连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分. 代码: #include <iostream> #include <opencv2\

Qt环境下图像的打开和涂色 一.设计目标 能够在 Qt QtCreator 环境下打开常用图像格式文件,诸如 bmp.jpg.png 图像等,然后将他们转化为 Qt 中的 QImage 类,并进行矩形范围内的涂色. 二.需要提前掌握的知识 1．Qt 图像类 Qt 中用于图像操作的类有 QImage 和 QPixmap,其中 QImage 主要负责图像编辑和修改,而 QPixmap 则负责图像的显示. 2．Qt 如何修改图像 QImage 中有一个 setPixelColor() 方法可以对ima

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457 连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,

Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出代码 public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private static final int WHITE = 255; private Mat mat; /** * 空参构造函数 */

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统

四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 分类: 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient region detec显著性检测 laviewpbt  2014.8.3 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC

https://blog.csdn.net/cai13160674275/article/details/72991049?locationNum=7&fps=1 四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 上文讲了几种简单的方法,显著性检测就是把一幅图像中最吸引人注意的部分提取出来. 我用opencv重写了LC,AC,FT三种算法,代码和效果如下:   利用频谱来做的显著性提取的方式   1.,后面的方法其实大概都是基于这个实现的,代码样子差不多 LC思路就

简单介绍: 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个.而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个.基于此.本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法. 预备知识 熵 熵(entropy)是信息论中的重要概念,用来描写叙述系统不确定性的測度,反映一个系统本身所能提供的信息总量.除去枯燥的概念.信息熵的数学表达式为: 当然,对于一幅图像来说,其熵的计算表达式例如以下:        hi表示图像Y中灰度值为i的像素点总数,N表示

论文提出基于轮廓的实例分割方法Deep snake,轮廓调整是个很不错的方向,引入循环卷积,不仅提升了性能还减少了计算量,保持了实时性,但是Deep snake的大体结构不够优雅,应该还有一些工作可以补,推荐大家阅读   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.01629 论文代码:https://github.com/zju3dv/sn

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

写在前面:一篇魏云超博士的综述论文,完整题目为<基于DCNN的图像语义分割综述>,在这里选择性摘抄和理解,以加深自己印象,同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的,博古才能通今!感兴趣的请根据自己情况找来完整文章阅读学习. 图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解．近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCN

Java基于opencv实现图像数字识别(五)-投影法分割字符 水平投影法 1.水平投影法就是先用一个数组统计出图像每行黑色像素点的个数(二值化的图像): 2.选出一个最优的阀值,根据比这个阀值大或小,用一个数组记录相应Y轴的坐标: 3.因为是水平切割我们只需要Y轴的切割点即可,宽度默认图像的宽,高度可以用相邻的切割点相减得到: 4.优化切割点,把切割点靠近的都清除掉 5.设置感应区的区域,切割图片 垂直投影法和水平投影法类似,对比思考一下 因为我做的是表格的切割,你如果想实现验证码的切割,或者

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te

1. 实验类别 设计型实验:MATLAB设计并实现基于LSB的图像数字水印算法. 2. 实验目的 了解信息隐藏中最常用的LSB算法的特点,掌握LSB算法原理,设计并实现一种基于图像的LSB隐藏算法. 3. 实验条件 (1) Windows 2000或Windows Xp以上操作系统: (2) MATLAB 6.5以上版本软件: (3)图像文件 4. 实验原理  基于LSB的图像数字水印 任何多媒体信息在数字化时都会产生物理随机噪声,而人的感官系统对这些随机噪声并不敏感.替换技术就是利用这个原理,

转载自einyboy的博文Matlab的regionprops详解 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L,

 图像切割-基于图的图像切割(Graph-Based Image Segmentation) Reference: Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT Code 图像切割-基于图的图像切割(OpenCV源代码注解) 最后一个暑假了,不打算开疆辟土了.战略中心转移到品味经典.计划把图像切割和目标追踪的经典算法都看一看.再记些笔记. Graph-Based Segmentation 是经典的图像切割算法,作者Felzens

之前我们看到过很多用jQuery实现的网页图表,有些还是比较实用的.今天我们来介绍一款基于HTML5 Canvas的线性区域图表应用,这个图表应用允许你使用多组数据来同时展示,并且将数据结果以线性图的形式展现,各个数据之间形成的区域用不同的颜色表示,具体可以看下面的DEMO演示. 你也可以在这里查看在线演示 下面我们来简单介绍一下实现这款HTML5图表的过程以及源代码. HTML代码: <canvas id="cvs" width="600" height=&

伴随着毕业论文的完成,这两天终于腾出了空闲,又有时间搞搞FFMPEG的研究了.想着之前一直搞的都是FFMPEG解码方面的工作,很少涉及到FFMPEG编码方面的东西,于是打算研究一下FFMPEG的编码.在网上看了一些例子,发现要不然是难度略微有些大,要不然就是类库比较陈旧,于是就决定自己做一个编码方面的例子,方便以后学习. 简介 本文的编码器实现了YUV420P的数据编码为JPEG图片.本着简单的原则,代码基本上精简到了极限.使用了2014年5月6号编译的最新的FFMPEG类库. 程序很简单,打开