好久没有发OpenCV的博客了,最近想到了一个识别地图轮廓的方案,就写来试试.(识别中国的28个省份地图轮廓,不考虑直辖市) 首先,我的基本思路是  用最小的矩形将地图的轮廓圈出来,可以根据长方形的长宽比判断,也可将其缩放至特定的大小,计算其轮廓上的像素个数来判断. 缺点:用摄像头读取图片时,使用这种方法会有一些误差. 也可以ANN训练识别,但是这样做效率低. step 1. 读取图片.处理图像 Mat src = imread("12.jpg"); Mat grayImage; cv…

要在世界地图展现出来的情况下绘制中国省份的轮廓,根据现有的echarts-api是不可行的. 但好在echarts也提供了自定义地图的方式,使用echarts.registerMap();来实现 第一步 查阅官方文档你会知道这是echarts在使用geojson绘制svg图像,geojson的开发规范是固定的,参考http://geojson.org/ ,这应该是开发地理svg图像的官方网站吧, 在这里所说的要参考不是让你自己参考规范写json,仅仅明白规范内容就可以了. 第二步 下载world…

原文链接:http://coolshell.cn/articles/10590.html#jtss-tsina 识别二维码的项目数不胜数,每次都是开箱即用,方便得很. 这次想用 OpenCV 从零识别二维码,主要是温习一下图像处理方面的基础概念,熟悉 OpenCV 的常见操作,以及了解二维码识别和编码的基本原理. 作者本人在图像处理方面还是一名新手,采用的方法大多原始粗暴,如果有更好的解决方案欢迎指教. QRCode 二维码有很多种,这里我选择的是比较常见的 QRCode 作为探索对象.QRCo…

前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显.中间的一个点位…

参考链接 [ 基于opencv 识别.定位二维码 (c++版) ](https://www.cnblogs.com/yuanchenhui/p/opencv_qr.html) OpenCV4.0.0二维码识别代码简析 1.使用Qrdetector实现二维码检测 opencv中的QRCodeDetector类可以实现二维码的定位,识别功能,由于本项目使用的是自己设计的二维码,因此暂时只使用到QRCodeDetector的检测功能 函数接口 bool detect (InputArray img,…

opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 ​      轮廓是图像处理中非常常见的.对现实中的图像进行采样.色彩变化.灰度变化之后,能够处理得到的是“轮廓”.它直接地反应你了需要分析对象的边界特征.而对轮廓的分析,实际上也就是对原图像特征的分析.       在Opencv中,已经实现了基础的轮廓算法,但是相比较于比如halcon这样的专业软件,在轮廓处理这块的功能还是比较缺乏的.这里就通过一个具体问题,说明自己的学习研究.不对之处欢迎批评.        P.S这里的轮廓处理相关函数,已…

OpenCV识别技术# 老师:james 20181019 # 识别技术# Pycharm + Python3 + OpenCV """ 一.识别技术: 什么是OpenCV?物体识别,图像的分隔,人脸识别,机器视觉.OpenCV底层:C语言和C++写的. 二.Python怎么去实现?4个案例 案例思路:案例一:显示图片1.导入OpenCV库2.加载图片3.创建一个显示窗口4.显示图片5.暂停窗口6.手动销毁窗口(释放资源)  …

jQuery中国各个省份地图分部代码 在线演示本地下载…

数字识别和其他的所有计算机视觉相关的应用都会分为两个步骤:ROI抽取和识别. 1. ROI抽取即将感兴趣的区域从原始图像中分离初来,这个步骤包括二值化,噪点的消除等2. 识别即通过一些分类器将第一步中的结果进行分类,事实上属于机器学习的一个典型应用 数字识别步骤: 1.先处理图像: 转换为灰度值(灰度图较之原始图片,将三个维度的矩阵变成了一个维度) 转换为二值图(二值图即将灰度图转换成黑白图,每个点只有两种可能:非黑即白) Mat srcImage = imread("number.png&qu…

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网…