在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正, 效果图: 在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条. 知道线条后 通过求斜率 得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2) 结果 结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究! 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直线的算法.其最初用来检测图像中的直线,同时也可以将其扩展,以用来检测图像中简单的结构. OpenCV提供了两种用于直线检测的Hough变换形式.其中基本的版本是cv2.HoughLines.其输

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV的霍夫变换检测直线. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍在OpenCV-Python中使用霍夫变换检测直线的方法. 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) >. 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直

霍夫变换常用来在图像中提取直线和圆等几何形状.如下图: 我们下面来看看如何使用霍夫变换来检测直线.一条直线可以用数学表达式 y = mx + 或者 ρ = xcosθ + y sinθ表示(极坐标) 简单说明一下: ρ 是从原点到直线的垂直距离,θ是直线的垂线与横轴顺时针方向的夹角,如下图所示: 首先创建一个2D数组(累加器),初始化累加器,所有的值都为0.行表示 ρ,列表示 θ.这个数组的大小决定了最后结果的准确性.如果你希望角度精确到1°,你就需要180列.对于 ρ,最大值为图片对角线距离.

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

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:

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 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

1.图片的读取与展示 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:love_cat import cv2 # 接收两个参数,一个是文件名,一个值,如果值为1,接收的是彩色图片,如果值为零,接受的是灰度图片.会有一个返回值,表示返回的图片内容 img = cv2.imread('mashiro.jpg',1) # 接收两个参数,一个是窗体名称,另一个是要显示的内容 cv2.imshow('mashiro',img) # 将程序暂停,只

霍夫直线变换介绍 霍夫圆检测 现实中: example import cv2 as cv import numpy as np # 关于霍夫变换的相关知识可以看看这个博客:https://blog.csdn.net/kbccs/article/details/79641887 def line_detection(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertur

1.霍夫变换 2.cv2.HoughLines() 返回值就是(ρ, θ).ρ 的单位是像素,θ 的单位是弧度.这个函数的第一个参 数是一个二值化图像,所以在进行霍夫变换之前要首先进行二值化,或者进行 Canny 边缘检测.第二和第三个值分别代表 ρ 和 θ 的精确度.第四个参数是 阈值,只有累加其中的值高于阈值时才被认为是一条直线,也可以把它看成能 检测到的直线的最短长度(以像素点为单位).   3.cv2.HoughCircles()  

以上是opecv reference里面的说明. Image必须是8位单通道图(可以使灰度图.二值图.边缘图等) Rho:距离分辨率,一般为1 Theta:角度分辨率,一般为CV_PI/180 Threshold:阈值,只返回像素和大于threshold的直线 Srn:(猜测)距离缩放 Stn:(猜测)角度缩放 重点说明 Lines: —p: 直线到原点(左上角)的距离 —:角度 这里的角度文档上有写是vertical line~0°,horizontal line~90°但是它没说方向是顺时针

>_<" 发现一个好的链接,是一个讲openCV的网站:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html >_<" 这次主要是houghlines变换来提取直线~

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃   //2017-04-21更新: 很多网友希望能得到源码,由于在公司做的,所以不太方便传出来.而且我估计很多人可能都是对OpenCV在AndroidStudio环境下配置的问题,给大家推荐一本书<Mastering OpenCV Android Application Programming>,中文版叫<深入OpenCV Android应用开发>,某宝有卖正版,书中有详细代码

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

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

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys img = cv2.imread('test.jpg') # cv2.imshow("original", img) # 可选,扩展图像,保证内容不超出可视范围 img = cv2.copyMakeBorder(img, 200, 200, 200, 200, cv2.BORDER_CONSTANT, 0) w, h = img.shape[0:2] angl

1. cv2.Canny(src, thresh1, thresh2) 进行canny边缘检测 参数说明: src表示输入的图片, thresh1表示最小阈值,thresh2表示最大阈值,用于进一步删选边缘信息 Canny边缘检测步骤: 第一步:使用高斯滤波器进行滤波,去除噪音点 第二步:使用sobel算子,计算出每个点的梯度大小和梯度方向 第三步:使用非极大值抑制(只有最大的保留),消除边缘检测带来的杂散效应 第四步:应用双阈值,来确定真实和潜在的边缘 第五步:通过抑制弱边缘来完成最终的边缘检

预备知识   图像坐标系:   理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2),可以用矩阵形式(3)表示. 相机坐标系(C)和世界坐标系(W): 通过相机与图像的投影关系,我们得到了等式(4)和等式(5),可以用矩阵形式(6)表示. 我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式(7)表示: 由等式(3),等式(6)和等式(7)我们可以推导出图像坐标系和世界坐标系的关系: 其中M1称为相机的内参矩阵,包含内参(fx,fy,u0,v0).M2称为相机的外参矩阵,