在OpenCV中,能够很方便的求轮廓包围盒.包括矩形,圆形,椭圆形以及倾斜的矩形(包围面积最小)集中包围盒.用到的四个函数是: Rect boundingRect(InputArray points) void minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius) RotatedRect minAreaRect(InputArray points) RotatedRect fitEllipse(Input

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

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

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

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat src_gray,binary,dst=Mat::zeros(src.size(),CV_8UC3); if (src.empty()) { pri

毛孔识别 本文仅仅描述如何用opencv完成一个入门级别的毛孔识别,基于python3.7和 opencv 4.3 原图以及识别生成的效果图 一.首先引入需要的包,然后读取需要识别的图片 import cv2 import numpy as np imageMat = cv2.imread("b.png") 二.选取B通道和均值滤波 选取通道是为了将图片转换为灰度图,以便后续的阀值处理,具体选取BGR哪个根据图片不同而不同:之后均值滤波以降噪,要在失真和去噪效果之间取得平衡,选取合适大

OpenCV读写图像文件解析 imdecode 从内存中的缓冲区读取图像. C++:Mat imdecode(InputArray buf, int flags) C++:Mat imdecode(InputArray buf, int flags, Mat* dst) C:IplImage* cvDecodeImage(const CvMat* buf, int iscolor=CV_LOAD_IMAGE_COLOR) C:CvMat* cvDecodeImageM(const CvMat*

1.ushort用法? USHORT is a macro which is not part of the official C++ language (it's probably defined or typedef'ed somewhere). unsigned short is an official type defined by the C++ language as an integer that can at least hold numbers between 0 and 65

编译ffmpeg: 第一步: 从官网http://ffmpeg.org/下载最新版本. 解压tar -xjvf ffmpeg-3.3.1.tar.bz2 进入目录cd ffmpeg-3.3.1 第二步: 从http://yasm.tortall.net/Download.html下载yasm tar -xvzf yasm-1.3.0.tar.gz cd yasm-1.3.0/ ./configure make make install 第三步: 回到ffmpeg目录中 ./configure -

1.ushort用法? USHORT is a macro which is not part of the official C++ language (it's probably defined or typedef'ed somewhere). unsigned short is an official type defined by the C++ language as an integer that can at least hold numbers between 0 and 65

目标 在本节中,我们将学习 使用OpenCV查找图像的傅立叶变换 利用Numpy中可用的FFT函数 傅立叶变换的某些应用程序 我们将看到以下函数:cv.dft(),cv.idft()等 理论 傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性.对于图像,使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域.一种称为快速傅立叶变换(FFT)的快速算法用于DFT的计算.关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到.请参阅其他资源部分. 对于正弦信号x(t)=Asin⁡(2πft)x(t) = A \sin(2

目的 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 颜色空间缩减.具体做法就是:将现有颜色空间值除以某个输入值,以获得较少的颜色数.例如,颜色0到9可取为新值0,10到19可取为10. 计算公式: Lnew = (Lold / 10) * 10 如果对图像矩阵的每一个像素进行这个操作的话,是比较费时的,因为有大量的乘除操作. 这个时候我们的查找表就派上用场了,提前把值计算好,然后要用的时候,直接赋值即可.

目的 我们将探索以下问题的答案: 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 这里我们测试的,是一种简单的颜色缩减方法.如果矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值.但若是三通道图像,这种存储格式的颜色数就太多了(确切地说,有一千六百多万种).用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响.其实有时候,仅用这些颜色的一小部分,就足以达到同样效果. 这种情

程序及分析 /* * FileName : lookup_table.cpp * Author : xiahouzuoxin @163.com * Version : v1.0 * Date : Sun 01 Jun 2014 04:35:37 PM CST * Brief : * * Copyright (C) MICL,USTB */ #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespac

一.点与轮廓的距离及位置关系 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { //计算点到轮廓的距离与位置关系 Mat srcImg = imread("E://00.png"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clon

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,

一.简介 二.外接矩形的查找绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //外接矩形的查找绘制 Mat srcImg =imread("E://12.jpg"); imshow("src",srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); //原图备份 cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); /

一.简介 二.绘制点集的凸包 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main() { //---绘制点集的凸包 Mat img(, , CV_8UC3, Scalar::all()); //定义绘制图像 RNG rng; //定义随机数对象 ) { char key; ; //定义点的个数 vector<Point> points; //定义点集 ; i<count; i++) { Point pt; pt

一.简介 二.画出每个轮廓的每个点 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat src=imread("E://22.jpg"); Mat temp=src.clone(); //转灰度图,二值化 cvtColor(src,src,CV_BGR2GRAY); threshold(src,src,,,THRESH_BINARY); imshow("thres"

一.简介 图2 二.代码 #include"opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://02.png"); Mat tempImg = srcImg.clone(); //Mat draw(srcImg.rows, srcImg.cols, CV_8UC3); c