1.图像轮廓 1.1图像轮廓与API函数 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续.一般地,获取图像轮廓要经过下面几个步骤: 1)     读取图片. 2)     将彩色图像转换成灰度图像. 3)     将灰度图像转换成二值图形并查找其二值图像边缘即可(如canny边缘检测). 4)     显示轮廓边缘. findContours寻找轮廓函数,原型为: CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutp

图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main( )函

一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应. 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘. 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测. 1.高斯滤波器 平滑图像. 2.计算梯度和方向 使用X和Y方向的Sobel算子来分别计算

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点,直线,矩阵,圆,椭圆,多边形等等. 下面学习一下 opencv对像素点的定义.图像的一个像素点有1或3个值,对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组成一个像素值,他们表现出不同的颜色. 其实有了点才能组成各种多边形,才能对多边形进行轮廓检测,所以下面先练

.About图像滤波 频率:可以这样理解图像频率,图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理.图像的不同本质上是灰度分布规律的不同.但是诸如"蓝色天空"样的图像有着大面积近似的灰度强度,而某个充满微小物体的细微场景则灰度变化迅速.定义图像轻度变化快的信息为一幅图像的高频信息,鲤鱼边缘,定义变换缓慢的信息为低频信息.傅里叶变换或者余弦变换,可以明确的显示图像的频谱. 图像滤波意图在保证细节的情况下对目标图像的噪声进行抑制.是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分

好久没有更新了,原谅自己放了个假最近又在赶进度,所以...更新的内容是很靠后的第八章,因为最近工作要用就先跳了,后面会更新笔记编号...加油加油! 在二值图像中寻找轮廓 void cv::findContours ( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() ) image: 输入图像,需为8位单

利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元

使用多边形将轮廓包围 返回外部矩阵边界(boundingRect()函数) 寻找最小包围矩形(minAreaRect()函数) 寻找最小包围圆形(minEnclosingCircle函数) 用椭圆拟合二维点集(fitEllipse()函数) 逼近多边形曲线(approxPolyDP()函数) 基础示例:创建包围轮廓的矩形边界 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp

轮廓检测: 轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点,比如原图中有3*3的矩形点.那么就可以将中间的那一点去掉. 一．关键函数1.1  cvFindContours函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息,并传出指向这条链表表头的指针.函数原型:int cvFindContours(  CvArr* image,                              第一个参数表示输入图像,必须为一个8位的二值图像  CvMemStorage* storag

图片解析: 原图: code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]){ #if 1 int i, j; CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage

阅读对象:无要求. 1.代码 ''' OpenCV中的轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.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. cv2.findContours()在一个二值图像中查找轮廓 有三个参数: 第一个:输入图像; 第二个:轮廓检索模式; 第三个:轮廓近似方法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE:所有的边界点都会被存储.但是我们真的需要这么多点吗?例如,当我们找的边界是一条直

对于图形的平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果. 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像 高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (一)统一的2D滤波器cv2.filter2D Opencv提供的一个通用的2D滤波函数为cv2.filter2D(),滤波函数的使用需要一个核模板,对图像的滤波操作过程为:将和模板放在图像的一个像素A上,求与之对应的图像上的每个像素点的和,核不同,得到的结果不同,而滤波的

查找并绘制轮廓 寻找轮廓(findContours)函数 绘制轮廓(drawContours()函数) 基础实例程序:轮廓查找 #include <opencv2/opencv.hpp> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" using namespace cv; using namespace std; //--------------

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

大清早的我们就来做一个简单有趣的图像处理算法实现,作为对图像处理算法学习的开端吧.之所以有趣就在于笔者把算法处理的各个方式的处理效果拿出来做了对比,给你看到原图和各种处理后的图像你是否能够知道那幅图对应那种算法模式呢?嘻嘻,拭目以待吧 平滑的意义: 图像平滑image smoothing:压制.弱化或消除图像中的细节.突变.边缘和噪声,就是图像平滑化. 图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现.空间域图像平滑方法主要用低通卷积滤波.中值滤波等:频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤

作者基于WIN10+VS2015+OpenCV3.0.0 (本人在学习的时候参考了xiahouzuoxin 的有关文章,在此感谢 ) 图像平滑与图像模糊是同一概念,主要用于图像的去噪.平滑要使用滤波器,为不改变图像的相位信息,一般使用线性滤波,本文举例双边滤波,中值滤波和高斯滤波.只需调用库函数即可.效果在下文贴出. 例程如下  #include"cv.h" #include"highgui.h" //void example2_4(IplImage*image)

1.检测轮廓 轮廓检测是图像处理中经常用到的,OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数查找检测物体的轮廓. cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]) 返回两个值:contours(轮廓本身),hierarchy(每条轮廓对应的属性) 参数: image:寻找轮廓的图像 mode:轮廓的检索模式: cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 cv2.

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/20200215213837.png"); //Mat src = imread("f:/images/qq/y

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); int main(int argc, char** argv) { // Mat src = imread("f:/images/qq/20200215213837.png"); Mat src = imread("f:/images/qq/

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.