​    我记得曾经有人对OpenCV的旋转吐槽,意思是它自己没有很好的关于选择的算法.在新的版本里面添加了这些函数(我还没有时间去看是什么时候pr的).现在一个比较棘手的问题,就是OpenCV中旋转是如何定量的,什么是正方向?什么是负方向?什么时候用角度?什么时候用弧度? 下面就是针对这几个问题,通过查资料.做实验的方式搞清楚. 一.OpenCV中旋转式如何定量的 也就是坐标系问题.OpenCV坐标系以(0,0)点为原点,以向下为Y轴正方向,以向右为X轴正方向. 对于旋转而言,通过"旋转中点&

python+opencv---轮廓发现 轮廓发现---是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法, 所有边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果. 介绍两种API使用: -cv.findContours 发现轮廓 -cv.drawContours 绘制轮廓 *利用梯度避免阈值烦恼 效果图: 使用边缘Canny()提取边缘 高斯模糊+灰度+全局阈值--->二值化图像 代码: import cv2 as cv import numpy as np def edge_demo(image): #先

千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事 本文链接:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328 1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() import cv2 img = cv2.imread('wujiaoxing.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshol

opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, nu30, nu21, nu12, nu03; } 空间矩的

轮廓检测: 轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点,比如原图中有3*3的矩形点.那么就可以将中间的那一点去掉. 一．关键函数1.1  cvFindContours函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息,并传出指向这条链表表头的指针.函数原型:int cvFindContours(  CvArr* image,                              第一个参数表示输入图像,必须为一个8位的二值图像  CvMemStorage* storag

IplImage* contours_rect; IplImage* contours; CvMemStorage* countours_storage=NULL; if(contours_rect==NULL) { contours_rect=cvCreateImage(cvSize(video_width,video_height),IPL_DEPTH_8U,); } if(contours==NULL) { contours=cvCreateImage(cvSize(video_width

查找轮廓 轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindContours()处理的图像可以是从cvCanny()函数得到的有边缘像素的图像,或者是从cvThres

图片解析: 原图: code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]){ #if 1 int i, j; CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage

这个好像是骨头什么的,但是要求轮廓闭合,于是对图片进行一下膨胀操作,再次检测轮廓就好了. // A closed contour.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostrea

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础介绍 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>.外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. 轮廓进行填充的时候我会有下面2步骤:

一般轮廓提取是通过对图像的梯度进行卷积计算,得到图像边缘(滤波),常用的边缘检测方法有candy.sobel. Laplacian等,再对二值化后的边缘图像进行轮廓计算: 1.Candy算子: cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_RGB2GRAY); cv::blur(grayImg, tempImage, cv::Size(3,3));//先用均值滤波器进行平滑去噪 cv::Canny(tempImage, binaryImg, threshod,thre

一.项目背景 最近在做一个人脸检测项目,需要接入百度AI的系统进行识别和检测.主要流程就是往指定的URL上post图片上去,之后接收检测结果就好了. 百度的检测结果包含这样的信息: left - 人脸区域离左边界的距离 top - 人脸区域离上边界的距离 width - 人脸区域的宽度 height - 人脸区域的高度 ratation 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角[-180, 180]. 如果我想把人脸框出来,很容易想到的是以(left, top)为左上顶点,以width 为宽,heig

当我们得到对象轮廓后,可用boundingRect()得到包覆此轮廓的最小正矩形,minAreaRect()得到包覆轮廓的最小斜矩形,minEnclosingCircle()得到包覆此轮廓的最小圆形,这些函式协助我们填补空隙,或者作进一步的对象辨识,boundingRect()函式返回的是正矩形,所以如果对象有倾斜的情形,返回的可能不是我们想要的结果. Rect boundingRect(InputArray points) points:输入信息,可以为包含点的容器(vector)或是Mat.

http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/8519751 环境: vs2008 + opencv2.1 先看,这两个函数的用法(参考 opencv手册): +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ FindContours        在

#include"stdafx.h"#include"opencv2/opencv.hpp" using namespace cv;// clockwise 为true则顺时针旋转,否则为逆时针旋转 IplImage* rotateImage(IplImage* src, int angle, bool clockwise) { angle = abs(angle) % 180; if (angle > 90) { angle = 90 - (angle %

轮廓逼近,本质上是减少编码点 拟合圆,生成最相似的圆或椭圆 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); void fit_circle_demo(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { //Mat src = imread("f:/images

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); void contour_info(Mat &image, vector<vector<Point>> &contours); int main(int argc, char** argv) { Mat src1 = imread(

本文将结合实例代码,介绍 OpenCV 如何查找轮廓.获取边界框. 代码: contours.py OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓,需要以二值化图像作为输入.并指定些选项调用即可. 我们以下图作为示例: 二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像: 其使用预训练好的实例分割模型来生成的,脚本可见 detectron2_seg_threshold.py.模型检出结果,如下: 模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框.但其他模型会有只出预测掩

import cv2 img = cv2.imread( 'E:\A.jpeg' ) cv2.imshow( 'img', img ) gray = cv2.cvtColor( img, cv2.COLOR_BGR2GRAY ) ret, binary = cv2.threshold( gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY ) contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHA

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img_in,img_out; img_in = imread(); threshold(img_in, img_out, , ,THRESH_BINARY); Mat img_out2; vector< vector< Point> > cont

實在出乎我的意料!OpenCV竟然連這么簡單的功能都沒有封裝!還要讓本大爺自己動手寫!強烈要求OpenCV下一個版本添加本功能! 函數功能和這個網頁一樣,只不過這個作者寫的太糟了,我把它變得簡潔了一點  ^_^ void rotate(const Mat& src, Mat& dst, float angle) { CV_Assert(!src.empty()); float radian = angle /180.0 * PI; ; ; ; copyMakeBorder(src, dst