本次要整理记录的内容有：通过HSV色彩空间提取具有某种色彩范围的区域和像素统计。HSV色彩空间提取色彩范围 一般我们所使用的图像都是RGB图像，也就是具有R、G、B三通道的图像，每个通道的取值范围为[ 0 , 255 ]。而HSV图像同样是应用十分广泛的一种图像类型，它分为H、S、V三个通道，分别为色调、饱和度、亮度，其中H的取值范围是[ 0, 180 ]，S和V的取值范围是[ 0 , 255 ]
转载
2023-11-22 16:22:18
364阅读
吐槽一下，在网上查了半天opencv3关于删除最小连通区域的方法，结果还是没找到，就自己写了一个，效果还可以，就发出来和大家分享一下。思路： 1、遍历所有像素点 2、每遍历到一个黑点就去判断是否为连通区域起始点，若是则添加到待检测像素点集合中 3、遍历待检测像素点集合，检测待检测像素点周围（上下左右）的像素点，若是黑点，则添加到待检测像素点集合中，并把当前待检测像素点添加到已检测点集合。若待
转载
2024-02-18 20:27:54
52阅读
原作者：robberjohn 博客已删除了，源码下载链接在 对于二值化图像，去除孔洞时采用的方法实际上与去除小区域相同，因此完全可以用同一个函数进行。 这两个功能可以采取区域生长法来实现。须注意，
转载
2024-08-09 08:50:28
54阅读
这是后期补充的部分，和前期的代码不太一样效果图源代码//测试
void CCutImageVS2013Dlg::OnBnClickedTestButton1()
{
vector<vector<Point> > contours; //轮廓数组
vector<Point2d> centers; //轮廓质心坐标
v
转载
2024-03-15 19:55:26
91阅读
图像滤波,指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段,而在较高频段,有用的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。图像滤波的目的有两个:一个是抽出对象的特征作
OpenCV4.1.0在Linux环境下的下载安装看这里：OpenCV（一）————OpenCV概述与(Linux)环境搭建 搞了快一整天了，总算是可以运行程序了。OpenCV安装好之后就要开始实战前的准备了，在CLion上开始配置环境。没有下载CLion的，先下载安装一下。随便搜个博客参考就行。配置步骤：1.打开CL,点击File>New Project，新建C++项目untit
转载
2024-04-29 23:09:18
85阅读
OpenCVOpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。任务现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。因此，代替处理整个框架，如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤：定义兴趣区在ROI中检测轮廓阈值检测轮廓轮廓线什么是ROI？简而言之
转载
2023-11-20 07:55:24
176阅读
最近读了这篇论文并尝试复现，并填了论文里面没提到的一个小坑，整理了一下算法论文和思路，并附上python代码，如果有错误希望各位大佬批评指正(目前只做了Algorithm1，Algorithm2寻找最外围轮廓没写)一些重要定义图一 边界关系示例1，轮廓点(border point)：如果一个像素1在4-或者8-邻域找到一个像素为0的点，为一个轮廓点，如上图的B1，B2，B3，B4，其中阴影部分为1
# 使用Python OpenCV实现指定区域检测
在计算机视觉的领域中，使用OpenCV库进行图像处理是非常常见的。今天，我将指导您如何在Python中使用OpenCV检测图像的指定区域。以下是整个实现过程的步骤：
## 流程步骤
以下是实现“Python OpenCV指定区域检测”的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2
原创
2024-09-18 07:24:10
317阅读
# 这是一个示例 Python 脚本。
import cv2
import numpy as np
def track_object():
# 打开摄像头外接
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头帧
# ret（Return Value）是一个布尔值，表示是否成功读取了一帧图像。如果成功
转载
2024-06-18 10:12:27
292阅读
我目前正在对图像处理项目。 我使用Opencv2.3.1用VC ++。 我已经写，使得在输入图像进行滤波以仅蓝色和转换为二进制图像的代码。 二进制图像有，我不想要一些小物件。 我想消除这些小物件，所以我用的OpenCV的cvFindContours()方法来检测二值图像的轮廓。 但问题是我不能消除图像输出的小物件。 我用cvContourArea()函数，但没有正常工作..，侵蚀功能也不能正常工作
转载
2024-03-12 15:13:20
82阅读
对于上图的二值化图像，要去除左下角和右上角的噪点，方法：使用opencv去掉黑色面积较小的连通域。代码CvSeq* contour = NULL;
double minarea = 100.0;
double tmparea = 0.0;
CFileDialog dlg(true);
if (dlg.DoModal()==IDOK)
{
Cv
转载
2023-07-07 23:32:17
236阅读
描述最近遇到一个opencv中，去除最小空洞以及最小连通域的 算法， 因为要优化并集成到项目中，所以使用cuda对其进行加速，不过中间遇到一些问题，需要诚待解决，而且只是初版，里面的关于最佳线程数量的分配，都还没有优化。不过先贴上来吧，等有好的方式再做修改.opencv原算法.(这里其实也是百度到的一个)void Qimage2MatInteroperateGpu::removeSmallRegi
转载
2024-03-21 08:51:41
74阅读
void CAssimilation::DeleteObject(float **Data_AssHigh, int height, int width,int *MASK)
{
for (int X_pixel = 0; X_pixel <height; X_pixel++)
{
for (int Y_pixel = 0; Y_pixel < width; Y_pixel++
转载
2024-05-21 10:48:07
54阅读
Ⅰ. 边缘检测算法0x01.Canny边缘检测Canny边缘检测算法是由4步构成，分别介绍如下：第一步：噪声去除 由于边缘检测很容易受到噪声的影响，所以首先使用高斯滤波器去除噪声，在图像平滑那一章节中已经介绍过。第二步：计算图像梯度对平滑后的图像使用 Sobel 算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数（ 和 ）。根据得到的这两幅梯度图（&nbs
转载
2024-08-21 20:45:15
261阅读
前言在OpenCV中我们有时候提取样本的时候可能会通过颜色来进行提取，那HSV颜色空间在这个时候就可以加以利用上了，本章主要是解决HSV颜色空间（摘自网上文章，在此留用），用于对HSV一个基本的认识了解。HSV颜色系统简介HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统，在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见，因为它更符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜色
转载
2024-03-22 16:14:23
139阅读
2021.3.27OpenCV04Mat对象的操作-图像复制克隆-转灰度空间-显示像素点的值-显示行列-create方式创建mat对象
l
Mat
对象
OpenCV2.0
之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏的问题，是面向对象的数据结构。分了两个部分，头部与数据部分 l
IplImage
是从
2001
年
OpenCV
发布之后
转载
2024-04-18 23:41:17
263阅读
在讲解Mat之前，先来介绍一些基础知识。 阵列的数据类型 阵列的数据类型定义了为阵列的每个元素（图片中的像素）分配的比特数以及如何使用这些比特数表示元素的值。任何阵列的元素都应该有下面数据类型的一种： 单通道阵列CV_8U （8 bit 无符号整数）CV_8S （8 bit 有符号整数）CV_16U（16 bit 无符号整数）CV_16S （16 bit 有符号整数）CV_32S （32 bit
转载
2024-08-26 09:46:11
99阅读
1.在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？2.如果我们想要裁剪图像中任意形状的区域时，应该怎么办呢？ 答案是，使用掩膜(masking)。 我们先看一下掩膜的基础。图像的位运算。图像基本运算 图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋
转载
2024-05-24 19:19:16
137阅读
一、批量读取图像并截取所需区域import osimport cv2 for i in range(1,201): if i==169 or i==189: i = i+1 p
原创
2018-09-19 21:23:59
1498阅读
