寻找包裹轮廓的最小圆:minEnclosingCircle 函数 返回圆应满足:① 轮廓上的点均在圆形空间内.② 没有面积更小的满足条件的圆. void minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius); points,输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. center,圆的输出圆心. radius,圆的输出半径. 代码示例: #include<opencv.hpp>

使用Opencv+Zbar组合可以很容易的识别图片中的二维码,特别是标准的二维码,这里标准指的是二维码成像清晰,图片中二维码的空间占比在40%~100%之间,这样标准的图片,Zbar识别起来很容易,不需要Opencv额外的处理. 下边这个例程演示两者配合对条形码和二维码的识别: #include "zbar.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> usin

二维码和车牌识别基本都会涉及到图像的校正,主要是形变和倾斜角度的校正,一种二维码的畸变如下图: 这个码用微信扫了一下,识别不出来,但是用Zbar还是可以准确识别的~~. 这里介绍一种二维码校正方法,通过定位二维码的4个顶点,利用仿射变换校正.基本思路:滤波->二值化->膨胀(腐蚀)操作->形态学边界->寻找直线->定位交点->仿射变换校正->Zbar识别. 滤波.二值化: 腐蚀操作: 形态学边界: 寻找直线: 角点定位: 仿射变换校正: Zbar识别: Code实

OpenCVKmeans算法默认使用了Kmeans++选取种子点 参考:OpenCv中Kmeans算法实现和使用 //效果:根据半径聚类,并不一定能得到好的结果. float CBlotGlint::ClusterByR( ) { //根据半径大小聚类,找出合适的类别个数和每一类的个数 std::vector<float> radiuses(this->blobs.size() ); std::vector<std::pair<float,int> > radiu

一.凸包定义 通俗的说就是:一组平面上的点,求一个包含所有点的最小凸多边形,这个最小凸多边形就是凸包. 二.Graham算法思想 概要:Graham算法的主要思想就是,最终形成的凸包,即包围所有点的凸多边形,假定多边形是按逆时针方向生成的,那么多边形内部包围的所有点与多边形每个有向边的关系都是:点在有向边的左边.依照此思想,只要找到一个出发点,然后依此出发点按逆时针方向构建多边形,并保证每加入一条有向边时,都要满足其余点都在该边的左边. ***点与线的关系定义:平面上的三点P1(x1,y1),P

dlib库的安装以及人脸特征点的识别分布分别在前两篇博文里面 Dlib Python 检测人脸特征点 Face Landmark Detection Mac OSX下安装dlib (Python) 这篇主要涉及 cv2.ellipse 和 cv2.fitEllipse 的用法 import cv2 import dlib import numpy as np detector = dlib.get_frontal_face_detector() landmark_predictor = dlib

PS:这篇是之前本来就想发的但是一直没时间写,加上今天做了京东的题,结果代码名就命名为jingdong了……懒得改代码名重新跑一遍结果了=.= 暴力法去做就是遍历每个点,判断它是不是“最大点”.判断过程则是又遍历一遍,看看是否存在其他点在它右上方,若存在则不是最大点.O(N^2) 但是这样就会有很多不必要的计算,举个例子(这里暂且当坐标都是int),若存在一个最大点(x0,y0),那么所有在它左下角的点都不用考虑了. 另外,对于(x0,y0),只需要查找在它右边(x>x0)的点是否在它上面.如果

一维码由一组规则排列的黑色线条.白色线条以及对应的字符组成.对倾斜的(没有严重形变)一维码的角度校正,可以根据其黑白相间.排列规则的特点,计算傅里叶频谱,通过傅里叶频谱中直线的倾斜角度计算空间域图像一维码需校正的角度. 先贴出来待校正的一维码和其傅里叶频谱图:           傅里叶频谱中亮度值代表了频率变化的强弱,直线的方向代表了频率变化的方向.上图傅里叶频谱中最亮的那条线就是与一维码黑白相间条纹相垂直的方向,找到这条线的角度,就可以计算出一维码的校正角度. 校正步骤: 1. 计算图像X,

前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显.中间的一个点位

花了2天时间终于把二维码识别做出来了,不过效果一般,后面会应用在ROS辅助定位上,废话少说先上图: 具体过程参考了这位大神的博客:http://blog.csdn.net/qq_25491201/article/details/51065547 详细解释: 第一步:利用opencv提取二维码区域 1,先将读入的摄像头frame转换成灰度图: gray = cv2.cvtColor(image_path, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 2,使用opencv自带的Sobel算子进行过滤:

http://www.cocoachina.com/ios/20180416/23033.html 2018-04-16 15:34 编辑: yyuuzhu 分类:iOS开发 来源:程序鹅 8 3008 iOS   Work Hard, Play Hard, Live Life. 前言 生活中,我们都是使用支付宝支付,当我们再扫描一个较远的二维码过程中,我们会发现,镜头会自动放大很容易扫到二维码进行支付.看起来这么人性化的操作,又是什么原理,该怎么实现呢?扫码现在很常见, 很多App基本都具备扫

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,

在工业中经常要检测一个零件的尺寸,但是图像处理得到的是像素值,怎么才能得到实际的毫米值呢?这就要用到二维标定,我用OPENCV写了一个利用标定板进行标定的DEMO. 很多商业软件都没有二维标定的功能,只有三维标定,因此本DEMO还是很有用武之地的. 附图如下:

我使用过FindContours,而且知道有能够直接寻找联通区域的函数.但是我使用的大多只是"最大轮廓"或者"轮廓数目"这些数据.其实轮廓还有另一个很重要的性质,那就是轮廓的相互包含特性. 比如典型的运用在二维码上面     对于它的3个定位点,认为构造了相互包含的轮廓区域,这种特性,在图上只有三处,而且在自然图片中是不容易重复的(当然二维码内部还有校验机制).那么基于此就能够很容易地获取准确定位.将二维码的这种机制进行扩展,能够得到对实际物体的定位方法.比如如果我

CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些.在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构.当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了. 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二

参考: pnp问题 与 solvepnp函数:https://www.jianshu.com/p/b97406d8833c 对图片进行二维仿射变换cv2.warpAffine() or 对图片进行二维射影变换cv2.warpPerspective :https://www.jianshu.com/p/1c6512d475cc 关键:今天裁图过程中发现裁出来的一些图较正常图发生了奇怪的仿射变换,最后发现是solvepnp求解出的头部坐标系到摄像机坐标系的RT有错误,改用solvepnpRansac

在做图像处理中,常用的函数接口有OpenCV中的Mat图像类,有时候需要直接用二维指针开辟内存直接存储图像数据,有时候需要用到CxImage类存储图像.本文主要是总结下这三类存储方式之间的图像数据的转换和相应的对应关系. 一.OpenCV的Mat类到图像二值指针的转换 以下为函数代码: unsigned char** MatTopImgData(Mat img) { //获取图像参数 int row = img.rows; int col = img.cols; int band = img.c

05插值和拟合 1.一维插值 (1) 机床加工零件,试用分段线性和三次样条两种插值方法计算.并求x=0处的曲线斜率和13<=x<=15范围内y的最小值. x0=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15]; y0=[0 1.2 1.7 2 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6]; x=0:0.1:15; % interp1现有插值函数,要求x0单调,'method'有 % nearest 最近项插值 linear 线性插值 % spline 立方样条插值 cubic 立方插值

zbar本身自带检测二维码条形码功能,这里使用opencv只是做一些简单的读取图片,灰度图片以及显示条形码和二维码时用到一些绘制 // barcode-qrcodescanner.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <zbar.h> #pragma comment( lib,"winmm.lib" ) using n

---恢复内容开始--- 在OpenCV中将Mat(二维)与二维数组相对应,即将Mat中的每个像素值赋给一个二维数组. 全部代码如下: #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //包含imread, imshow等标识符 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" //包含c

参考链接 [ 基于opencv 识别.定位二维码 (c++版) ](https://www.cnblogs.com/yuanchenhui/p/opencv_qr.html) OpenCV4.0.0二维码识别代码简析 1.使用Qrdetector实现二维码检测 opencv中的QRCodeDetector类可以实现二维码的定位,识别功能,由于本项目使用的是自己设计的二维码,因此暂时只使用到QRCodeDetector的检测功能 函数接口 bool detect (InputArray img,