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

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

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

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

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

使用方法:extract file time step folder time 设置时间长度 step 设置周期 均以秒(s)为单位 贡献:1. 从视频文件中周期性提取图片:2. Windows下批处理程序的一些技术. 依赖:mplayer todo: 目前周期最小为1s,可以扩展使频率大于1Hz. 更详细的内容可以参考: http://blog.csdn.net/xuyaqun/article/details/6077917 http://blog.csdn.net/aa846555831/a

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

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

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

一.腐蚀(Erode) 取符合模板的点, 用区域最小值代替中心位置值(锚点) 作用: 平滑对象边缘.弱化对象之间的连接. opencv 中相关函数:(erode) // C++ /** shape: 形状 MORPH_RECT 矩形 MORPH_CROSS 交叉形 十字型 MORPH_ELLIPSE 椭圆形 esize : 大小 anchor: 锚点,默认为中心 **/ Mat getStructuringElement(, -)); /** src: input Mat dst: output

这个软件是用来提取视频中的音频的,方便快捷.但是有一个问题,就是如果我提取的视频的名字中有不支持的字符(比如泰文)的时候,那么这个就提取不出来.所以如果名字中有不支持的字符的时候就要先改一个名字,然后转换之后再把名字改回来.我用格式工厂的时候转换视频的时候也出现同样的问题.参考网址:http://www.iplaysoft.com/pazera-free-audio-extractor.html

这个bug卡了半天,这里记录一下 Error using VideoReader/init (line ) Could not read file due to an unexpected error. Reason: Unable to initialize the video obtain properties Error ) obj.init(fileName); 环境:Ubuntu16.04 参考:stackoverflow 首先安装gstreamer0.10-ffmpeg sudo a

图像边缘就是图像灰度值突变的地方,也就是图像在该部分的像素值变化速度非常之快,就比如在坐标轴上一条曲线有刚开始的平滑突然来个大转弯,在变化出的导数非常大. Sobel算子主要用作边缘检测,它是一离散型差分算子,用来计算图像亮度函数灰度之近似值. 边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合.边缘存在于目标.背景和区域之间,所以,边缘是图像分割所依赖的最重要的依据.由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感,因此,边缘也是图像匹配的重要的特征. Sobel边缘检测的核心在于像素矩阵的卷积,卷积对于

前言 视频处理分析的过程中,需要用到将视频一帧帧地读取.写入,本文就涉及此问题. 系统环境 1.系统:win7_64 2.matlab版本:matlab2015a 测试代码 代码一(读视频): %To read video frames. clc clear close all fileName = 'E:\fatigue_detection\dataset\segVideosP1\1_5.avi'; obj = VideoReader(fileName); numFrames = obj.Nu

一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义:def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)卷积操作函数:input:需要做卷积操作的图片:四维tensor张量,类型float32或float64:[batch,in_height,in_width,in_channels]形状(shape

一.读取摄像头 1.首先保证摄像头及其驱动正确在电脑上安装 2.简单的代码显示驱动摄像头,并显示: vid = videoinput('winvideo',1); preview(vid); 3.默认显示彩色rgb图像,可用下面代码转换为灰度图像: set(vid,'ReturnedColorSpace','grayscale'); 若要还原为彩色图像,即把上面的grayscale换成rgb 二.获取摄像头图像 image = getsnapshot(vid);%获得图像矩阵 figure; i

http://www.ilovematlab.cn/thread-22239-1-1.html