉信息，我们都可能会遇到需要计算角度的情况。本文旨在指导刚入行的小白如何使用 Python 和 OpenCV 库来实现图像角度的计算，以下是我们要完成的步骤。
## 章节流程
| 步骤 | 描述
一、图像轮廓 1. cv2.findContours(img，mode, method) 找出图中的轮廓值，得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明: &
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2024-09-04 15:40:12
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OpenCV是一个开源的计算机视觉库，主要用于图像处理和计算机视觉领域。它包含一系列的C函数和少量C++类，实现了许多通用的算法。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，它支持多种编程语言，包括C++、Python、Ruby、Matlab等，并且可以在不同的系统平台上使用，包括Windows、Linux、OS X、Android和iOS。至于OpenCV是否可以用于Off
欢迎访问人工智能社区 studyai.com studyai.com 下面的代码通过计算图像中给定区域的方向梯度直方图来估计图像的旋转角度主要内容包括：一、计算局部图像块方向梯度直方图的函数二、把给定图像按照给定的角度旋转三、如何利用旋转后的图像的方向梯度直方图和原图像的方向梯度直方图来估计旋转角度四、绘制方向梯度直方图计算效果如下次：主要代码如下： // Local
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2024-04-23 11:35:45
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Harris角点检测论文“A combined corner and edge detector”，关于HARRIS角点检测有很多文章已经说的挺好的，如[3][4]，在这篇文章，将简单介绍Harris角点检测，更主要是研究背后的数学原理，以及更深层次的理解协方差矩阵，特征值和特征向量在图像中更多的应用。并用简单的python代码实现该算法
Harris角点检测的基本思想是
一、前言这是我见过很详细的教你如何使用的PyQt5来完成UI界面设计的，专注于UI界面设计。对我而言，这教程就像是一个实用工具，因为我只需要能够显示图像并展示模型推理的结果即可。最近一直在努力改进网络和编写脚本，已经有一段时间没写博客了。因此，我打算重新整理这位博主的内容，争取以更简单的方式呈现。二、UI界面设计预览图如下所示：这里我们主要讲解代码部分，UI文件我会直接的提供给大家，大家可以下载下
clear all;imagDat=imread('t3','bmp');imagGray=rgb2gray(imagDat);figure(1);imshow(imagGray);imagMidfilter = medfilt2(imagGray,[3 3]); % 用指定大小为m×n的窗口对图像A进行中值滤波。%imagMidfilter=imagGray;%% 二值化图像[row column]=size(imagMidfilter);hist(imagMidfilter(:),0:255);threshold=100;%二值化的阈值 根据上面的
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2011-09-09 21:09:00
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1.图像读入import cv2
import numpy #图像以ndarray存储
img=cv2.imread('图像路径/图像名称',彩色/灰度图)
#cv2.IMREAD_COLOR 彩色图
#cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度图
#图像读入以后是一个三维矩阵，矩阵中的的每一个元素都是一个像素点，[b,g,r]的形式来表示一个像素点在B,G,R通道中的值。2.图像显示cv
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2024-02-12 22:16:14
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兴趣点（也叫做关键点或特征点）主要是指某些特殊的点，经过对它们执行局部分析，如果能够检测到足够多的这种点，同时它们区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征。这类点被大量用于解决物体识别，图像匹配，视觉跟踪，三维重建等问题。一、检测Harris角点 1.概念及原理(1)角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点。Harris观察一个假定的特征点周围小窗口内的方向性强度平均变化。如果我们
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2024-04-12 12:03:27
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基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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先看
提取轮廓
的代码：
1. Mat image = imread("D:/picture/images/binaryGroup.bmp",0);
2. if(!image.data)
3. return -1;
4. imshow("源图像",image);
5.
6. //获取轮廓
7. std::vector<std::vector<Poi
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2024-06-24 11:17:51
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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，其目的是让计算机理解图片的内容。我们都知道，
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2024-08-23 20:32:31
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