opencv总结
2018-02-2623:59:02
唉,这软件我很烦躁,今天又搞了好几遍,出错提示的时候总是出问题!
而且,无论什么错误,都是提示一堆乱码!
定义ROI区域有两种方法,第一种是使用cv:Rect.顾名思义,cv::Rect表示一个矩形区域。指定矩形的左上角坐标(构造函数的前两个参数)和矩形的长宽(构造函数的后两个参数)就可以定义一个矩形区域。
定义ROI区域有两种方法,第一种是使用cv:Rect.顾名思义,cv::Rect表示一个矩形区域。指定矩形的左上角坐标(构造函数的前两个参数)和矩形的长宽(构造函数的后两个参数)就可以定义一个矩形区域。
- //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
- Mat imageROI;
- //方法一
- imageROI=image(Rect(500,250,logo.cols,logo.rows));
另一种定义ROI的方式是指定感兴趣行或列的范围(Range)。Range是指从起始索引到终止索引(不包括终止索引)的一连段连续序列。cv::Range可以用来定义Range。如果使用cv::Range来定义ROI,那么前例中定义ROI的代码可以重写为:
- //方法二
- imageROI=srcImage3(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));
边缘检测》》》》
一. 主要函数
1.1 cvCanny
函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测
函数原型:
void cvCanny(
const CvArr* image,
CvArr* edges,
double threshold1,double threshold2,
int aperture_size=3
);
函数说明:
第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图。
第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图。
第三个参数和第四个参数表示阈值,这二个阈值中当中的小阈值用来控制边缘连接,大的阈值用来控制强边缘的初始分割即如果一个像素的梯度大与上限值,则被认为是边缘像素,如果小于下限阈值,则被抛弃。如果该点的梯度在两者之间则当这个点与高于上限值的像素点连接时我们才保留,否则删除。
第五个参数表示Sobel 算子大小,默认为3即表示一个3*3的矩阵。Sobel 算子与高斯拉普拉斯算子都是常用的边缘算子,详细的数学原理可以查阅专业书籍。
为了更好的使用cvCanny()函数,下面再介绍二个实用的函数,这二个函数对后面的程序实现非常有帮助。
1.2 cvCreateTrackbar
函数功能:创建trackbar并添加到指定窗口
函数原型:
intcvCreateTrackbar(
const char* trackbar_name,
const char* window_name,
int* value,
intcount,
CvTrackbarCallback on_change
);
函数说明:
第一个参数表示该trackbar的名称。
第二个参数表示窗口名称,该trackbar将显示在这个窗口内。
第三个参数表示创建时滑块的位置。
第四个参数表示滑块位置的最大值,最小值固定为0。
第五个参数表示回调函数。当滑块位置有变化时,系统会调用该回调函数。
注:被创建的trackbar默认显示在指定窗口的顶端,可以通过函数cvGetTrackbarPos()来获取trackbar显示的位置信息,以及通过函数cvSetTrackbarPos()来重新设置trackbar的显示位置。
1.3 CvTrackbarCallback
函数功能:cvCreateTrackbar()函数所使用的回调函数
函数定义:
typedef void (CV_CDECL *CvTrackbarCallback)(int pos)
函数说明:
当trackbar位置被改变的时,系统会调用这个回调函数,并将参数pos设置为表示trackbar位置的数值。
二. 示例程序代码
下面就给出在OpenCV中使用Canny 边缘检测的程序代码:
- //图像的Canny边缘检测
- //By MoreWindows (http://blog.csdn.net/MoreWindows)
- #include <opencv2/opencv.hpp>
- using namespace std;
- #pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")
- IplImage *g_pSrcImage, *g_pCannyImg;
- const char *pstrWindowsCannyTitle = "边缘检测图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";
- //cvCreateTrackbar的回调函数
- void on_trackbar(int threshold)
- {
- //canny边缘检测
- cvCanny(g_pSrcImage, g_pCannyImg, threshold, threshold * 3, 3);
- cvShowImage(pstrWindowsCannyTitle, g_pCannyImg);
- }
- int main()
- {
- const char *pstrImageName = "001.jpg";
- const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";
- const char *pstrWindowsToolBar = "Threshold";
- //从文件中载入图像的灰度图CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE - 灰度图
- g_pSrcImage = cvLoadImage(pstrImageName, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
- g_pCannyImg = cvCreateImage(cvGetSize(g_pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
- //创建窗口
- cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
- cvNamedWindow(pstrWindowsCannyTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
- //创建滑动条
- int nThresholdEdge = 1;
- cvCreateTrackbar(pstrWindowsToolBar, pstrWindowsCannyTitle, &nThresholdEdge, 100, on_trackbar);
- //在指定窗口中显示图像
- cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, g_pSrcImage);
- on_trackbar(1);
- //等待按键事件
- cvWaitKey();
- cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);
- cvDestroyWindow(pstrWindowsCannyTitle);
- cvReleaseImage(&g_pSrcImage);
- cvReleaseImage(&g_pCannyImg);
- return 0;
- }
运行效果如图所示:
本篇介绍了Canny边缘检测,这种方法能有效的找出图像中的所有边缘。后面将还有文章介绍在OpenCV中对图像进行轮廓检测,欢迎继续浏览。在对图像进行轮廓检测前必须要先对图像进行二值化,因此请先看《【OpenCV入门指南】第四篇图像的二值化》
转载请标明出处,原文地址:http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8239625
opencv总结的更多相关文章
- opencv在图像显示中文
在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <op ...
- opencv中Mat与IplImage,CVMat类型之间转换
opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型 ...
- opencv源码:cascadedetect
级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( ...
- 基于OpenCV的车辆检测与追踪的实现
最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大 ...
- OpenCV人脸识别Eigen算法源码分析
1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本 ...
- OpenCV人脸识别LBPH算法源码分析
1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻 ...
- OpenCV模板匹配算法详解
1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标.OpenCV ...
- android studio 使用 jni 编译 opencv 完整实例 之 图像边缘检测!从此在andrid中自由使用 图像匹配、识别、检测
目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/lin ...
- 海康网络摄像机YV12转换为BGR,由opencv Mat显示 (转)
我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格 ...
- Android Studio-—使用OpenCV的配置方法和demo以及开发过程中遇到的问题解决
前提: 1.安装Android Studio(过程略) 2.官网下载OpenCV for Android 网址:http:opencv.org/downloads.html 我下载的是下图的版本 3. ...
随机推荐
- 我的arcgis培训照片6
来自:http://www.cioiot.com/successview-556-1.html
- Zookeeper学习 & Paxos
首先,Zookeeper是基于Paxos来进行分布式选举管理的,Paxos的内容可以参考我另一篇文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6037004.html ...
- JAVA 小程序之ATM
一个JAVA的小程序,主要要求有模块化编程的思想,能够把ATM中各个功能独立成为一个一个的方法. ATM主要功能有: 查询余额: 取款: 存款: 修改密码: 退出. 以上功能均由独立的方法给出,具体实 ...
- centos7 禁止 root ssh login
CentOS 7 默认容许任何帐号透过 ssh 登入,包括 root 和一般帐号,为了不让 root 帐号被黑客暴力入侵,我们必须禁止 root 帐号的 ssh 功能,事实上 root 也没有必要 s ...
- [Typescript Kaop-ts] Use AOP in Vue Components with TypeScript and Kaop-ts
Aspect Oriented Programming, AOP, allows to reuse logic across an entire app in a very neat way, dec ...
- C#中Stack<T>类的使用及部分成员函数的源代码分析
Stack<T>类 Stack<T> 作为数组来实现. Stack<T> 的容量是 Stack<T> 能够包括的元素数. 当向 Stack<T&g ...
- Android插屏动画效果
公司研发SDK,须要类似有米插屏的动画效果,研究了下,写了一个DEMO,凝视非常具体了. <span style="font-size:24px;">package c ...
- 基于 Web 的 Go 语言 IDE - Wide 1.1.0 公布!
公布 1.1.0 这个版本号改进了非常多细节,已经全然能够用于正式项目的开发 同一时候我们上线了 Wide 在线服务 到眼下,我们提供了 Wide 和 Solo 两个在线服务,详情请看这里. Wide ...
- from import 引入 变量 函数
- mystr = '{}{}{}'.format(mystr, random.randint(0, 9), adurl)
mystr = '{}{}{}'.format(mystr, random.randint(0, 9), adurl)