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

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.

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

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

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

#-*- 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

提取一些经常使用的对象特征 1.长宽比 边界矩形的宽高比                                       x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = floart(w)/h 2.Extent 轮廓面积与边界矩形面积的比. area = cv2.contourArea(cnt) x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) rect_area = w*h extent = float(area)/rec

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

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

凸缺陷,以及如何找到凸缺陷 找某一点到一个多边形的最短距离 不同形状的匹配 1.凸缺陷 前面已经设计了轮廓的凸包和凸性缺陷的概念.OpenCV中有一个函数cv2.convexityDefect()可以帮助我们找到凸缺陷: hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints=False)#这里必须是False defect = cv2.convexityDefects(cnt,hull) 它会返回一个数组,每一行的值为[起点,终点,最远的点,到最远点的近似距离].我们可以

边界矩形的宽高比 x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h Extent Extent就是轮廓面积与边界矩形面积的比. area = cv2.contourArea(cnt) x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) rect_area = w*h extent = float(area)/rect_area Solidity Solidity就是轮廓面积与凸包面积的比. area = cv2.con

什么是轮廓? 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用.谈起轮廓不免想到边缘,它们确实很像.简单的说,轮廓是连续的,边缘并不全都连续(下图).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. 为了准确,要使用二值化图像.需要进行阀值化处理或者Canny边界检测. 查找轮廓的函数会修改原始图像.如果之后想继续使用原始图像,应该将

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

整体思路: 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算(开运算) 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准(外接矩形/内接矩形) 注:代码依次头尾连接哦! 0.第三方库导入 import cv2 as cv import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt import MightexUSBcameraSDK as Cam import math 1.原图灰度化 img =

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

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest 效果 代码 #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2

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

好长时间不更新了,今天说点干货,项目用到的. 1.项目中要用到计算面积的,根据火星坐标: 2.百度找了各种面积计算,google了半天,也没发现那个比较准确: 直接说干货吧.咱也高大上一会,用 ArcGIS 需要的dll有 ESRI.ArcGIS.Client.Toolkit.dll 和 ESRI.ArcGIS.Client.dll 这两个dll即可,不需要那么多的dll,可到官网下载,也可以到dll之家下载(http://www.dllzj.com/ESRI.ArcGIS.Client.dll

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者:刘潇龙 前言 首先需要说明,这里所说的数字识别不是手写数字识别! 但凡对机器学习有所了解的人,相信看到数字识别的第一反应就是MNIST.MNIST是可以进行数字识别,但是那是手写数字.我们现在要做的是要识别从九宫格图片中提取出来的印刷体的数字.手写数字集训练出来的模型用来识别印刷体数字,显然不太专业.而且手写体跟印刷体相差不小,我们最看重的正确率问题不能保证. 本文从零开始做一遍数字识别,展示了数字识

准备1:OpenCV常用图片转换技巧 在进行计算机视觉模型训练前,我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本,但是有些深度学习框架中的方法对图像的变换方式可能并不满足我们的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有很多帮助的. 图像通道分离 我们知道每个图像是由RGB三个颜色通道构成,所以我们可以使用split函数对原图像的三个通道进行分离: B, G, R = cv2.split(img) 进行通道分离的后,我们就可以在每个通道上独立的进行数值变换,变换完成后再来组合来生

import cv2   #opencv读取的格式是BGR import numpy as np 一.#读入文件 img=cv2.imread('cat.jpg') #’’引号内是图片所在盘的地址+名字,如:D:/1.jpg img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 二.#得到图片的信息  高,宽,通道数 img_gray.shape 三.#图片显示 cv2.imshow('image',img) cv2.imshow("im