什么是轮廓 找轮廓.绘制轮廓等 1.什么是轮廓 轮廓可看做将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色和灰度.轮廓在形态分析和物体的检测和识别中很有用. 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者Canny边界检测. 查找轮廓的函数会修改原始图像.如果に在找到轮廓后还想使用原始图像的话,应该把原始图像存储到其他变量中. 在OpenCV中,查找轮廓就像是在黑色背景中找白色物体,要记住要找的物体应该是白色而背景应该是黑色 让我们看看如何在一个二值图像中查找轮廓: c…

opencv学习笔记(二)寻找轮廓 opencv中使用findContours函数来查找轮廓,这个函数的原型为: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar- chy, int mode, int method, Point offset=Point()) /* 参数说明: image:输入图像image必须为一个2值单通道图像: contours:为检测的轮…

https://docs.opencv.org/3.4/de/d62/tutorial_bounding_rotated_ellipses.html 不旋转 #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using…

CvPoint基于二维整形坐标轴的点typedef struct CvPoint{int x; /* X 坐标, 通常以 0 为基点 */int y; /* y 坐标,通常以 0 为基点 */}CvPoint;/* 构造函数 */inline CvPoint cvPoint( int x, int y );/* 从 CvPoint2D32f 类型转换得来 */inline CvPoint cvPointFrom32f( CvPoint2D32f point ); CvPoint基于二维整形坐标轴…

Imread()函数: 基本功能:读取图像到OpenCv中. 1.函数原型: Mat imwrite(const strings& filename, int flag = 1); 第一个参数:填入我们需要再入图片的路径,不能含有中文.OpenCv指出目前大部分的图片格式. 第二个参数:int型的flag,为载入标识,他指定一个加载图像的类型,默认为1,为0时,将加载灰度图像,还可以为其他数字,此处详见Opencv-imwrite官方文档 2.如果给出的值不在flag int型枚举体的中,那么则…

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基…

通过调用fork和exec函数都能创建新的进程,但两者有着本质的区别:fork函数拷贝了父进程的内存映像,而exec函数用用新的映像来覆盖调用进程的进程映像的功能. 一  fork函数 #include <unistd.h> pid_t fork(void); //创建子进程成功时,向子进程返回0,并将子进程的进程ID返回给父进程 //创建失败时,返回-1,并将errno设置为EAGAIN 返回值是允许父进程和子进程区别自己并执行不同代码的关键特征. #include <stdio.h&…

本节代码使用的opencv-python 4.0.1,numpy 1.15.4 + mkl 使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg 代码如下: import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread('lightning.jpg',0) img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) # img = cv2.pyrUp(img) img_gray =…

今天我们来看一下如何访问图像的像素,以及如何改变图像的亮度与对比度. 在之前我们先来看一下图像矩阵数据的排列方式.我们以一个简单的矩阵来说明: 对单通道图像排列如下: 对于双通道图像排列如下: 那么对于三通道的RGB图像则为: 知道了排列方式之后我们来讨论一下访问图像像素常用的三种方式: 1.使用指针访问: 2.使用迭代器访问: 3.使用动态地址访问: 为了比较一下三种方式的效率,我们介绍两个函数来统计一下每种方式所需的时间. int64 getTickCount()函数:返回CPU自某个时间(…

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