获取轮廓 #import <opencv2/opencv.hpp> #import <opencv2/imgcodecs/ios.h> #import <opencv2/imgproc/types_c.h> @implementation OpenCVHelper +(UIImage *)getImageOutLine:(UIImage *)iputimg { cv::Mat cvImage; UIImageToMat(iputimg, cvImage); cv::Ma…

1.图像轮廓 1.1图像轮廓与API函数 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续.一般地,获取图像轮廓要经过下面几个步骤: 1)     读取图片. 2)     将彩色图像转换成灰度图像. 3)     将灰度图像转换成二值图形并查找其二值图像边缘即可(如canny边缘检测). 4)     显示轮廓边缘. findContours寻找轮廓函数,原型为: CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutp…

通常这是一幅边缘图像,比如来自 Canny算子.cv:: Houghlines函数的输出是cV::Vec2f向量,每个元素都是一对代表检测到的直线的浮点数(p,0).在下例中我们首先应用 Canny算子获取图像轮廓,然后基于霍夫变换检测直线 这个函数的的表达直线的方式用的不习惯的话可以用下面这个. HoughLinesP函数的原型为: void HoughLinesP(InputArray image,OutputArray lines, double rho, double theta, in…

一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板. 矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶数表示对应的部分的指数.该计算是对轮廓边界上所有像素(数目为n)进行求和.如果p和q全为0,那么m00实际…

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数003·contour,轮廓处理 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjec…

需要处理的图片: 1.png(空白区域为透明) 2.png 处理后的结果图片:result.png 代码如下: import java.awt.Graphics2D; import java.awt.Image; import java.awt.Rectangle; import java.awt.Shape; import java.awt.Transparency; import java.awt.geom.Area; import java.awt.image.BufferedImage;…

对于一般的图像提取轮廓,这篇博文介绍了一个很好的方法,但是对于有噪声的图像,并不能很好地捕获到目标物体. 比如对于我的鼠标,提取的轮廓效果并不好,因为噪声很多: 所以本文增加了去掉噪声的部分. 首先加载原始图像,并显示图像 img = cv2.imread("temp.jpg") #载入图像 h, w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽 cv2.imshow("Origin", img) #显示原始图像 然后进行低通滤波处理,进行降噪 blured…

OpenCV 如何打开摄像头获取图像数据? 代码运行环境:Qt 5.9.1 msvc2015 32bit OpenCV 3.3.0 #include "include/opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char *argv[]) { #define 第一个摄像头 0 #define 第二个摄像头 1 #defi…

物体的轮廓勾勒出了物体的整体形状,物体形状的边界像素一起组合成了轮廓. 灰度图像边界的明显特征是边界两侧灰度级的突变,根据这个特征,使用Sobel.拉普拉斯或Canny之类的边缘检测算子可以有效的检测到物体的边界,所有连续的边界像素组合在一起成为一个整体,就构成了物体的轮廓. 轮廓检测可以使用findContours函数,检测步骤是: 1.  使用拉普拉斯或Canny等边缘检测算子处理图像,获得仅包含边界的二值图像 2.  使用findContorus方法,获取图像所有的边界连续像素序列,并保存…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…