opencv实践::透视变换】的更多相关文章

问题描述 拍摄或者扫描图像不是规则的矩形,会对后期处理产生不 好影响,需要通过透视变换校正得到正确形状. 解决思路 通过二值分割 + 形态学方法 + Hough直线 +透视变换 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat s…
载分 [OpenCV]透视变换 Perspective Transformation(续) 分类: [图像处理] [编程语言] 2014-05-27 09:39 2776人阅读 评论(13) 收藏 举报 透视变换的原理和矩阵求解请参见前一篇<透视变换 Perspective Transformation>.在OpenCV中也实现了透视变换的公式求解和变换函数. 求解变换公式的函数: Mat getPerspectiveTransform(const Point2f src[], const P…
演示结果参考: 功能实现:运行程序,会显示图片的尺寸,按回车键后,依次点击需矫正的图片的左上.右上.左下.右下角,并能显示其坐标,结果弹出矫正后的图片,如图上的PIC2对话框.可以继续选择图片四个点进行实验,按下字符'q'后退出. 代码如下:(注:图中的11.jpg图片自己选取放到该程序目录下.) //使用鼠标在原图像上选取感兴趣区域 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector>…
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途)   一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]…
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途) 一.理论 1.HOG特征描述子的定义:     locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids,即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.   2.本质:     Histogram of Orie…
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…
转自:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51105159 版权声明:本文为博主原创文章,转载请联系作者取得授权. 本文由@星沉阁冰不语出品,转载请注明作者和出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51105159 微博:http://weibo.com/xingchenbing  之前一直觉得人脸检测是非常麻烦的,即使是用OpenCV,麻…
本文由@星沉阁冰不语出品,转载请注明作者和出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/50936076 微博:http://weibo.com/xingchenbing  因为下一步要開始研究下深度学习.而深度学习领域非常多的算法和应用都是用Python来实现的,把Python转成C++代码耗时太多,不如直接学习下Python直接医用Python的代码. 搭建Python环境的过程是非常耗时的,可是如今回头来看又认…
问题描述 照片是来自太空望远镜的星云图像,科学家想知道它的面 积与周长. 解决思路 方法一: 通过二值分割+图像形态学+轮廓提取 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/cas…
问题描述 真实案例,农业领域经常需要计算对象个数 或者在其它领域拍照自动计数,可以提供效率,减低成本 解决思路 通过二值分割+形态学处理+距离变换+连通区域计算 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat gray_src,…