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

opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓,并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出.首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式 官网:https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e1689a void cv::findContours ( InputOutputArray imag

视频(要FQ):https://www.youtube.com/watch?v=5u0dtzXL3PQ Palette是一个在support-v7包中的一个颜色提取工具类,用法比较简单,而且是谷歌官方提供,有必要了解一下.下面是效果图,ToolBar的颜色随图片改变 这个滑动的效果怎么做就是上一篇的问题了.这里只说Palette,可以看到,在图片收缩上去之后我们需要给Toolbar一个颜色,因为我们有两张图片,而我们的效果是根据这两张图片给Toolbar设置合适的颜色,这样更加美观. 用法: /

# -*- coding: utf-8 -* import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _ , frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([150,150,50])#在此调参 upper_red = np.array([180,255,255]) dark_red = np.ui

opencv在2.4.4版本以后添加了对java的最新支持,可以利用java api了.下面就是我利用opencv的java api 提取图片的sift特征. import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.features2d.*; public c

DrawerLayout + NavigationView DrawerLayout布局,通常在里面添加两个子控件,程序主界面添加到NavitagionView前面. <android.support.v4.widget.DrawerLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto&quo

#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

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简

Palette 说Palette之前先说下前面提到的Pager.ViewPager是什么大家应该都是知道的了,一般ViewPager.xxxTabStrip.Fragment三个好基友是一起出现的.这里的xxxTabStrip是使用Github上的PagerSlidingTabStrip.当我们的Pager切换时伴随着Fragment的变化,而Fragment里的内容一般是不同的,所以每个Fragment里的一般视觉效果也是不同的,所以我们可以用Palette来去提取Fragment中的主色调,

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

问题描述 照片是来自太空望远镜的星云图像,科学家想知道它的面 积与周长. 解决思路 方法一: 通过二值分割+图像形态学+轮廓提取 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/cas

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

#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

OCR简介熟悉OCR的人都了解,OCR大致分为两个部分: -文字提取text extractor -文字识别text recognition 其中,第一部分是属于图像处理部分,涉及到图像分割的知识,而第二部分则大多数利用谷歌的Tesseract来进行字符的识别,设计到的东西不多,当然也不难,难的是要能够做到非常准确的识别率,以及它的识别速率. 文字提取这一部分工作是很关键的,因为文字提取的好坏,直接影响到最后的识别结果,相当于预处理部分,是非常重要的,其主要目的是为了分割出文字字符. 主要涉及工

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

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

未写完 采用C++,opencv+opencv contrib 4.1.0 对手机相册内人物opencv人脸识别,身份识别学习 最近事情多,介绍就先不介绍了 photocut.c #include "pch.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <vector> #include "CameraFace.h" #include "PhotoFace.h" #include &l

第四篇:车牌定位 车牌定位就是采用一系列图像处理或者数学的方法从一幅图像中将车牌准确地定位出来.车牌定位提取出的车牌是整个车牌识别系统的数据来源,它的效果的好坏直接影响到整个系统的表现,只有准确地定位出车牌,才会有后续的车牌分割与字符识别. 目前车牌定位有两大类.基于灰度.基于彩色. 基于灰度: 我们采用的是基于灰度的形态学的车牌定位:首先根据车牌区域中丰富的纹理特征,提取车牌图像中垂直方向的边缘并二值化.然后对得到的二值图像进行数学形态学(膨胀.腐烛.幵闭运算等)的运算,使得车牌区域形成一个闭

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Codrops 分享了一个有趣的颜色提取实验.这个想法是创建图像的调色板,既有图像本身的潜移默化的影响,也有一些花哨的颜色延伸.通过使用 Vibrant.js 来提取图像中的颜色,并通过 CSS 过滤器将图像转换为黑色和白色版本,还有一个“幕布”滑动的效果. 在线演示      源码下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效