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边缘检测的一般步骤: 滤波--消除噪声 增强--使边界轮廓更加明显 检测--选出边缘点 Canny算法 Canny边缘检测算法被很多人推崇为当今最优秀的边缘检测算法,所以我们第一个就介绍他. opencv中提供了Canny函数. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; //边缘检测 int main() {…

边缘检测 是图像处理 过程中经常会涉及到的一个环节.而在计算机视觉 和 机器学习领域,边缘检测 用于 特征提取 和 特征检测 效果也是特别明显.而 openCV 中进行边缘检测的 算法 真是五花八门,下面我就选几个最常用算法的函数api进行介绍. 本文涉及到的效果请看:边缘检测 内容大纲 转换灰度图 自适应阈值处理 Sobel算子 Scharr算子 Laplacian算子 Canny边缘检测 Sobel算子 结合 Laplacian算子 转换灰度图 openCV 中有个色彩类型转换函数,其中转换…

我们如何在图像中快速识别出其中的圆和直线?一个非常有效的方法就是霍夫变换,它是图像中识别各种几何形状的基本算法之一. 霍夫线变换 霍夫线变换是一种在图像中寻找直线的方法.OpenCV中支持三种霍夫线变换,分别是标准霍夫线变换.多尺度霍夫线变换.累计概率霍夫线变换. 在OpenCV中可以调用函数HoughLines来调用标准霍夫线变换和多尺度霍夫线变换.HoughLinesP函数用于调用累积概率霍夫线变换. 我们都知道,二维坐标轴上表示一条直线的方程式y = a*x + b,我们想求出一条直线就得…

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重…

#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…

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子   对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算…

图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘. 直接上代码,函数简介都在代码注释中 //canny边缘检测 -(void)bianyuanjianceImage{ //图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘. UIImage *img1 = [UIImage imageNamed:"]; IplImage *pimage = [self…

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest. 效果 代码 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>…

了解Canny边缘检测的概念 1.原理 Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是 John F.Canny在1986年提出的.它是一个有很多步构成的算法 1)噪声去除 使用5*5的高斯滤波器去除噪声 2)计算图像梯度 对平滑后的图像使用Sobel算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数.根据得到的这两幅梯度图找到边界的梯度和方向,公式如下: 梯度的方向一般总是与边界垂直.梯度的方向被归为四类:垂直,水平,和两个对角线 3)非极大值抑制 在获得梯度的方向和大小以后,应该对整幅图像做一个扫描,…

刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正.哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧! 那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了. 我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片: 人民币 发票 文本 这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了.好气啊那该怎么办呢?一页一页用PS来处理?1000页的矫正啊,当然交给计算…

cvGetSize(输入图片) 得到输入图片的大小 cvCanny(输入图片,输出图片,lowThresh,highThresh,aperture) 把输入图片按设定光圈值进行Canny边缘检测,然后输出到输出图片中 #include "cv.h" #include "highgui.h" IplImage *doCanny(IplImage *in, double lowThresh, double highThresh, double aperture){ if…

利用canny边缘检测,我们可以很好地得到哦一个图像的轮廓,下面是基于C++的,这是我们通过这段代码得到的结果: #include "pch.h" #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace c…

#include<stdio.h> #include<iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; IplImage *g_psrcimage,*g_pcannyima; void on_trackbar(int threshold) { cvCanny(g_psrcimage,g_pcannyima,threshold,threshold*,); cvSh…

最近在做票据的识别的编码工作时遇到一些问题,就是票据上往往会有一些红色印章把一些重要信息区域给覆盖了,比如一些开发票人员盖印章时比较随意,容易吧一些关键区域给遮蔽了,这让接下来的票据识别很困难,因此,我们必须先对票据图像进行一定的预处理来移除印章干扰,再进行字符识别,这样子识别准确率才有保证. 我们从简单例子说起,比如我们有以下一张票据,上面盖有红色印章,虽然该印章没有遮挡关键信息,但是我们还是打算将其移除,那该怎么办?首先想到的肯定移除红色像素点的方法,这种方法需要查到红色的颜色范围,然后遍历…

边缘检测: 一.canny算子 Canny边缘检测根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子,也就是Canny算子.类似与 LoG 边缘检测方法,也属于先平滑后求导数的方法. 二.canny算法描述 1.首先进行高斯平滑滤波: 2.然后计算像素点的梯度(利用sobel算子) 3.计算幅值和夹角 4.非极大值抑制(NMS)幅值和夹角,如下图所示,就是比较梯度方向前后像素梯度的大小. 上图中左右图:g1.g2.g3.g4都代表像素点,很明显它们是c的八领域中的4个,左图中c点是我们需要判断的…

简单记录一下OpenCV的几种边缘检测函数的用法. 边缘检测算法 以Sobel边缘检测算法为例. Sobel卷积核模板为: 偏导公式为: Gx(i,j)=[f(i+1,j−1)+2f(i+1,j)+f(i+1,j+1)]−[f(i−1,j−1)+2f(i−1,j)+f(i−1,j+1)] Gy(i,j)=[f(i−1,j+1)+2f(i,j+1)+f(i+1,j+1)]−[f(i−1,j−1)+2f(i,j−1)+f(i+1,j−1)] 卷积核模板的图片又是从网上抄来的,实际上我都不是很确定Gx…

本文摘录自<手机端运行卷积神经网络的一次实践 – 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能> 只截取感兴趣 的片段. . 一.边缘检测 1.传统边缘检测 Google 搜索 opencv scan document,是可以找到好几篇相关的教程的,这些教程里面的技术手段,也都大同小异,关键步骤就是调用 OpenCV 里面的两个函数,cv2.Canny() 和 cv2.findContours(). 看上去很容易就能实现出来,但是真实情况是,这些教程,仅仅是个 demo 演示…

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/29356187 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: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope…

在讨论边缘算子之前,首先给出一些术语的定义: (1)边缘:灰度或结构等信息的突变处,边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像. (2)边缘点:图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点. (3)边缘段:对应于边缘点坐标[x,y]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角. 二.Sobel算子的基本原理 Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子,在算法实现过程中,通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘. 一个特殊卷积所实现的…

Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异,检测出轮廓边界的像素,但它没有将轮廓作为一个整体.所以要将轮廓提起出来,就必须将这些边缘像素组装成轮廓. OpenCV中有一个很强大的函数,它可以从二值图像中找到轮廓:findContours函数. 有时我们还需要把找到的轮廓画出来,那就要用到函数drawContours了. findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般配套使用. #include "opencv2/imgproc.hpp" #incl…

opencv图像初始化操作 #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { //这些方式都是自己拥有独立的内存空间 Mat img1(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)); cout << img1 <…

1. cv2.Canny(src, thresh1, thresh2) 进行canny边缘检测 参数说明: src表示输入的图片, thresh1表示最小阈值,thresh2表示最大阈值,用于进一步删选边缘信息 Canny边缘检测步骤: 第一步:使用高斯滤波器进行滤波,去除噪音点 第二步:使用sobel算子,计算出每个点的梯度大小和梯度方向 第三步:使用非极大值抑制(只有最大的保留),消除边缘检测带来的杂散效应 第四步:应用双阈值,来确定真实和潜在的边缘 第五步:通过抑制弱边缘来完成最终的边缘检…

角点检测是计算机视觉系统中用来获取图像特征的一种方法.我们都常说,这幅图像很有特点,但是一问他到底有哪些特点,或者这幅图有哪些特征可以让你一下子就识别出该物体,你可能就说不出来了.其实说图像的特征,你可以尝试说一下这幅图有几个矩形啊几个圆形啊,有几条直线啊,当然啦,你也可以说一下有几个角点. 什么是角点? 角点通常被定义为两条边的交点.比如,三角形有三个角,矩形有四个角,这些就是角点,也是他们叫做矩形.三角形的特征,我们看到一些几何图形具有三个角,那么我们便可以脱口而出说这是一个三角形. 上面所…

相信很多人手机里都装了个"扫描全能王"APP,平时可以用它来可以扫描一些证件.文本,确实很好用,第一次用的时候确实感觉功能很强大啊算法很牛逼啊.但是仔细一想,其实这些实现起来也是很简单的,我想了下,实现的步骤应该就只有下面三个: 将证件轮廓找到 提取证件矩形轮廓四点进行透视变换 二值化 知道原理之后,我马上利用强大的opencv开发一个类似"全能扫描王"扫描工具. 整理一下我们要制作的这个扫描工具有哪些功能: 图像的信息区域的提取与矫正 图像的二值化 锐化和增强 第…

好久没写博客了,因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧,今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结.那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些: RGB color space Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127 HSV中 7 基于椭圆皮肤模型的皮肤检测 opencv自带肤色检测类AdaptiveSkinDetector 那我们今天就来一一实现它吧! 方法一:基于RGB的皮肤检测 根据RGB颜色模型找…

在深度学习在图像识别任务上大放异彩之前,词袋模型Bag of Features一直是各类比赛的首选方法.首先我们先来回顾一下PASCAL VOC竞赛历年来的最好成绩来介绍物体分类算法的发展. 从上表我们可以发现,在2012年之前,词袋模型是VOC竞赛分类算法的基本框架,几乎所有算法都是基于词袋模型的,可以这么说,词袋模型在图像分类中统治了很多年.虽然现在深度学习在图像识别任务中的效果更胜一筹,但是我们也不要忘记在10年前,Bag of Features的框架曾经也引领过一个时代.那这篇文章就是要…

1.canny边缘检测 # coding=utf-8 import cv2 import numpy as np filename = 'woman.JPEG' #读入图像,以灰度格式 img = cv2.imread(filename) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) canny1 = cv2.Canny(img,200,300) #200:最小阈值 300:最大阈值 #灰度梯度高于maxVal被认为是边界 #低于minVal抛弃 cv2…

canny canny的目标有3个 低错误率 检测出的边缘都是真正的边缘 定位良好 边缘上的像素点与真正的边缘上的像素点距离应该最小 最小响应 边缘只能标识一次,噪声不应该标注为边缘 canny分几步 滤掉噪声 比如高斯滤波 计算梯度 比如用索贝尔算子算出梯度 非极大值抑制 上一步算出来的边缘可能比较粗糙,假设边缘是一条很细的线的话,上面处理完的结果你可以理解为得到一条比较粗的线条,所谓非极大值抑制,就是要在局部像素点中找到变换最剧烈的一个点,这样就得到了更细的边缘. 双阈值检测和连接边缘 前面…

用傅里叶变换加速卷积,直接上代码,Mat版是Copy他人的. CvMat版 #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void speedy_convolution(const CvMat* A,const CvMat* B,CvMat* C)…