利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元

本文主要总结一下在matlab中可用于进行轮廓提取的函数. 1 bwperim 根据参考资料[2]的提示,可以使用bwperim()函数进行轮廓提取,具体代码如下: %读取原图im = imread( filepath ); imshow(im);title('原图'); % 转二值图像bw = im2bw( im ); %轮廓提取 contour = bwperim(bw); figureimshow(contour);title('轮廓')    原图和所提取的轮廓分别如图1和图2所示. 图

这个系列的目的是通过对OpenCV示例,进一步了解OpenCV函数的使用,不涉及具体原理. 示例代码地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/examples.html(安装openCV时可框选)   目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码   简介 本文记录了对OpenCV示例contours2.cpp的分析. 资料地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/d0/d2a/contours2_8cpp-example

1.图像轮廓 1.1图像轮廓与API函数 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续.一般地,获取图像轮廓要经过下面几个步骤: 1)     读取图片. 2)     将彩色图像转换成灰度图像. 3)     将灰度图像转换成二值图形并查找其二值图像边缘即可(如canny边缘检测). 4)     显示轮廓边缘. findContours寻找轮廓函数,原型为: CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutp

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

图像的轮廓提取-Robert算子 图像的边缘:周围像素灰度有阶跃变化或“屋顶”变化的那些像素的集合,边缘广泛存在于物体与背景之间.物体与物体之间,基元与基元之间,是图像分割的重要依据. 物体的边缘是由灰度不连续性形成的,经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个领域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向倒数变化规律,用简单的方法检测边缘,这种方法称为边缘检测局部算子. public Bitmap Robert(Image image) { int width = image.Width; i

图片解析: 原图: code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]){ #if 1 int i, j; CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage

一般轮廓提取是通过对图像的梯度进行卷积计算,得到图像边缘(滤波),常用的边缘检测方法有candy.sobel. Laplacian等,再对二值化后的边缘图像进行轮廓计算: 1.Candy算子: cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_RGB2GRAY); cv::blur(grayImg, tempImage, cv::Size(3,3));//先用均值滤波器进行平滑去噪 cv::Canny(tempImage, binaryImg, threshod,thre

http://dongtingyueh.blog.163.com/blog/static/4619453201271481335630/ [函数名称] 二值图像轮廓提取         ContourExtraction(WriteableBitmap src) [算法说明] 二值图像的轮廓提取对于图像识别,图像分割有着重要意义.该算法的核心就是将图像目标的内部点消除.所谓内部点,我们要根据当前像素点的邻域来进行判断,假设邻域窗口为3*3窗口,如果当前像素P(x,y)的八个邻域像素满足如下条件,

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27979267 收入囊中 在图片中找到轮廓而且描绘轮廓 使用多边形.圆,椭圆来逼近我们的轮廓 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/C

FindContours 在二值图像中寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,  int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image  输入的 8-比特.单通道

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.40二值图像轮廓提取算法  [函数名称]   二值图像轮廓提取         ContourExtraction(WriteableBitmap src)  [算法说明]   二值图像的轮廓提取对于图像识别,图像分割有着重要意义.该算法的核心就是将图像目标的内部点消除.所谓内部点,我们要根据当前像素点的邻域来进行判断,假设邻域窗口为3*3窗口,如果当前像素P(x,y)的八个邻域像素满足如下条件,则该点即内部点:   1,P(x,y)为目

轮廓提取相对容易,只需在2.5D渲染视角下,导出模型的顶点坐标以及基于视角的消隐后的三角形面,将三角面投影后合并就可得到轮廓,轮廓坐标基于2.5d图的基准坐标换算就得到.提取轮廓的在我另外一篇文章中有试用的插件,基于3dmax2013的. 轮廓遮挡部分的剔除,如果自动完成的话,效率特别低. 要处理一个模型,原则上要对模型可见面上的点沿视线方向引出直线,与相关模型的可见面做相交运算(在目前2.5D的视角下,模型包围盒的最小y值小于待处理模型都要计算),有交点的模型就用该模型的轮廓来裁剪待处理模型的

Atitti 图像处理 图像混合 图像叠加 blend 原理与实现 混合模式 编辑 本词条缺少信息栏,补充相关内容使词条更完整,还能快速升级,赶紧来编辑吧! 混合模式是图像处理技术中的一个技术名词,不仅用于广泛使用的Photoshop中,也应用于AfterEffect.llustrator . Dreamweaver. Fireworks等软件.主要功效是可以用不同的方法将对象颜色与底层对象的颜色混合.当您将一种混合模式应用于某一对象时,在此对象的图层或组下方的任何对象上都可看到混合模式的效果.

Atitit.计算机图形图像图片处理原理与概论attilax总结 计算机图形1 图像处理.分析与机器视觉(第3版)1 数字图像处理(第六版)2 图像处理基础(第2版)2 发展沿革 1963年,伊凡·苏泽兰(Ivan Sutherland)在麻省理工学院发表了名为<画板>的博士论文, 它标志着计算机图形学的正式诞生.至今已有五十多年的历史.此前的计算机主要是符号处理系统,自从有了计算机图形学,计算机可以部分地表现人的右脑功能了,所以计算机图形学的建立具有重要的意义.计算机图形学在如下几方面有了长

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

Matlab图像彩色转灰色 时间:2014年5月7日星期三 网上找的程序.实现图像彩色转灰色: I1=imread('C:\Users\Yano\Desktop\matlab\test1\4.jpg'); I2=rgb2gray(I1); figure(1) imshow(I1); title('源图像'); figure(2) imshow(I2); title('灰度图像'); 自己拍的几张图片,通过此程序转换成功: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nk

matlab可以生成C++代码, 但是在涉及图像数据的时候,要注意数据格式的转换. 1. Matlab图像数据在内存中的存放顺序是R通道图,G通道图,B通道图.对于每个通道,数据存放是先列后行. 2. C++中,opencv Mat对象的数据存放顺序是先行后列,对于每个像素点,分别有r,g,b三个值. 3 . Opencv Mat 转matlab格式数据 对于opencv Mat图像,首先需要拆分成三个单通道图,然后分别进行转置,再按照R通道图,G通道图,B通道图的顺序把数据复制到一段连续空间.

1.轮廓提取 src = cv2.imread("***.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(src ,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,,255,cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.d

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.65形态学轮廓提取算法  [函数名称]   形态学轮廓提取函数       WriteableBitmap MorcontourextractionProcess(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Morgraphy contour extraction process. /// </summary> /// <param name="src">Th