前言 项目车号识别过程中,车体有三种颜色黑车黑底白字.红车红底白字.绿车黄底绿字,可以通过判断车体的颜色信息,从而判断二值化是否需要反转,主要是基于rgb2hsv函数进行不同颜色的阈值判断. matlab代码可参考: http://www.cnblogs.com/happyamyhope/p/6650920.html 与matlab中的rgb2hsv函数功能相同的opencv代码: vector<Mat> rgb2hsv(Mat image){ vector<Mat> image_

.NET C#生成随机颜色,可以控制亮度,生成暗色或者亮色 基于YUV模式判断颜色明亮度   随机颜色在日常开发中很常用到,有时候要控制颜色明亮度,比如在白色背景网页上的随机颜色,一般要求颜色稍微暗一些,如果生成太亮的颜色会造成阅读困难,再比如你想判断生成的背景色是暗色还是亮色,以决定前景色是白色还是黑色. 采用YUV颜色模式来进行判断会比较合理与直观. YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL),是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间.在现代彩色电视系统中,通常采

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int minh,maxh,mins,maxs,minv,maxv; void helptext() { cout << "B——黑色\n"; cout << "H——灰色\n"; cout << "W——白色\n&q

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; Rect roi; Mat frame, mask; void processFrame(Mat &binary, Rect &rect); int main(int argc, char* argv) { VideoCapture capture();//打开摄像头 if (!captur

如图,这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度,所以需要对图像做过滤,只留下红色部分. 一开始的想法是分别找到RGB值,然后找到红色区域的部分保留就可以了,不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围,所以要把图片转化到HSV空间中去. 在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦. IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 ); cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV); opencv 的H范围是0~1

前言 项目车号识别过程中,车体有三种颜色黑车黑底白字.红车红底白字.绿车黄底绿字,可以通过判断车体的颜色信息,从而判断二值化是否需要反转,主要是基于rgb2hsv函数进行不同颜色的阈值判断. MATLAB代码如下: % /************************************************************************ % * Copyright(c) 2017 ZRJ % * All rights reserved. % * % * File: i

基于颜色跟踪 inRange过滤 形态学操作提取 轮廓查找 外接矩形获取 位置标定

static Scalar randomColor(int64 seed) { RNG rng(seed); int icolor = (unsigned)rng; return Scalar(icolor & 255, (icolor >> 8) & 255, (icolor >> 16) & 255); } 一种推荐的做法是,使用opencv自己的时间函数作为随机数的种子. cv::line(dst, cv::Point(x, y), cv::Point

android 平台 opencv 实现颜色识别代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-40682-1-1.htmlopencv的颜色识别简单实现的代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-39765-1-1.html更多OpenCV源码免费下载:http://www.eyesourcecode.com/forum-OpenCV-1.html

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 我们发现有些图片根本就是胡乱定位的,原因在于预处理没有搞好而已,如果不想动预处理的代码的话,我们就换一个方法. 这是我找了很久的黄色和蓝色的大概范围 lower_blue = np.array([100, 110, 110]) upper_blue = np.array([130, 255, 2

漫水填充 实现漫水填充算法:floodFill函数 简单调用范例 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; //-----------------------------------[main( )函数]-------------------------------------------- // 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开

下面是opencv的漫水填充效果代码 这篇文章仅限个人的笔记 没有详细的注释 放代码 这是简单的示范 int main()//*******************简单的漫水填充算法实例 { VideoCapture capture(); Mat picture ; Mat img; Rect ccomp; cout << "漫水填充的简单算法"; ) { capture >> picture; imshow("Original picture&quo

1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目 配置包含目录 配置库目录 配置链接器 配置环境变量 重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images

判断是否正确读入的方法: if( argc != 2 || !(src=imread(argv[1], 1)).data ) return -1; --- if( src.empty() ) { return -1; } 颜色通道转换: cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV); Mat属性: mat.channels();//通道个数 mat.depth();//每个像素用多少位表示 Mat的构

本文的主题实际上是图像的颜色空间的转换,借助一个颜色选取程序来说明OpenCV中颜色转换函数的用法以及一些注意事项. 一.几种常见的颜色空间: RGB颜色空间:RGB采用加法混色法,因为它是描述各种“光”通过何种比例来产生颜色.光线从暗黑开始不断叠加 产生颜色.RGB描述的是红绿蓝三色光的数值.数字图像存储方面一般都是用RGB模式,值得注意的是OpenCV里三通道的存储顺序是BGR. HSV,HSI:这两个颜色格式都是根据人眼对颜色的区分来定义的格式,其中H(hue)表示色相,S(saturat

个自带样例. parter 1: No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检測,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--眼下还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,依据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运动做

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处.    文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/28261997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨

直方图均衡化是什么有什么用 先说什么是直方图均衡化,通俗的说,以灰度图为例,原图的某一个像素为x,经过某个函数变为y.形成新的图.新的图的灰度值的分布是均匀的,这个过程就叫直方图均衡化. 图像直方图均衡化作用:用来增强对比度. 这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候.通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布.这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能. 这种方法对于背景和前景都太亮或者太

opencv sample文件夹例程 No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检测,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--目前还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,根据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运

今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控,达到视频监控的效果,比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色,当水柱为黑色的超过了一半,那么将说明过滤网发生了故障.当然不仅如此,我们看的是图像视频处理的技巧,你也可以将项目迁移到其他地方等,这仅仅是一个例子而已.我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务: .   分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标. 定位-Location:解决“在哪里?”的问题,即定位出