引言 在机器视觉中,有时需要对产品进行检测和计数.其难点无非是对于产品的图像分割. 由于之前网购的维生素片,有时候忘了今天有没有吃过,就想对瓶子里的药片计数...在学习opencv以后,希望实现对于维生素片分割计数算法.本次实战在基于形态学的基础上又衍生出基于距离变换的分水岭算法,使其实现的效果更具普遍性. 基于形态学的维生素片检测和计数 整体思路: 读取图片 形态学处理(在二值化前进行适度形态学处理,效果俱佳) 二值化 提取轮廓(进行药片分割) 获取轮廓索引,并筛选所需要的轮廓 画出轮廓,显示…

基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序 发展前景 随着科学技术的进步和工业的发展,城市中交通量激增,原始的交通方式已不能满足要求:同时,由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多,从而加速了城市交通事业的发展. 道路容量严重不足 汽车增长速度过快 公共交通日趋萎缩 交通设施条件不足 缺乏整体发展战略 交通计数应用程序是为了统计交通流量用的,对城市.或公路网络,道路的规划设计所必须的参数-交通量(当然包含比如日交通量.年交通量.日交通高峰流量等) 今天,我们将学习如何根据计算机视觉和没有复…

opencv直线检测在c#.Android和ios下的实现方法 本文为作者原创,未经允许,不得转载 :原文由作者发表在博客园:http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5512142.html c#实现方法 LineSegment2D[][] lines = rgbRect.HoughLines(10, 150, 10, (Math.PI), 10, 0, 50); for (int i = 0; i < lines[0].Length; i++) { rgbIm…

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用…

OpenCV矩形检测 需求:提取图像中的矩形,图像存在污染现象,即矩形区域不是完全规则的矩形. 思路一:轮廓法 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>.外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. 该方法的问题,得到的轮廓并不规则,(1)如何变成规则的长方形?直接取包围盒?(2)斑点状的边缘区域太多?…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像…

OpenCV绘制检测结果 opencv  rtcp  timestamp  一.介绍 由于在验证阶段,使用FPGA时我们的算法检测速度很慢,没法直接在主流上进行绘图,否则的话,主流就要等待算法很久才能出图.所以,我们的解决方案是把框推到客户端上,在客户端上进行绘图. 这时,客户端不仅收到图像帧,音频帧,还会收到一个框信息,需要把三者进行同步显示,不能图像.音频.框不匹配.而图像.音频都是通过ffmpeg写入的,不会有问题,而检测算法这边是独立于前面的出图进程,没有通过ffmpeg打包,所以需要使…

#include "iostream" #include "queue" using namespace std; #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Windows.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "…

这两天在初学目标检测的算法及步骤,其中人脸检测作为最经典的算法,于是进行了重点研究.该算法最重要的是建立人脸检测分类器,因此我用了一天的时间来学习分类器的训练.这方面的资料很多,但是能按照一个资料运行出结果的确实没有找到,因此我总结了自己的训练经验. 目标检测分为三个步骤: 1.样本的创建 2.训练分类器 3.利用训练的分类器进行目标检测 第一步:样本的创建 ◆     样本分两种: 正样本与负样本(也有人翻译成:正例样本和反例样本),其中正样本是指待检目标样本(例如人脸,汽车,鼻子等),负样本…

参考了博客http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7841443 后,自己动手后发现了一些问题,博客里提到的一些问题没有解决 ,是关于为什么图像的HOG特征向量debug后是15876的问题.答案是因为原作者的窗口是64*64的,所以维数为9*4*7*7=1764(图像的大小也是64*64,所以图像的特征维数与一个窗口的维数是相同的,compute()里的窗口步进(8,8)也是无效的).而我的图像时64*128大小的,我把窗口也换成 64*…