函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

原图: 尺寸:240 × 150 灰度化: 1. 程序中输出像素点的灰度值: 2. 用工具取得的灰度值: 按照如下的坐标(图像处理坐标系) 得到的灰度值: (35,82) (82,35) 换算后分别是125(差两个像素值应该是误差)和178与之前的相对应 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 但是在[画图中]我们取的(35,82),底下却

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

图片坐标和数组坐标是相反的,坐标原点位于左上角 import numpy as np import cv2 height, width = 150, 200 img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) img[:, :] = [255, 255, 255] # Pixel position to draw at row, col = 20, 100 # Draw a square with position 20, 100 as the top le

// define head function #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp&quo

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *

原帖地址: http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149 这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系以及他们之间的关系,然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机. 图像坐标系: 理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2)

写在文章前 这些天因为工作需要要学习图像检测,笨笨的我啥都不会要盯着OpenCV重头开始学(:′⌒`),甚至查资料能力都很弱弱〒▽〒 夸一下我最好的男票(*^▽^*)  男盆友也不是做图像处理的 但是心疼我的笨("'▽'") 让我把要求给他(っ•̀ω•́)っ✎⁾⁾  他放下手中的游戏 花了一两天给我做出来然后写了份详细说明书φ(>ω<*) 当然是记下来 ٩(๑❛ᴗ❛๑)۶ ٩꒰▽ ꒱۶⁼³₌₃ 学习去咯 一．简介: 初次使用python的你一定感受到了python的便捷.作

一.core 模块 1.Mat - 基本图像容器 Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针. 创建Mat对象方法:   1->Mat() 构造函数:   Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));   int sz[3] = {2,2,2};   Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));   2->

/*2017-1-14*/ /*视频的读取...*/ int g_n=0; void on_change(int pos,void *)//看来void*不能省! { printf("g_n id %d\n",pos); } int main() { //结构体第一个字母都是大写,函数小写 //打开视频文件:其实就是建立一个VideoCapture结构 VideoCapture capture("E:\\vedio\\01.avi"); //检测是否正常打开:成功打

使用多边形将轮廓包围 返回外部矩阵边界(boundingRect()函数) 寻找最小包围矩形(minAreaRect()函数) 寻找最小包围圆形(minEnclosingCircle函数) 用椭圆拟合二维点集(fitEllipse()函数) 逼近多边形曲线(approxPolyDP()函数) 基础示例:创建包围轮廓的矩形边界 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp

OpenCV 虽是开源的计算机视觉库,但里面也有一些基础的绘图函数,本文将介绍几种常用绘图函数:直线.圆.椭圆.长方形.多边形等. 1  数据结构 1.1  二维向量 cv::Point 代表的是二维点 (int 型),可用来表示图像坐标 (x, y) // one way Point pt; pt.x = ; pt.y = ; // another way Point pt = Point(, ); OpenCV 中,二维点类型可分为 Point2i, Point2l, Point2f, Po

opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类

opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 ​      轮廓是图像处理中非常常见的.对现实中的图像进行采样.色彩变化.灰度变化之后,能够处理得到的是“轮廓”.它直接地反应你了需要分析对象的边界特征.而对轮廓的分析,实际上也就是对原图像特征的分析.       在Opencv中,已经实现了基础的轮廓算法,但是相比较于比如halcon这样的专业软件,在轮廓处理这块的功能还是比较缺乏的.这里就通过一个具体问题,说明自己的学习研究.不对之处欢迎批评.        P.S这里的轮廓处理相关函数,已

code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdio.h> #include <fstream> #include <string> #include <opencv\ml.h> #include <iostream> #include <fstream>

Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异,检测出轮廓边界的像素,但它没有将轮廓作为一个整体.所以要将轮廓提起出来,就必须将这些边缘像素组装成轮廓. OpenCV中有一个很强大的函数,它可以从二值图像中找到轮廓:findContours函数. 有时我们还需要把找到的轮廓画出来,那就要用到函数drawContours了. findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般配套使用. #include "opencv2/imgproc.hpp" #incl

前些日子有个需求,大概描述,实时检测一副动态图每一帧画面上全部的圆形内容,并得到全部圆形的圆心相对坐标以及半径.当时的思路是用Matlab写一个相关图像处理的插件,然后给C#调用.当时没立马动手的原因是matlab更偏向计算以及理论验证,一些灰度.二值化的算法需要新写,在图像处理方面的封装易用性方面不够实用.于是乎就到了题目所说的opencv了,是一个开源的跨平台视觉库,具体就不介绍了,网上介绍很多. 进入正题. -------------- BEGIN --------------- 首先上o

题链: http://poj.org/problem?id=1329 题解: 计算几何,求过不共线的三点的圆 就是用向量暴力算出来的东西... (设出外心M的坐标,由于$|\vec{MA}|=|\vec{MB}|=|\vec{MC}|$,可以解出M点坐标.) 代码: #include<cmath> #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> using namespace std; const

1.图像与矩阵 一般来说,图像是一个标准的矩形,有着宽度(width)和高度(height).而矩阵有着行(row)和列(column),矩阵的操作在数学和计算机中的处理都很常见且成熟,于是很自然的就把图像作为一个矩阵,把对图像的操作转换成对矩阵的操作,实际上所有的图像处理工具都是这么做的.计算机视觉中的图像是数字设备捕获到物理世界的表象.图像只是存储在矩阵格式中的数字序列.每个数字是一个考虑的波长(例如RGB图像中的红.绿.蓝)或波长范围(对全色设备而言,如红外光谱仪)的光强衡量.图像中的每个

opencv2.1版本之前使用IplImage*数据结构来表示图像,2.1之后的版本使用图像容器Mat来存储.IplImage结构体如下所示. typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度

角点 特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分,这需要寻找图像之间的特征建立对应关系.点,也就是图像中的特殊位置,是很常用的一类特征,点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature),或“兴趣点”(interest point),或“角点”(conrner). 关于角点的具体描述可以有几种: 一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点: 两条及两条以上边缘的交点: 图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点: 角点处的一阶导数最大,二阶导数