ROI(region of interest),感兴趣区域.机器视觉.图像处理中,从被处理的图像以方框.圆.椭圆.不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI.在Halcon.OpenCV.Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感兴趣区域ROI,并进行图像的下一步处理.…

在以前介绍IplImage结构的时候,有一个重要的参数——ROI.ROI全称是”Region Of Interest”,即感兴趣的区域.实际上,它是IPL/IPP(这两个是Inter的库)结构IplROI的实例.IplROI包含xOffset.yOffset.height.width和coi成员变量.其中COI代表channel of interest(感兴趣的通道).ROI的思想是:一旦设定ROI,通常组用于整幅图像的函数便只会对ROI所表示的子图像进行操作.如果COI被设置非0值,则对该图像…

2019-2-2: 硬件选型--->镜头光源相机选型第一讲.avi: 高斯公式:1/u+1/v=1/f  u:物距  v:像距 f:焦距 线放大倍率:像高/物高  或者 像距/物距 镜头需要掌握基本概念:焦距 光圈 光圈数(这个参数越大,分辨率越大) 景深 物体在清晰成像的移动范围(光圈越小 景深越大 ;焦距越小,景深越大;拍摄距离越大景深越大) 具体选型案例如下: 硬件选型--->超人视觉初级班镜头光源选型第二讲.avi  相机主要参数:曝光 分辨率 增益 帧率 尺寸 镜头接口 输出接口 白…

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理…

写在前面,写的时候总有种给别人写的感觉,然后就写得很冗长,也没有办法很好的表达自己的想法,总觉得写得越多越好,实则不然,要最言简意赅,还能表达意思. 嗯! 只写自己不明白的地方,如果恰巧有人也看了我的随笔,并且有所收获那就很幸运.[如果有歧义的地方,希望可以留言讨论] 好了 闲言碎语不要讲了,马上开始自己的下一个笔记: 上一个笔记,做了一个ROI region of interest.那个采用的是opencv里面提供好的函数: 分别是cvSetImageROI() 和 cvResetImageR…

前面说了一堆,也不知道啥用,感觉也没说清楚,可能确实需要一些例子来显性表示一下,或者他们在当初出版书籍针对的人群已经有了对图像的基本认识,然而自己还是没有建立起来,往后看看吧,希望能比较清楚的自己处理一些图像,知道一些如是能对某个像素的某个通道的值进行改变那么很多问题就变得简单,我想,开始的例子应该也是这里,但是没有所见即所得的即触感,感觉……很生硬. 例3-12这个例子也很坑, 所以自己简单整理了一下. 要输入7个参数.这个对于c c++的要求还是比较高的.atoi函数也比较高级.所以能不能继…

看网上方法很多,但版本都不够新,我看了网上一些知识,总结了下,来个最新版Xcode6.1的. 最近主要想做iOS端的车牌识别,所以开始了解OpenCV.有兴趣的可以跟我交流下哈. 一.Opencv的使用: 步骤: 1.从官网下载iOS版本的Opencv2.framework. 2.拖进工程,选择copy items if needed 3.进入building settings,设置Framework SearchPath: 设置成$(PROJECT_DIR)/Newtest,这个Newtest…

在做人脸检测的时候,需要从摄像头拍摄视频中把检测到的人脸区域提取出来,网上找了很多博客,发现多数都是在用cvSetImageRoi函数,该函数声明如下:void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect),可以看出,这个函数支持IplImage类,不能使用Mat,所以转换来转换去很麻烦,最后在国外网站(stack overflow)发现了一个用Rect 提取的方法.举个例子来说明: Mat img=imread("D:\\1研究生\\Facial Ex…

一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更高.比较常用的Region Proposal方法有:SelectiveSearch(SS,选择…

在介绍Faster R-CNN之前,先来介绍一些前验知识,为Faster R-CNN做铺垫. 一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更…