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contourarea函数
2024-08-19
opencv —— contourArea、arcLength 计算轮廓面积与长度
计算轮廓面积:contourArea 函数 double contourArea(InputArray contour, bool oriented = false); contour,输入的二维点集(轮廓顶点),可以是 vector 或 Mat 类型. oriented,面向区域标识符.有默认值 false.若为 true,该函数返回一个带符号的面积值,正负取决于轮廓的方向(顺时针还是逆时针).若为 false,表示以绝对值返回. 计算轮廓长度:arcLength 函数 arcLength 函
[转载]findContours函数参数说明及相关函数
原文地址:findContours函数参数说明及相关函数作者:鸳都学童 findContours函数,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 输入图像image必须为一个2值单通道图像 contours参数为检测的轮廓数组,每一
opencv 连通域需要的函数解析
OpenCV支持大量的轮廓.边缘.边界的相关函数,相应的函数有moments.HuMoments.findContours.drawContours.approxPolyDP.arcLength.boundingRect.contourArea.convexHull.fitEllipse.fitLine.isContourConvex.minAreaRect.minEnclosingCircle.mathcShapes.pointPolygonTest.还有一些c版本的针对老版本的数据结构的函数
[OpenCV] Samples 04: contours2
要先变为二值图像:cvThreshold 提取轮廓:cvFindContours #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <math.h> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; static void help() { cout
opencv学习笔记(二)寻找轮廓
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
opencv 61篇
(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报 分类: OpenCV(60) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(
【浅墨著作】《OpenCV3编程入门》内容简单介绍&勘误&配套源码下载
经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和
【python-opencv】对象测量
opencv 中轮廓特征包括: 如面积,周长,质心,边界框等 *弧长与面积测量 *多边形拟合 *获取轮廓的多边形拟合结果 python-opencv API提供方法: cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶), cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩, 同时配合函数cv2.contourArea()函数计算轮廓面积 和cv2.arcLength()来计算轮廓或曲线长度 *cv.approxPolyDP -contour -epsilon 越小越折 线越逼近真
cv1.0入门
作者 群号 C语言交流中心 环境 VS2010UltimTrial1.iso http://pan.baidu.com/s/1dEL85kl VS2010UltimTrialCHS版注冊码 YCFHQ-9DWCY-DKV88-T2TMH-G7BHP opencv-2.4.9.exe http://pan.baidu.com/s/1kVaVwoR 图片地址:
OpenCV编程入门目录
第一部分 快速上手OpenCV 第1 章 邂逅OpenCV 图像处理.计算机视觉与OpenCV OpenCV 概述 起源及发展 应用概述 .2OpenCV 基本架构分析 .3OpenCV3 带来了什么 项目架构的改变 将OpenCV2 代码升级到OpenCV3 报错时的一些策略 .4OpenCV 的下载.安装与配置 预准备:下载和安装集成开发环境 第一步:下载和安装OpenCV SDK 第二步:配置环境变量 第三步:工程包含(include)目录的配置 第四步:工程库(lib)目录的配置 第五步
OpenCV边缘检测的详细参数调节
1. findCountours 转载于http://blog.sina.com.cn/s/blog_7155fb1a0101a90h.html findContours函数,这个函数的原型为: <span style="font-family:Times New Roman;">void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrayscontours, OutputArray hierarchy, int
opencv 6 图像轮廓与图像分割修复 3 图像的矩,分水岭,图像修补
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
【图像处理】【计算机视觉】findContours的使用
原文地址:findContours函数参数说明及相关函数作者:鸳都学童 findContours函数,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 输入图像image必须为一个2值单通道图像 contours参数为检测的轮廓数组,每一
python opencv识别蓝牌车牌号 之 取出车牌号 (1/3)
概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网
深度学习02-03(图像处理、OpenCV实验案例)
OpenCV实验案例 文章目录 OpenCV实验案例 一.OpenCV安装 1. OpenCV介绍 2. 安装 二.OpenCV基本操作 1. 图像读取与保存 1)读取.图像.保存图像 2. 图像色彩操作 1)彩色图像转换为灰度图像 2)色彩通道操作 3)灰度直方图均衡化 4)彩色亮度直方图均衡化 5)色彩提取 6)二值化与反二值化 3. 图像形态操作 1)图像翻转 2)图像位置变换 3)图像缩放 4)图像裁剪 5)图像相加 6)图像相减 7)透视变换 8)图像腐蚀 9)图像膨胀 10)图像开运
深度学习03-(图像梯度处理、图像轮廓、图像预处理在AI中的应用)
深度学习03-计算机视觉基本理论2 深度学习03-(计算机视觉基本理论2) 图像梯度处理 什么是图像梯度 模板运算 均值滤波 高斯滤波 中值滤波 边沿检测 锐化 图像轮廓 什么是图像轮廓 查找和绘制轮廓 轮廓拟合 矩形包围框 最小包围圆形 最优拟合椭圆 逼近多边形 综合案例 图像预处理在AI中的应用 图像数据增强 纯图像技术的缺陷 深度学习03-(计算机视觉基本理论2) 图像梯度处理 什么是图像梯度 模板运算 均值滤波 高斯滤波 中值滤波 边沿检测 锐化 图像轮廓 什么是图像轮廓 查找和绘制轮廓
opencv轮廓处理函数详细
ApproxChains 用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, double parameter=0, int minimal_perimeter=0, int recursive=0 ); src_seq 涉及其它链的链指针 storage 存储多边形线段位置的缓存 method 逼近方法 (见函数 c
Opencv 3.3.0 常用函数
如何调图像的亮度和对比度? //如何增加图片的对比度或亮度? void contrastOrBrightAdjust(InputArray &src,OutputArray &dst,int contrastValue,int brightValue) { cv::Mat _dst = cv::Mat::zeros( src.size(), src.type() ); for(int y = 0; y < src.rows; y++ ) { for(int x = 0; x <
Emgucv使用中常用函数总结
Emgucv常用函数总结: 读取图片 Mat SCr = new Mat(Form1.Path, Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.AnyColor); //根据路径创建指定的灰度图片 Mat scr = new Mat(Form1.Path, Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.Grayscale); 获取灰度 //图像类型转换, bgr 转成 gray 类型.MAT Bw = New MAT CvInvoke.CvtColor(SCr, bw,
机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-轮廓检测 1.cv2.cvtColor(图像颜色转换) 2.cv2.findContours(找出图像的轮廓) 3.cv2.drawContours(画出图像轮廓) 4.cv2.contourArea(轮廓面积) 5.cv2.arcLength(轮廓周长) 6.cv2.aprroxPloyDP(获得轮廓近似) 7.cv2.boudingrect(外接圆)..
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.
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