在Matlab下,使用imfill可以很容易的完成孔洞填充操作,感觉这是一个极为常用的方法,然而不知道为什么OpenCV里面却没有集成这个函数.在网上查了好多关于Opencv下的孔洞填充方法,大部分使用轮廓查找方法去做的,但对于这种方法,总感觉不是特别好.     最近重新使用这个方法,正好之前了解过冈萨雷斯那本书上的孔洞填充算法,所以想着手重新写一个.这里借鉴了冈萨雷斯书上的集合运算方法(并不完全一样)  空洞图像的定义:由前景像素相连接的边界所包围的一个背景区域.对于二值图像,可以理解为被白

讨论帖: http://bbs.csdn.net/topics/391542633 在Matlab下,使用imfill可以很容易的完成孔洞填充操作,感觉这是一个极为常用的方法,然而不知道为什么Opencv里面却没有集成这个函数.在网上查了好多关于Opencv下的孔洞填充方法,大部分使用轮廓查找方法去做的,但对于这种方法,总感觉不是特别好.之前了解过冈萨雷斯那本书上的孔洞填充算法,所以想着手重新写一个.这里借鉴了冈萨雷斯书上的集合运算方法(并不完全一样)     大致思路如下:     0, 

函数的调用形式 void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() ) 函数参数详解: 其中第一个参数image表示目标

Dilated Convolutions,中文一般称为空洞卷积或者扩张卷积,是一种改进的图像卷积方法. 扩张卷积工作示意图如下: 图a是普通的卷积,感受野是3*3,相当于扩充dilation=0 图b是扩张卷积,感受野是7*7,dilation=2 图c是扩张卷积,感受野是15*15,dilation=4  扩张卷积中多了一个扩充率参数(dilation rate),用来控制扩张(空洞填充)的大小,扩充率参数越大,同等卷积核大小对应的感受野越大.扩充卷积对普通卷积的改进就是为了获得更大的感受野.

以OpenCV自带的Aloe图像对为例:     1.BM算法(Block Matching) 参数设置如下: ) + ) & -; cv::Ptr<cv::StereoBM> bm = cv::StereoBM::create(, ); cv::Rect roi1, roi2; bm->setROI1(roi1); bm->setROI2(roi2); bm->setPreFilterCap(); bm->setBlockSize(); bm->setM

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/

~ 去除误匹配算法(matlab) 1.ransac算法 [tform,matchedPoints1,matchedPoints2] = ...    estimateGeometricTransform(matchedPoints1,matchedPoints2,'similarity','MaxDistance',100); 2.MSAC算法 [tform,matchedPoints1,matchedPoints2] = ...    estimateGeometricTransform(m

SACON(SAmple CONsensus)算法是基于样本一致性的运动目标检测算法.该算法通过对每个像素进行样本一致性判断来判定像素是否为背景. 算法框架图 由上图可知,该算法主要分为四个主要部分,分别是邻域差分.SACON算法核心处理.空洞填充后处理.TOM(Time Out Map),其中TOM(Time Out Map)主要用于背景模型更新,其他部分属于前景目标检测. 背景模型建立 SACON算法建立背景模型的方法是直接取视频序列的前N帧作为背景模型. 对于每个像素而言,其背景模型可以表

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程,现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成.虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像,能够获取更多视角下的图片,在VR中应用前景很大. 视差图可以转换为深度图,深度图也可以转换为视差图.视差图反映的是同一个三维空间点在左.右两个相机上成像的差异,而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离,所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便. 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚

1. 肺部分割提取简介 在处理胸部CT时,我们常常需要获取肺部的一个mask,也就是将肺部结构从数据中提取出来.二维图像还好说,但是三维图像就会变得复杂复杂一点.肺部的分割常常做后续操作的预处理,所以有必要提取提取一个肺部的mask,来辅助后面的操作,所以这里利用传统图像处理方法来提取了一下肺部,当时方法又很多,这里只是抛砖引玉,也许对有些数据不适用,可以对其进行改动. 2. 原理 利用阈值分割.种子填充图像形态学.图像连通域这些操作来进行肺部的分割. 2.1 阈值分割 这个好理解,一般来说CT

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

SACON(SAmple CONsensus)算法是基于样本一致性的运动目标检测算法.该算法通过对每个像素进行样本一致性判断来判定像素是否为背景. 算法框架图 由上图可知,该算法主要分为四个主要部分,分别是邻域差分.SACON算法核心处理.空洞填充后处理.TOM(Time Out Map),其中TOM(Time Out Map)主要用于背景模型更新,其他部分属于前景目标检测. 背景模型建立 SACON算法建立背景模型的方法是直接取视频序列的前N帧作为背景模型. 对于每个像素而言,其背景模型可以表

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点,直线,矩阵,圆,椭圆,多边形等等. 下面学习一下 opencv对像素点的定义.图像的一个像素点有1或3个值,对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组成一个像素值,他们表现出不同的颜色. 其实有了点才能组成各种多边形,才能对多边形进行轮廓检测,所以下面先练

漫水填充:也就是用一定颜色填充联通区域,通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果;漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析,也可以用来从输入图像获取掩码区域,掩码会加速处理过程,或只处理掩码指定的像素点,操作的结果总是某个连续的区域. 种子填充算法 种子填充算法是从多边形区域内部的一点开始,由此出发找到区域内的所有像素. 种子填充算法采用的边界定义是区域边界上所有像素具有某个特定的颜色值,区域内部所有像素均不取这一特定颜色,而边界外的像素则可具有与边

一.ROI ROI(region of interest),感兴趣区域.机器视觉.图像处理中,从被处理的图像以方框.圆.椭圆.不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI. 代码如下: #进行图片截取.合并.填充 import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\lena.jpg') cv.namedWindow('first_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('first_image', src

python+opencv3.3视频教学 基础入门笔记(贾志刚老师) https://www.bilibili.com/video/av24998616/?p=8 ROI(Range Of Interest 感兴趣区域)与泛洪填充 numpy获取ROI 指定宽高的起始结束位置 src1 = cv.imread('1.jpg') # cv.namedWindow('src1',cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('src1',src1) face = src1[180:33

在图像处理里,如果我们需要填充一个区域,使该区域为相同的颜色,则比较常用的是洪水填充法.洪水填充法可以用DFS也可以用BFS实现. opencv下有函数实现该功能: CVAPI(void) cvFloodFill( CvArr* image, CvPoint seed_point, CvScalar new_val, CvScalar lo_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll()), CvScalar up_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll()), Cv

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

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