查找轮廓的不同特征,例如面积,周长,重心,边界等 1.矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心,面积等. 函数cv2.momen()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回, 我们的测试图像如下: 例程如下: # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('8.jpg',0)ret,thresh = cv2.threshold(img,12

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.

cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下: #ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(mask,cmap='gray') 上面代码的作用是,将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置0,灰度值大于175的点置255. 具体用法如下: threshold(src, thresh, maxv

本次目标是将一副图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间,颜色去除白色背景部分 具体就调用了cv2的两个函数,一个是rgb转hsv的函数 具体用法 hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)然后利用cv2.inRange函数设阈值,去除背景部分 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #lower20===>0,upper200==>0,函数很简单,参数有三个第一个参数:hsv指的是原图

(一)简单阈值 简单阈值当然是最简单,选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了.函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数,第一个原图像,第二个进行分类的阈值,第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值,第四个是一个方法选择参数,常用的有: • cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) • cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转) • cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值) • cv2.THRESH_TOZERO • cv2

import cv2 as cv import numpy as np """ matchTemplate(): 参数image:待搜索的图像(大图) 参数temple:搜索模板,需要和原图一样的数据类型且尺寸不能大于源图像 参数result:比较结果的映射图像,其必须为单通道,32位浮点型图像,如果原图(待搜索图像)尺寸为W*H,而temple尺寸为w*h,则result尺寸一定是 (W-w+1)*(H-h+1) 参数method:指定匹配方法,有如下几种: CV_TM_S

1.输入为二值图像,黑色为背景,白色为目标 2.该函数会修改原图像,因此若想保留原图像在,则需拷贝一份,在拷贝图里修改. 一.查找轮廓 cv2.findContours() 三个输入参数:输入图像(二值图像),轮廓检索方式,轮廓近似方法 1.轮廓检索方式 cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓,上面一层为外边界,里面一层为内孔的边界信息 cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构

概念 修复是图像插值.数字修复算法在图像插值,照片恢复,缩放和超分辨率等方面具有广泛的应用. 大多数人会在家里放一些旧的退化照片,上面有一些黑点,一些笔画等.你有没有想过恢复它?我们不能简单地在绘画工具中擦除它们,因为它将简单地用白色结构替换黑色结构,这是没有用的.在这些情况下,使用称为图像修复的技术.基本思路很简单:用邻近的像素替换那些坏标记,使其看起来像是邻居(取自维基百科),考虑下面显示的图像: 库函数 dst = cv2.inpaint(src,mask, inpaintRadius,f

一.问题如下: cv2.findContours()这个方法是用来找出轮廓值的: # cv2.findContours找出轮廓值,cv2.RETR_EXTERNAL表示图像的外轮廓 binary, contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 但是在运行时,我所使用的opencv-python4.1.0.25则报错: 错误信息: ValueError: not enough v

1. Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny函数来识别边缘.Canny边缘检测算法有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用非最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("cann

3.5.Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny边缘检测函数来识别边缘.它有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阀值去除 假阳性(false positive),最后还会分析出所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("canny.jp

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

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如

1.图片加载.显示和保存 import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("1.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0) # 展示原图 cv2.imshow("img", img) # 展示灰色图片 cv2.imshow("imgGrey", imgGrey) # 等待图片的关闭 cv2.waitKey() # 保存灰色图片 cv2.imwrite(&

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

cv2.imdecode()函数从指定的内存缓存中读取数据,并把数据转换(解码)成图像格式;主要用于从网络传输数据中恢复出图像. cv2.imencode()函数是将图片格式转换(编码)成流数据,赋值到内存缓存中;主要用于图像数据格式的压缩,方便网络传输. imdecode()使用 从网络读取图像数据并转换成图片格式: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import urllib import cv2 url = 'http://www.pyi

cv2.HoughLines()函数是在二值图像中查找直线,cv2.HoughLinesP()函数可以查找直线段. cv2.HoughLinesP()函数原型: HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None) image: 必须是二值图像,推荐使用canny边缘检测的结果图像: rho: 线段以像素为单位的距离精度,double类型的,推荐用1.0 theta: