具体应用 https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/85060883 OpenCV中提供了几个与轮廓相关的函数: findContours():从二值图像中寻找轮廓drawContours():绘制轮廓matchShape():使用Hu矩进行轮廓匹配下面是一个使用这些函数的小例子,测试图片为: test3_c.jpg如下: test4_c.jpg如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <ios

http://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/69219992 轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配 1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest() 2.矩的计算——moments() 3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes() 先上ppt: 代码:1.计算点到轮廓的距离与位置关系 ///计算点到轮廓的距离与位置关系 #include "opencv2/opencv.hpp&quo

 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

一.相关类 MCvMoments inv_sqrt_m00 m00!=0?1/sqrt(m00):0 m00  spatial moments m01, m02, m03, m10, m11 m12, m21, m30, mu02, mu03 mu11, mu12, mu20, mu21, mu30 MCvHuMoments hu1 Hu ivnariants hu2, hu3, hu4, hu5, hu6, hu7 public static void cvMoments( IntPtr ar

ApproxChains 用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, double parameter=0, int minimal_perimeter=0, int recursive=0 ); src_seq 涉及其它链的链指针 storage 存储多边形线段位置的缓存 method 逼近方法 (见函数 c

OpenCV轮廓vectorvector,vector,vector,vector https://blog.csdn.net/Ahuuua/article/details/80593388   轮廓周围绘制矩形框 vector<vector<Point>>,vector<V e c 4 i>,vector<R e c t>,vector<R o t a t e d R e c t> 刚开始学OpenCV没多久遇到这些个东西不知道是什么,搞得很不

Atitit opencv模板匹配attilax总结 找一幅图像的匹配的模板,可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西,比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域(当然这样的方法并不鲁棒).而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能.函数为matchTemplate. 所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像(patch)最相似的区域.该函数的功能为,在输入源图像Source image(I)中滑动框,寻找各个位置与模板图像Template image(T)的相似度,并将结果保

Atitit opencv 模板匹配 1.1. 图片1 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大1 1.3. 对模板缩放的影响 一般的缩放可以,太大了就歇菜了..2 1.4. Code2 1.1. 图片 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大 //创建于原图相同的大小,储存匹配度 Mat result = Mat.zeros(source.rows(),source.cols(),CvType.CV_32FC1); /

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

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4,img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_hsv1, img_hsv2, img_hsv3;MatND img_hist1, img_hist2, img_hist3; char win1[] =

#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(

一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板. 矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶数表示对应的部分的指数.该计算是对轮廓边界上所有像素(数目为n)进行求和.如果p和q全为0,那么m00实际

把检测出的边缘像素组装成轮廓  ——  cvFindContours OpenCV 使用内存存储器来统一管理各种动态对象的内存.内存存储器在底层被实现为一个有许多相同大小的内存块组成的双向链表 内存储器可以通过四个函数访问 : cvCreateMemStorage(创建一个内存存储器,0采用默认大小)    cvReleaseMemStorage   cvClearMemStorage(和通常释放内存的函数区别 —— 只是将释放的内存返还给内存存储器,而并不返还给系统 —— 可以重复使用内存存储

1单匹配: 测试图片:   code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> /* 模板匹配法 --图片查找 滑动窗口的原理 用等大小的模板窗口在范围中进行滑动 然后查找匹配 */ int main(int argc, char* argv[]){ Ip

声明:非原创,转载自互联网,有问题联系博主 1.轮廓的提取 从图片中将目标提取出来,常常用到的是提取目标的轮廓. 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.下面我们通过实例来看函数的用法. int main() { Mat image=imread(

使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测.这是之前用过的代码,挺简单的,回顾一下.主要要进行以下2步操作: 1.cvThreshold():对图像进行二值化处理 2.cvFindContours():查找图像轮廓 注意:这个过程中图像要转化为灰度图. /*********************************************************************** 雷霄骅 ***********************************************

效果还是有点问题的,希望大家共同探讨一下 // 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 <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.h

参考文档:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html#id2 最近一直在做一个logo检测的项目,检测logo的有无,接触到模板匹配.模板匹配虽然精度不高,但选择恰当的方法,设置合适的阈值也能起到一定作用.有的时候我们还能用模板匹配来定位.下面对模板匹配进行一个总结. 模板匹配:模板匹配是一项在一幅图像

minMaxLoc函数: void minMaxLoc( const Mat& src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, const Mat& mask=Mat() ); 说明: 1 minMaxLoc寻找矩阵(一维数组当作向量,用Mat定义) 中最小值和最大值的位置. 2 参数若不需要,则置为NULL或者0,即可. 3 minMaxLoc针对Mat和MatND的重载中 ,第5个参数是可

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> using namespace std;using namespace cv;using namespace cv::xfeatures2d; Mat img1, img2, img3, img4, img5, img6, img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray