http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylif…

边缘检测的一般步骤: 最优边缘检测的三个评价标准: 低错误率:表示出尽可能多的实际边缘,同时尽可能地减少噪声产生的误报: 高定位性:标识出的边缘要与图像实际边缘尽可能接近: 最小响应:图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像噪声不应被标识为边缘. 示例程序: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //Canny边缘检测的一般过程: //…

---边缘检测概念理解--- 边缘检测的理解可以结合前面的内核,说到内核在图像中的应用还真是多,到现在为止学的对图像的操作都是核的操作,下面还有更神奇的! 想把边缘检测出来,从图像像素的角度去想,那就是像素值差别很大,比如X1=20和X2=200,这两个像素差值180,在图像的显示就非常明显,这样图像的边缘不就体现出来了?但是问题来了,一幅图像给你,如果一个像素一个像素对比, 1.周围像素差别不大的怎么办? 2.周围相差很大,但是很多的怎么办? 3.怎么样才能更好地区别图像的边缘呢? 比如5-2…

1. findCountours 转载于http://blog.sina.com.cn/s/blog_7155fb1a0101a90h.html findContours函数,这个函数的原型为: <span style="font-family:Times New Roman;">void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrayscontours, OutputArray hierarchy, int…

sobel算子一文说了,索贝尔算子是模拟一阶求导,导数越大的地方说明变换越剧烈,越有可能是边缘. 那如果继续对f'(t)求导呢? 可以发现"边缘处"的二阶导数=0. 我们可以利用这一特性去寻找图像的边缘. 注意有一个问题,二阶求导为0的位置也可能是无意义的位置 拉普拉斯算子推导过程 以x方向求解为例: 一阶差分:f'(x) = f(x) - f(x - 1) 二阶差分:f''(x) = f'(x+1) - f'(x) = (f(x + 1) - f(x)) - (f(x) - f(x…

只是实现一下,暂不考虑效率 import cv2 as cv import numpy as np import math # 从源码层面实现边缘检测 img = cv.imread('../images/face.jpg', flags=1) # flags=1读取为彩色,flags=0读取为灰度 h, w = img.shape[:2] gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) dst = np.zeros((h, w, 1), np.uint8)…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat dst, gray,grad_x, gray_y,abs_grad_x,abs_grad_y; //转成灰度图 cvtColor(src, gray…

cnts = cv2.findContours(edged_image.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5] 报错: OpenCV(4.1.1) error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0…

人眼怎么识别图像边缘? 比如有一幅图,图里面有一条线,左边很亮,右边很暗,那人眼就很容易识别这条线作为边缘.也就是像素的灰度值快速变化的地方. sobel算子 sobel算子是一个离散差分算子. 图像是二维的,即沿着宽度/高度两个方向. 我们使用两个卷积核对原图像进行处理: 水平方向 很好理解,原始像素灰度值-->(右边像素值-左边像素值),反映了水平方向的变化情况. 垂直方向 这样的话,我们就得到了两个新的矩阵,分别反映了每一点像素在水平方向上的亮度变化情况和在垂直方向上的亮度变换情况. 综合…

OpenCV精华收藏 SkySeraph Dec.29th 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.29th 2010 HQU OpenCV 2.0 & 2.1 源代码的 chm 文档 双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(一)图像获取与单目定标 一个人脸-人眼检测例程,大家可以参考参考 人脸表情识别的C++语言实现(基于OpenCV) 好久没来,送个礼---opencv2.1…