OpenCV的鼠标操作是通过一个中介函数配合回调函数来实现的.指定鼠标操作消息回调函数的函数为SetMouseCallback. void setMouseCallback(const string& winname,MouseCallback onMouse,void* userdata=0) 参数介绍 · const string& winname 窗口名 · MouseCallback onMouse,鼠标响应处理函数,监听鼠标的点击,移动,松开,判断鼠标的操作类型,并进行响应的函数

部分 IIOpenCV 中的 Gui 特性 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 4 图片 目标 • 在这里你将学会怎样读入一幅图像,怎样显示一幅图像,以及如何保存一幅图像 • 你将要学习如下函数:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite() • 如果你愿意的话,我会叫你如何使用 Matplotlib 显示一幅图片 4.1 读入图像 使用函数 cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告

阅读对象:可以配置opencv+Python环境的任何人,毕竟写这篇文章的人就是小白. 1.环境说明 1.1opencv版本: 1.2Python版本: 1.3系统:win7 注: (1)opencv安装教程:http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-i

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

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

部分 VII摄像机标定和 3D 重构 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 42 摄像机标定 目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数,对畸变图像进行修复 42.1 基础 今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变.畸变主要有两种:径向畸变和切想畸变.如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合.所有我们认为应该是直线的也都凸出来了.你可以通过访问Distortion (optics)获得更多相关细节.

阅读对象:无要求. 1.代码 ''' OpenCV中的轮廓 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.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者 Canny 边界检测. cv2.findContours()在一个二值图像中查找轮廓 有三个参数: 第一个:输入图像; 第二个:轮廓检索模式; 第三个:轮廓近似方法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE:所有的边界点都会被存储.但是我们真的需要这么多点吗?例如,当我们找的边界是一条直

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

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram()原理 什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解.直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的点

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

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

部分 VIII机器学习 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 46 K 近邻(k-Nearest Neighbour ) 46.1 理解 K 近邻目标 • 本节我们要理解 k 近邻(kNN)的基本概念.原理 kNN 可以说是最简单的监督学习分类器了.想法也很简单,就是找出测试数据在特征空间中的最近邻居.我们将使用下面的图片介绍它. 上图中的对象可以分成两组,蓝色方块和红色三角.每一组也可以称为一个 类.我们可以把所有的这些对象看成是一个城镇中房子,而所有的房子分别属于蓝色和红色家族,

OpenCV可以用来绘制不同的集合图形,包括直线,矩形,圆,椭圆,多边形以及在图片上添加文字.用到的绘图函数包括 cv2.line(),cv2.circle(),cv2.rectangle() ,cv2.putText() 等等. 这些绘图函数需要设置参数如: • img:你想要绘制图形的那幅图像.• color:形状的颜色.以 RGB 为例,需要传入一个元组,例如: (255,0,0 )代表蓝色.对于灰度图只需要传入灰度值.• thickness:线条的粗细.如果给一个闭合图形设置为 -1,那

模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:计算图像像素间的距离之和,最好的匹配是0,值越大,是目标的概率就越低.     CV_TM_CCORR 相关匹配法:一种乘法操作:数值从小到大,匹配概率越来越高.     CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:从-1到1,匹配概率越来越高.     CV_T

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心

支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字--"支持向量",一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了.有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量. 上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策

什么是轮廓 找轮廓.绘制轮廓等 1.什么是轮廓 轮廓可看做将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色和灰度.轮廓在形态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者Canny边界检测. 查找轮廓的函数会修改原始图像.如果に在找到轮廓后还想使用原始图像的话,应该把原始图像存储到其他变量中. 在OpenCV中,查找轮廓就像是在黑色背景中找白色物体,要记住要找的物体应该是白色而背景应该是黑色 让我们看看如何在一个二值图像中查找轮廓: c

颜色空间总结 RGB.HSV.YUV 什么是颜色 Wiki是这样说的:颜色或色彩是通过眼.脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应.嗯,简单点说,颜色就是人对光的一种感觉,由大脑产生的一种感觉.感觉是一个很主观的东西,你怎么确定你看到的红色和我看到的是一样的呢?这个视频解释的很不错.我们需要先假设正常人对于同一种光产生的感觉基本是一致的,讨论才能继续下去. 人的视网膜上布满了感光细胞,当有光线传入人眼时,这些细胞就会将刺激转化为视神经的电信号,最终在大脑得到解释.视网膜上有两类感光细胞:视锥

一.霍夫线变换 霍夫线变换是OpenCv中一种寻找直线的方法,输入图像为边缘二值图. 原理: 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示, 例如: 1.在 笛卡尔坐标系: 可由参数: (m,b) 斜率和截距表示. 2.在 极坐标系: 可由参数: 极径和极角表示.  对于霍夫变换,我们将用 极坐标系 来表示直线. 因此,直线的表达式可为: 化简后得: 一般来说对于点 , 我们可以将通过这个点的一族直线统一定义为:  这就意味着每一对 代表一条通过点  的直线. 如果对于一个给定点 我们在极坐标对极径极

1.初识轮廓 为了准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理,或者Canny边界检测. 查找轮廓的函数会修改原始图像.如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话,你应该将原始图像存储到其他变量中.   在 OpenCV 中,查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体.你应该记住, 要找的物体应该是白色而背景应该是黑色. 让我们看看如何在一个二值图像中查找轮廓:   函数 cv2.fifindContours() 有三个参数,第一个是输入图像,第二个是 轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法.返回