凸形状内部的任意两点的连线都应该在形状里面. 1 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker algorithm 这个算法在其他文章中讲述的非常详细,此处就详细撰述. 下图是引用维基百科的.ε称之为阈值 shreshold 图一 静态图如下: 具体详细的可以参考如下两篇文章. 相关文章如下: 道格拉斯-普克 抽稀算法 附javascript实现,该文章只看他的文字讲解就好,他的代码不是通过python实现的. 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm),该文

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.

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; //输入图像 Mat img; //灰度值归一化 Mat bgr; //HSV图像 Mat hsv; //色相 string windowName = "src"; //输出图像的显示窗口 string dstName = "ds

上一篇 OpenGL ES 正反面设置指令 中分析了正反面的判区方法,那么正反面有什么用呢?接下来我们就要引入一个叫做背面消除的概念.在3dmax中有个选项,当你用挤压修改器挤出一个中空的长方体时,在外面是看不到里面的,这时就可以使用背面消除,把看不到的面消掉,而且结合正反面设置,把原本对着观看者的面设成背面,就会被消除了,这时就只能看到远离观看者的面的在长方体内部的面儿了. 这就是房间要被观看到里面内容时的做法,也有一种叫天空...的方法,不太懂,没去研究.最终效果是有正对着观看者的墙不被渲染

一.问题提出 这是一个来自"answerOpenCV"(http://answers.opencv.org/question/200422/opencv-c-filling-holes/)整编如下: title:OpenCV / C++ - Filling holes content: Hello there, For a personnel projet, I'm trying to detect object and there shadow. These are the resu

这个是原问题,我之前是没问题的,后来的突然出现了这个问题,查了好多没找到,后来看文档才发现的.通过这个问题,说明看文档的重要性,嘻嘻 解决办法是在选择器里插入一个 :popper-append-to-body="false"属性 如果没有用的多刷新几次.写成这个样好像不起作用, popper-append-to-body="false" <el-select v-model="selectroles" multiple :popper-ap

一.图像梯度算法 1.图像梯度-Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小 # *******************图像梯度算法**********************开始 import cv2 # import numpy as np img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv

MSER(Maximally Stable Extrernal Regions)是区域检测中影响最大的算法 1. 原理 MSER基于分水岭的概念:对图像进行二值化,二值化阈值取[0, 255],这样二值化图像就经历一个从全黑到全白的过程(就像水位不断上升的俯瞰图).在这个过程中,有些连通区域面积随阈值上升的变化很小,这种区域就叫MSER. ,其中Qi表示第i个连通区域的面积,Δ表示微小的阈值变化(注水),当vi小于给定阈值时认为该区域为MSER. 显然,这样检测得到的MSER内部灰度值是小于边界

//hdu5616 void solve1(){dp[0]=1;for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=INF;j>=val[i];j--){dp[j]|=(dp[j-val[i]]);}}//因为只需要判断是否存在使用异或符号即可for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=val[i];j<=INF;j++){dp[j-val[i]]|=(dp[j]);//反方向扫}f}}int main(){ios::sync_with_stdio(

修改代码路径 若overlay是某一侧的标注. 文件夹里某一侧的png 应该有对应 某一侧的overlay 这样一一对应才可以使得代码运行. 否则需要手动删除没有overlay的png图片. 左侧没有overlay 那么需要删除左侧的png图片,否则代码报错,扔到trash里 运行结果:

基于纹理边缘抑制的轮廓和边界检测(Contour and Boundary Detection) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 一幅复杂的自然场景图像中包含丰富的信息,视觉不可能对空间中的每一点赋予相同的关注程度.对人类视觉系统的实验表明:图像中的轮廓特征特别重要,它们在保留关于物体的边界有用的结构信息的同时,极大地降低了数据量,从而简化了信息的表达形式,使视觉能对各种瞬息万变的输入可以及时有效地处理.在很多情况下,根据画出了的

1 语义分割 语义分割是对图像中每个像素作分类,不区分物体,只关心像素.如下: (1)完全的卷积网络架构 处理语义分割问题可以使用下面的模型: 其中我们经过多个卷积层处理,最终输出体的维度是C*H*W,C表示类别个数,表示每个像素在不同类别上的得分.最终取最大得分为预测类别. 训练这样一个模型,我们需要对每个像素都分好类的训练集(通常比较昂贵).然后前向传播出一张图的得分体(C*H*W),与训练集的标签体求交叉熵,得到损失函数,然后反向传播学习参数. 然而,这样一个模型的中间层完全保留了图像的大

​ 1. 两年前,来自山东农村的王磊成为了一位数据标注员.彼时的他,工作内容非常简单且枯燥:识别图片中人的性别. 然而,一段时间之后,他注意到分配给他的任务开始变得越来越复杂:从识别性别到年龄,从框选2D物体到3D物体,图片场景从白天到深夜,甚至出现了多雾天气,用他自己的话来形容,就是“越来越奇怪了”. 小赵今年25岁,别看年龄不大,但是她已经做了足足8年的餐厅服务员.她的人生计划是再做几年服务员,攒上一笔钱就回到老家开一家只属于自己的餐厅.然而,2017年随着她所在的餐厅因质检不合格而关停后,

形态变换 在opencv之膨胀与腐蚀中介绍了Dilation/Erosion的原理.建议先读这一篇,搞懂原理. 这样就可以很轻松地理解为什么本文的这些形态变换可以取得相应的效果. 基于此,我们可以组合出更多的形态变换以达到不同的目的. 有以下几种: Opening Closing Morphological Gradient Top Hat Black Hat Opening 先腐蚀再膨胀,可以把较小的目标去除.比如: Closing 可以把物体内的小黑洞消除.比如: Morphological

在今年泰迪杯A题电商中图片的文字识别这道题中,我们先用了一种很笨的办法来分割字符. 首先对图片进行灰度化,然后二值化,这里的二值化要选择一个合适的阈值.然后我们进行轮廓的提取,计算轮廓最小矩形的面积,若面积过大,则认为这个是背景图片,若面积过小,则认为是噪点.这种方法有一个弊端,就是文字有大有小,大的文字也有可能会被当成背景,小的标点也可能会被当成噪点. 代码如下: 实现了读入一张图片,进行灰度化,二值化,分割字符,输出字符.jpg到指定位置,以及输出字符最小矩形的坐标. const strin

论文链接:https://arxiv.org/abs/1412.7062 摘要 该文将DCNN与概率模型结合进行语义分割,并指出DCNN的最后一层feature map不足以进行准确的语义分割,DCNN具有很强的空间不变性,因此比较擅长高层次的任务.该文通过在DCNN的最后一层添加一层CRF用来克服定位不准的问题.该文通过引入空洞算法来提高模型在GPU上的运行速度. 介绍 该文的一个主题是采用进行end-to-end训练的DCNN,相比传统的依赖,SIFT或者HOG等人工设计的特征会产生喜人的分

以下内容将介绍ECCV2018的一篇目标检测的文章<CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints>.该文章讲述了一个老子就是不用anchor boxes的还能做目标检测的故事.对了据说代码公布了(反正我下载的时候里面是缺东西的). 这篇文章为什么让我喜欢看呢 1.你们用anchor boxes但我就不用2.有了一种新的pooling方式,corner pooling3.将很多人体姿态识别的方法和思想用到了目标检测4.我们小组汇报我得汇报这一篇

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

原地址:http://www.cnblogs.com/88999660/articles/2887078.html 几次看见有人问框选物体的做法,之前斑竹也介绍过,用画的框生成的视椎,用经典图形学的视锥裁剪就能做到.视锥裁剪资料学习:http://www.linuxgraphics.cn/graphics/opengl_view_frustum_culling.html 在unity里实现,其实很简单,因为有两个前提:1.画的方框始终是在屏幕空间进行的,而屏幕空间其实就是摄像机的视锥空间的投射了

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/46914837#commentsedit 本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界(文章中有部分源码,整个工程我也上传了,请点击这里). SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释: