#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; using namespace cv; const char input[] = "Input image"; const char output[] = "Output image"; void fileCutLine(int, void*);//对图片边缘切取

这篇文章主要解决这样一个问题: 有一张倾斜了的图片(当然是在Z轴上也有倾斜,不然直接旋转得了o(╯□╰)o),如何尽量将它纠正到端正的状态. 而要解决这样一个问题,可以用到透视变换. 关于透视变换的原理,网上已经有一大推了,这里就不再做介绍了. 这篇文章的干货是: 对OpenCV晦涩难懂的透视变换接口的使用细节的描述; 基于两套自己提出的自动选择顶点进行透视变换的可以运行的 完整代码 关于干货的第1点,相信很多同学在使用OpenCV透视变换接口的时候,一定google了不少东西吧... 而关于干

# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 ## 图片旋转 def rotate_bound(image, angle): #获取宽高 (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h // 2) # 提取旋转矩阵 sin cos M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0) cos = np.abs(M[0, 0]) sin = n

遇到的问题: 1 持续灰色图像框 waitkey()要在imshow()之前调用. 2 CvRect 和Rect CvXXX是C语言的接口,cv::XXX是C++语言的接口.两者混在一起容易出错 3 分类器detectMultiScale各个参数的作用 CascadeClassifier::detectMultiScale(const Mat& image, vector<Rect>& objects, double scaleFactor=1.1,int minNeighbo

最近研究C#相关的OCR技术,图像识别一般C和C++这种底层语言做的比较多,C#主要是依托一些封装好的组件进行调用,这里介绍三种身份证识别的方法. 一:调用大公司API接口,百度.云脉,文通科技都有相关的API介绍. 二:调用图像处理类库,EmguCV是OpenCV的一个跨平台的.Net封装,该封装也可以被编译到Mono平台和允许在Windows.Mac OS.Android.iPhone.iPad等多个平台上运行 三:调用Office2007 组件 一.证件识别API接口 以聚合数据中的API

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

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

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

在<Android Studio增加NDK代码编译支持--Mac环境>和<Mac平台下Opencv开发环境搭建>两篇文章中,介绍了如何使用NDK环境和Opencv环境搭建与测试使用,现在,在PC端对图像处理算法测试没问题后,该在移动端进行功能移植了,ios平台的很简单,直接把类库拷进工程就行了,android的稍微麻烦点,这里就以android平台为例说明移植步骤. 为了更好的模块移植,这里使用Android源码的make文件写法:*.mk,Android源码是一个很大的工程,它的

 http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(35)  一.概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等. 我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概

涉及到两方面的内容:1. 用鼠标画出矩形.2.在图像上绘制出点的坐标 用鼠标绘制矩形,涉及到鼠标的操作,opencv中有鼠标事件的介绍.需要用到两个函数:回调函数CvMouseCallback和注册回调函数cvSetMouseCallback. 当回调函数被调用时,opencv会传入合适的值,当鼠标有动作时,有所反应,比如画线,描点. void CvMouseCallback(int event,int x,int y,int flags,void * param); event 为鼠标事件类型

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

因为人脸检测项目.用途OpenCV在旧分类中的训练效果.因此该检测方法中所使用的分类归纳.加上自己的一些理解.重印一些好文章记录. 文章http://www.61ic.com/Article/DaVinci/TMS320DM646x/201310/50733.html攻克了下面函数移植到DSP上的一些问题 以下为HAAR特征检測的详细流程:http://blog.csdn.net/nongfu_spring/article/details/38977555 一．在计算每一个窗体的haar值时.使

一.前言   身份证识别,又称OCR技术.OCR技术是光学字符识别的缩写,是通过扫描等光学输入方式将各种票据.报刊.书籍.文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术.   因为项目需要,所以这些天查阅了相关资料,想在网上看看有没有大神封装的现成的demo可以用.但是无果,网上关于ocr这一块的资料很少,比较靠谱的都是要收费的,而且价格也不便宜.但是在天朝,收费感觉心里不爽,所以就决定自己研究一番.   先上一个最终实现的效果(如果mac不是r

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用

2年前在学习图像算法的时候看到一个文档倾斜矫正的算法. 也就是说能将一些文档图像进行旋转矫正, 当然这个算法一般用于一些文档扫描软件做后处理 或者用于ocr 文字识别做前处理. 相关的关键词: 抗倾斜 反倾斜  Deskew 等等. 最简单算法实现思路,采用 霍夫变换(Hough Transform)进行直线检测, 当然也可以用霍夫变换检测圆. 在倾斜矫正算法中,自然就是检测直线. 通过对检测出来的直线进行角度判断, 一般取 认可度最高的几条直线进行计算, 最后求取均衡后的角度值. 进行图像角度

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变

更多的时候,我们得到的图像不可能是正的,多少都会有一定的倾斜,就比如下面的 我们要做的就是把它们变成下面这样的 我们采用的是寻找轮廓的思路,来矫正图片:只要有明显的轮廓都可以采用这种思路 具体思路: 1.先用opencv提供的canny函数,进行一次边缘检测 2.再用opencv提供的findContours函数,寻找图像的轮廓,从中间结果种,找到最大的轮廓,就是我们图像的最外面的轮廓 3.得到最终轮廓后,计算矩形轮廓与水平的夹角,然后旋转图像 4.最后我们在从旋转后的图像中,把我们感兴趣的切割

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.

  在我们的日常生活中,所碰到的图像往往都有一定的倾斜.那么,如何用OpenCV来获取图像的旋转角度呢?   我们以下面的图片为例,简单介绍如何用OpenCV来获取图像的旋转角度.   可以看到,该图像存在着许多噪声,且是彩色图片,因此,需要对图像做预处理. 预处理   图像的预处理包括去除边缘,去除噪声(两条灰色线),滤波,二值化等,具体处理的Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 imagepath = 'F://CHN_Char/4.p