因为需要,之前写了一个利用mask 得到不规则ROI 区域的程序. 现在需要修改,发现自己都看不懂是怎么做的了.. 所以把它整理下来. 首先利用 鼠标可以得到 你想要的不规则区域的 顶点信息.具体这里不再描述. setMouseCallback("setROIParking_Image", on_MouseHandle, (void*)&SrcImage); 得到不规则区域的顶点之后之后,接下来生成mask. 具体程序如下 void Image::GetROImage() {

opencv中设置roi实验: cv::Mat SrcImg; SrcImg = cv::imread("../resource/cpw3.png"); cv::imshow("原图像",SrcImg); // 第一次提取部分ROI cv::Rect SrcImgROI = cv::Rect( SrcImg.cols/, , SrcImg.cols/, SrcImg.rows/); cv::Mat SrcROIImg = SrcImg(SrcImgROI); cv:

虽然先前知道ROI区域是感兴趣区域,但是真正看到调用了OpenCV的cvSetImageROI函数时,并不知道它的作用,所以还是单独写了一段代码对这个函数进行探究.   OpenCVchm文档中对cvSetImageROI函数的介绍如下: void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );image 图像. rect ROI 矩形. 函数 cvSetImageROI 基于给定的矩形设置图像的 ROI(感兴趣区域) . 如果ROI是NULL 并且

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理

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」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

在网上看到基于opencv3.0之前的API实现不规则ROI的提取,我自己试了一下发现opencv3.0不行,第一想法是我写的有问题,最后发现是API的改版.原理很简单. 目标:提取黑线作为ROI 原理:先滤波-->>灰度化-->>二值化-->>边缘提取-->>寻找图像轮廓-->>轮廓画在一张空图像-->>水漫填充图像轮廓区域-->>两个图像与操作 灰度化: 二值化: 边缘提取: 空白图像画轮廓: 水漫之后的图像: 与操作

图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储方式.存储地址等),而数据指针则指向图像所有像素值的矩阵.通常复制Mat类型数据有两

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

问题描述:在测试目标跟踪算法时,需要选择不同区域作为目标,进行目标跟踪,测试目标跟踪的效果. 解决思路: 1.OpenCV中提供了鼠标交互控制,利用setMouseCallback()给固定的窗口设置鼠标回调函数. 2.在鼠标回调函数中,选择感兴趣区域. 代码实现如下,将感兴趣区域封装在MouseSelect类中,提供选择点和矩形框两种模式. #pragma once #ifndef __MOUSESELECT_H__ #define __MOUSESELECT_H__ #include <op

这是两个相关的程序,前者是后者的基础.实际上前一个程序也是在前面博文的基础上做的修改,请参考<在OpenCV中利用鼠标绘制直线> .下面贴出代码. 程序之一,在OpenCV中利用鼠标绘制矩形 [c-sharp] view plaincopy #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma com

在图像处理领域,我们常常需要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程 .也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析所关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理.而且,使用ROI指定我们想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利. 待续……………

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,

问题描述:在测试目标跟踪算法时,需要选择不同区域作为目标,进行目标跟踪,测试目标跟踪的效果. 解决思路: 1.OpenCV中提供了鼠标交互控制,利用setMouseCallback()给固定的窗口设置鼠标回调函数. 2.在鼠标回调函数中,选择感兴趣区域. 代码实现如下,将感兴趣区域封装在MouseSelect类中,提供选择点和矩形框两种模式. 1 #pragma once 2 #ifndef __MOUSESELECT_H__ 3 #define __MOUSESELECT_H__ 4 5 #i

#include "stdafx.h" #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv\cv.h> #include <iostream> #include<string> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { IplImage *src=cvLoadImage();//读入图

SiftDescriptorExtractor对应于SIFT算法中特征向量提取的工作,通过他对关键点周围邻域内的像素分块进行梯度运算,得到128维的特征向量.具体有如下几个操作: 0.首先,我们假设在之前关键点提取的步骤中,我们对一个三角形提取关键点,检测到其中一个关键点的坐标为三角形的一个角(如下面用红圈圈出的),如下图 放大看,假设检测到该关键点的方向如下图: 1.将关键点周围的像素旋转到一个统一的方向,以保证方向不变性.如下图 2.将这些像素分成4X4的小块 对每个格子进行分析,将格子中的

Rect roi; roi.x = 100; roi.y = 100; roi.width = 250; roi.height = 200; // 截取 ROI 区域 // 这种方式改变 sub,原图也会改变 Mat sub = src(roi); // 如果想要不影响原图,可以使用 clone,或者copyTo Mat sub2 = src(roi).clone(); rectangle(src, roi, Scalar(0, 255, 255), 1, 8); imshow("roi&quo

部分 VI视频分析 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的“C1”,它的圆心为蓝色方

部分 IX计算摄影学 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 49 图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑,中值平滑等,当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的.在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素.简单来说,像素级别的

原文链接:http://www.cnblogs.com/summerRQ/articles/2406109.html 如对内容和版权有何疑问,请拜访原作者或者通知本人. opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于"图像",opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行