1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull

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

#-*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np #1.导入图像 #img = cv2.imread("home.jpg",0) #因为还有在原始图像绘制轮廓,不能读入灰度图像 img = cv2.imread("home.jpg") img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #2.二值化处理, ret,thresh = cv2.threshold(img_g

FindContours 在二值图像中寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,  int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image  输入的 8-比特.单通道

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; //--------------

轮廓图像与 Canny 图像的区别 一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.轮廓图像和 Canny 图像乍看起来表现几乎是一致的,但其实组成两者的数据结构差别很大: Canny 边缘图像是一个点的集合,点与点之间没有联系. 轮廓图像是一个点集的集合,每个点集(即轮廓)内的点都是相邻的,点集与点集之间也存在前后.父内等关系. 寻找轮廓:findContours 函数 findContours 函数用于在二值图像中寻找轮廓. void findContours(InputArray im

(Opencv06)绘制轮廓函数 cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness) img: 指在哪副图像上绘制轮廓 会改变原图像,如果要保留原图像就img.copy() image为三通道才能显示轮廓 contours: 轮廓本身,在python中是一个list contourldx: 指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓 color: 颜色 bgr模式 如(0, 0, 255) thi

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat src_gray,binary,dst=Mat::zeros(src.size(),CV_8UC3); if (src.empty()) { pri

findContours(): 第二个参数为一个检测到的轮廓,函数调用后的运算结果都放在这里,每个轮廓存储为1个点向量,用point类型的vector表示. 第三个参数表示轮廓数量,包含了许多元素.每个轮廓对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0]——hierarchy[i][3],分别表示后一个轮廓,前一个轮廓,父轮廓,内嵌轮廓的索引编号.drawContours()函数: 第二个参数:所有的输入轮廓,用point类型的vector表示. 第三个参数:轮廓绘制的指示变量 第四

什么是轮廓? 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. 轮廓与边缘好像挺像的? 是的,确实挺像,那么区别是什么呢?简而言之,轮廓是连续的,而边缘并不全都连续(见下图示例).其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手,而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓. 边缘和轮廓的区别(图片来源:http://pic.ex2tron.top/cv2_understand_contours.jpg) 寻找轮廓的操作一般用于二值化图,所以通

转摘网址为:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/14/2212227.html 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓. 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 首先回忆下几个结构体: 首先是图像本身的结构体:typedef st

http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/09/HowToUseContour.html 作者:王先荣 前言    轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.前面讲了如何根据色彩及色彩的分布(直方图对比和模板匹配)来进行匹配,现在我们来看看如何利用物体的轮廓.包括以下内容:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 查找轮廓    首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓,OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作,我们的任务只是调用现成

一.最小外接圆 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://10.png"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); GaussianBlur(srcImg,

一.简介 二.外接矩形的查找绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //外接矩形的查找绘制 Mat srcImg =imread("E://12.jpg"); imshow("src",srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); //原图备份 cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); /

一.简介 二.绘制点集的凸包 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main() { //---绘制点集的凸包 Mat img(, , CV_8UC3, Scalar::all()); //定义绘制图像 RNG rng; //定义随机数对象 ) { char key; ; //定义点的个数 vector<Point> points; //定义点集 ; i<count; i++) { Point pt; pt

一.简介 二.画出每个轮廓的每个点 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat src=imread("E://22.jpg"); Mat temp=src.clone(); //转灰度图,二值化 cvtColor(src,src,CV_BGR2GRAY); threshold(src,src,,,THRESH_BINARY); imshow("thres"

一.简介 图2 二.代码 #include"opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://02.png"); Mat tempImg = srcImg.clone(); //Mat draw(srcImg.rows, srcImg.cols, CV_8UC3); c

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

在2d图形可视化开发中,经常要绘制对象的选中效果. 一般来说,表达对象选中可以使用边框,轮廓或者发光的效果.  发光的效果,可以使用canvas的阴影功能,比较容易实现,此处不在赘述. 绘制边框 绘制边框是最容易实现的效果,比如下面的图片 要绘制边框,只需要使用strokeRect的方式即可.效果如下图所示: 这个代码也很简单,如下所示: ctx1.strokeStyle = "red"; ctx1.lineWidth = 2; ctx1.drawImage(img, 1, 1,img

查找轮廓 轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindContours()处理的图像可以是从cvCanny()函数得到的有边缘像素的图像,或者是从cvThres

在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测二值图像的边缘轮廓. 函数原型为: skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合,