摘要: 形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支.用数学形态学(也称图像代数)表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具. 基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的. 形态学图像处理的基本运算有: 膨胀和腐蚀(膨胀区域填充,腐蚀分割区域) 开运算和闭运算(开运算去除噪点,闭运算填充内部孔洞) 击中与击不中 顶帽变换,黑帽变换 形态学的应用:消除噪声.边界提取.区域填充.连通分量提取.凸壳.细化.粗化等:分割出独立的图像元素,或者图像中相邻的…

部分 VI视频分析 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的“C1”,它的圆心为蓝色方…

1.流程调用图 2.部分代码分析 //模板函数进行颜色空间的转换 template <typename Cvt> void CvtColorLoop(const Mat& src, Mat& dst, const Cvt& cvt) { //封装Tbb的并行结构parallel_for,OpenCV导出为:parallel_for_ //Range:迭代范围类 CvtColorLoop_Invoker<Cvt>:模板类 parallel_for_(Range…

2014,3,16   老师的工作建议如下:   1. 与四民沟通下,把openCV这边的源代码和调用接口发给四民同时抄送给我. 2. 根据openCV的实时检测结果,实现对屏幕的调整(下周一前基本实现,下周五完全实现). 四民这边会辅助你. 近期任务: 2014.3.14 每天的汇总各发给老师和师兄 opencv:把opencv函数接口注释,搞懂它的功能,了解它检测的数据是... 测试... 底层:安卓阅读器,放大缩小...怎么去调用 原函数是这样的 分析一下这个函数 public Mat o…

一.漫水填充算法 该算法通过一个指定的种子点,来分析整张图片上的像素,并设置像素差异阈值,在阈值类的点,最后变成相同的颜色.该方法通过上下限和连通方式来达到不同的连通效果. 该方法常用与标记和分离图像的一部分,以便于对其做进一步的分析和处理,填充的结果总是连通的区域. API:void floodFill(源图像,掩码,Point 种子点,scaral 染色值,Rect* 重绘区域的最小边界矩形区域,scaral 与种子点颜色的负差最大值,scaral 与种子点颜色的正差最大值,int 操作方式…

形态学操作是指基于形状的一系列图像处理操作,包括膨胀,腐蚀,二值化,开运算,闭运算,顶帽算法,黑帽算法,形态学梯度等,最基本的形态学操作就是膨胀和腐蚀. 一.膨胀 首先需要明确一个概念,膨胀和腐蚀都是针对于图像中较亮的区域而言的,膨胀就是亮的区域变多了,而腐蚀就是暗的区域变多了. 膨胀的功能主要有消除噪声,分割出独立的图像元素,在图像操作的时候,有时候需要对图像中的某些形状进行检测,而这些形状相互连接在一起,不好分开检测,膨胀就能切开这些形状(很小的连接位置),或者图像中有很小块的黑斑,或许是相…

adaptiveThreshold(~gray_src, binImg, , ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, , -); #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("E:/opencv3.2/TestOpenC…

形态学操作 开操作- open 闭操作- close 形态学梯度- Morphological Gradient 顶帽 – top hat 黑帽 – black hat 开操作- open 先腐蚀后膨胀 可以去掉小的对象,假设对象是前景色,背景是黑色 闭操作-close 先膨胀后腐蚀(bin2) 可以填充小的洞(fill hole),假设对象是前景色,背景是黑色 形态学梯度- Morphological Gradient 膨胀减去腐蚀 又称为基本梯度(其它还包括-内部梯度.方向梯度) 顶帽 –…

上一次通过投影的方式进行了文本块分割,(见 https://www.cnblogs.com/BoyTNT/p/11812323.html )但这种方法有很大的局限性,要求分行清晰.不能有字符跨多行.不能倾斜,而且对噪声比较敏感.还是拿上一回的图片,但是我在上面加了一个比较大的字,得出的结果就有问题了: 可以看到,由于右下角大大的“测”字跨了多行,导致水平投影分行时就出错了. 本次换一种方法,基于连通性分析来做.简单讲,就是把图像做一定的膨胀操作,使得同一个字符的不同部分以及相邻字符相互重叠到一起…

1. 聚类:将拥有最相似属性的数据归为一类. K-means聚类: python调用格式:compacness, labels, centers = cv2.kmeans(data, K, criteria, bestLabels=None, attempts, flags, centers=None) data: 需要被聚类的输入数据. K: 类别数目. criteria: 算法终止标准, 比如最大循环次数,期望的准确率. attempts: 算法使用不同的初始位置,执行的次数,算法返回最优结…