dlib库的安装以及人脸特征点的识别分布分别在前两篇博文里面 Dlib Python 检测人脸特征点 Face Landmark Detection Mac OSX下安装dlib (Python) 这篇主要涉及 cv2.ellipse 和 cv2.fitEllipse 的用法 import cv2 import dlib import numpy as np detector = dlib.get_frontal_face_detector() landmark_predictor = dlib

/// <summary> /// 最小二乘法拟合圆,计算拟合圆半径和拟合圆圆心 /// </summary> /// <param name="points">拟合点</param> /// <returns>返回拟合圆的计算结果</returns> public double[] FittingCircleByLeastSquare(List<Point> points) { //最小二乘法拟合圆

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(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. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

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

OpenCVSharp是OpenCV的.NET wrapper,是一名日本工程师开发的,项目地址为:https://github.com/shimat/opencvsharp. 该源码是 BSD开放协议,BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议.基本上使用者可以”为所欲为”,可以自由的使用,修改源代码,也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布或商业化销售. 1.OpenCVSharp的下载 可以直接从上面的github上下载源码,自行编译引用: 也可用vs中的nuget包管理器下载:

查找轮廓 findContours   cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) → image, contours, hierarchy   参数解释 image:原图像,可以事先由compare().inRange().threshold()等得到binary的image图像 mode:轮廓检索模式 method:轮廓近似方法 mode参数可取值为 CV_RETR_EXTERNAL 仅检索

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

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

opencv3.1自带demo的介绍和运行操作. 下列实验基本都试过,有些需要根据自己的电脑修改一些路径或者调试参数. 值得注意的是,控制台程序输入有时候要在图像所在的窗口输入相应的指令.我的电脑上安装了vs2013和2015. vs2015+opencv3.1/2.4.9在我的电脑上经常有这个错误:xxxx处有未经处理的异常: 将一个无效参数传递给了将无效参数视为严重错误的函数 ,或者提示在vector.h里的错误.后来用VS2013+Opencv3.1就没有这个问题. opencv可能还是有

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

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

一. 基本图形绘制 1. 基本函数与参数 cv2.line(): 线 cv2.circle(): 圆 cv2.rectangle(): 矩形 cv2.ellipse(): 椭圆 cv2.putText(): 文字 img:需要绘制形状的图像. color:颜色的形式,对于BGR,将作为元组传递比如(255,0,0)表示蓝色:对于灰度图,只需要传递标量值. thickness: 线或圆形等图像的厚度,如果对闭合图像像圆形传递"-1",它将填充形状, 默认厚度 = 1. lineType:

寻找包裹轮廓的最小圆:minEnclosingCircle 函数 返回圆应满足:① 轮廓上的点均在圆形空间内.② 没有面积更小的满足条件的圆. void minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius); points,输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. center,圆的输出圆心. radius,圆的输出半径. 代码示例: #include<opencv.hpp>

(下文内容为转载,不过已经不清楚原创的是哪里了,特此说明) 转自: http://www.cnblogs.com/dotLive/archive/2006/10/09/524633.html 该网址下面有更多的讨论. 最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术,它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares

说明 很多时候,我们需要运动物体的转弯半径去描述其机器性能.但在大多数的现实条件下,我们只能够获取到运动物体的 GPS 位置点集,并不能直接得到转弯半径或者圆心位置.为此,我们可以利用拟合圆的方式得到圆坐标方程,由此得到转弯半径和圆心位置. 解决过程 关于拟合圆方程的方法有很多,曾经在这篇译文中获益良多代数逼近法.最小二乘法.正交距离回归法来拟合圆及其结果对比(Python).此系列文中也给出了提及的三种方法的性能及效果对比,最终得出最优的解决方案就是最小二乘法.由于最近的学习中又进一步了解到,

根据我看的博客,fitEllipse返回的外接矩形(假设为box),对应椭圆的相应参数: box.size.width 和box.size.height对应椭圆的长轴和短轴: box.center对应椭圆的中心: box.angle对应椭圆的旋转角度. 参考: opencv中的椭圆拟合 opencv椭圆拟合

#include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" #include "cvaux.h" #include <iostream> #include"Timer.h" using namespace std; int otsu2 (IplImage *image); CvBox

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,

轮廓逼近,本质上是减少编码点 拟合圆,生成最相似的圆或椭圆 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); void fit_circle_demo(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { //Mat src = imread("f:/images