好久没写博客了,因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧,今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结.那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些: RGB color space Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127 HSV中 7 基于椭圆皮肤模型的皮肤检测 opencv自带肤色检测类AdaptiveSkinDetector 那我们今天就来一一实现它吧! 方法一:基于RGB的皮肤检测 根据RGB颜色模型找

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

我的电脑64位Win10系统,现在利用VS2015安装opencv3.10.安装之路颇为艰辛,从一开始的VS2015的安装,到opencv的安装,都充满挑战,历经千辛万苦终于把opencv开发环境搭建好了,现把opencv3.10的安装步骤记录下来,以助于以后再次安装少走弯路. VS2015的安装就不说了,去官网下个社区版的2015,很简单,连破解都不需要,全免费. 现在开始说opencv的安装. 首先去官网下个opencv3.10的windows的安装包,官网的下载超级慢,我就给出自己下载好的

滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波.OpenCV里有这些滤波的函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法. 线性滤波:方框滤波.均值滤波.高斯滤波 方框滤波 #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("lol4.jpg")

对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦! resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像. 要缩小图像,一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值:若要放大图像,推荐使用CV_INTER_LINEAR. 现在说说调用方式 第一种,规定好你要图片的尺寸,就是你填入你要的图片的长和高. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std

边缘检测的一般步骤: 滤波--消除噪声 增强--使边界轮廓更加明显 检测--选出边缘点 Canny算法 Canny边缘检测算法被很多人推崇为当今最优秀的边缘检测算法,所以我们第一个就介绍他. opencv中提供了Canny函数. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; //边缘检测 int main() {

我们如何在图像中快速识别出其中的圆和直线?一个非常有效的方法就是霍夫变换,它是图像中识别各种几何形状的基本算法之一. 霍夫线变换 霍夫线变换是一种在图像中寻找直线的方法.OpenCV中支持三种霍夫线变换,分别是标准霍夫线变换.多尺度霍夫线变换.累计概率霍夫线变换. 在OpenCV中可以调用函数HoughLines来调用标准霍夫线变换和多尺度霍夫线变换.HoughLinesP函数用于调用累积概率霍夫线变换. 我们都知道,二维坐标轴上表示一条直线的方程式y = a*x + b,我们想求出一条直线就得

重映射 重映射就是把一幅图像中某个位置的像素放置到另一个图片中指定位置的过程. 用一个数学公式来表示就是: 其中的 f 就是映射方式,也就说,像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的. 在OpenCV中,用的是remap函数实现重映射. 基本重映射 #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> #include <opencv2\

模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了.那什么是模板匹配? 模板匹配,就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配(也就是最相似)的部分的技术. 说的有点抽象,下面给个例子说明就很明白了. 在上面这幅全明星照中,我们想找出姚明头像的位置,并把它标记出来,可以做到吗? 可以,这就是模板匹配的要做的事情. 其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的,就是拿着模板图片(姚明头像)在原图(全明星照)中从左上至右下依次滑动,直到遇到某个区域的相似度低于我们设定的阈值,那么我们就认为该区域与模板匹配了,也就是我们

在实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴,或是旧照片的划痕,或者是图像遭到人为的涂画(比如马赛克)或者图像的部分本身已经损坏.如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样,Opencv能帮我们做到吗? OpenCV真的有这个妙手回春的功能!别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做,其实由程序员自己写代码去做更加高效! 图像修复技术的原理是什么呢? 简而言之,就是利用那些已经被破坏的区域的边缘, 即边缘的颜色和结构,根据这些图像留下的信息去推断被破

Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异,检测出轮廓边界的像素,但它没有将轮廓作为一个整体.所以要将轮廓提起出来,就必须将这些边缘像素组装成轮廓. OpenCV中有一个很强大的函数,它可以从二值图像中找到轮廓:findContours函数. 有时我们还需要把找到的轮廓画出来,那就要用到函数drawContours了. findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般配套使用. #include "opencv2/imgproc.hpp" #incl

在图像处理领域,有一个非常重要的名词ROI. 什么是ROI? 它的英文全称是Region Of Interest,对应的中文解释就是感兴趣区域. 感兴趣区域,就是我们从图像中选择一个图像区域,这个区域就是图像分析所关注的焦点.我们圈定这个区域,那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了,这样以便进行进一步处理,可以大大减小处理时间. 定义ROI区域有两种方法: 第一种,指定矩形的坐标,并且规定好他的长宽. Mat img = imread("1.jpg"); Mat roi =

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底什么呢? 一开始我接触到Mask这个东西时,我还真是一头雾水啊,也对无法理解Mask到底有什么用.经过查阅大量资料后,也对Mask有一点自己的理解了,下面就说说我的理解. 比如我要对一幅图进行抠图操作,这就要用到Mask了,那我就以抠图为例,解释Mask在里面的作用. 先上程序,该程序的功能就是抠出指定区域. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #

角点检测是计算机视觉系统中用来获取图像特征的一种方法.我们都常说,这幅图像很有特点,但是一问他到底有哪些特点,或者这幅图有哪些特征可以让你一下子就识别出该物体,你可能就说不出来了.其实说图像的特征,你可以尝试说一下这幅图有几个矩形啊几个圆形啊,有几条直线啊,当然啦,你也可以说一下有几个角点. 什么是角点? 角点通常被定义为两条边的交点.比如,三角形有三个角,矩形有四个角,这些就是角点,也是他们叫做矩形.三角形的特征,我们看到一些几何图形具有三个角,那么我们便可以脱口而出说这是一个三角形. 上面所

刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正.哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧! 那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了. 我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片: 人民币 发票 文本 这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了.好气啊那该怎么办呢?一页一页用PS来处理?1000页的矫正啊,当然交给计算

在opencv的编程中,遍历访问图像元素是经常遇到的操作,掌握其方法非常重要,无论是Mat类的像素访问,还是IplImage结构体的访问的方法,都必须扎实掌握,毕竟,图像处理本质上就是对像素的各种操作,访问元素就是各种图像处理算法的第一步. 首先先看看图像的是怎么存储的. 单通道图像 多通道图像 Mat访问图像元素方法汇总 1.用指针访问元素 在大多数图像处理任务中, 执行计算时你都需要对图像的所有像素进 行扫描. 当需要访问的像素数量非常庞大, 你必须采用高效的方式 来执行这个任务来提高效率.

近日在用opencv做一些图像处理的操作时,需要对一些高分辨率的图像进行保存.比如,在操作一个容量为230M的图像后,并对该图像保存为JPG格式后,发现图像容量变为80M了!针对这个问题,忙了大半天,到处翻阅资料,终于知道为什么了. 先举个例子说明自己遇到的问题,为了看出效果,我特意用了一个高分辨率的图片做实验. 比如我有如下的一个233M的图片 经过下面的程序读进内存,再次保存后,图片容量就急剧变小了! #include<opencv2\opencv.hpp> #include<ope

有时候我们处理完图像后需要保存一下数据到文件上,以供下一步的处理.一个比较广泛的需求场景就是:我们对一幅图像进行特征提取之后,需要把特征点信息保存到文件上,以供后面的机器学习分类操作.那么如果遇到这样的场景,我们有什么好方法,搭建这类的小型数据库文件?我第一时间想到的是把这些数据全写到文件上,下次我们需要这些数据就把他们从文件里读出来就好了. 其实更好的办法是使用xml和yml,因为他们更具有可读性,简直就是为保存数据结构而生的好方法!OpenCV提供了很好用的读写xml/yml的类,我们只要掌

近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况,失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大,而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片,所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了.然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换. 很可惜opencv里没有这类似的库,查了下资料,看看有没有现成的手动配准软件,找到了arcgis这款软件可以做手动配准,不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已!然后想了想,还是自己写个手动配准工具吧. 首先简单通俗说一下什么是图像配准.先观察一下下面两张图

我们经常遇到这样的需求:我们在VS写好的程序,需要在一个没有装opencv甚至没有装vs的电脑下运行,跑出效果.比如,你在你的电脑用opencv+vs2015写出一个程序,然后老师叫你把程序发给他,他要看看功能实现的怎么样.老师的电脑肯定没有整套的开发环境的,如果你想只把代码发给他,让他自己编译,肯定会出现问题.所以,我们需要掌握如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法. 下面将以一个实际例子说明如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法. 比如我现在在VS2015下实现了一个图像拼接功能的程序

相信很多人手机里都装了个"扫描全能王"APP,平时可以用它来可以扫描一些证件.文本,确实很好用,第一次用的时候确实感觉功能很强大啊算法很牛逼啊.但是仔细一想,其实这些实现起来也是很简单的,我想了下,实现的步骤应该就只有下面三个: 将证件轮廓找到 提取证件矩形轮廓四点进行透视变换 二值化 知道原理之后,我马上利用强大的opencv开发一个类似"全能扫描王"扫描工具. 整理一下我们要制作的这个扫描工具有哪些功能: 图像的信息区域的提取与矫正 图像的二值化 锐化和增强 第