凸缺陷 前面我们已经学习了轮廓的凸包,对象上的任何凹陷都被成为凸缺陷.OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷.函数调用如下: hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False) defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull) cv2.convexityDefects函数()会返回一个数组,其中每一行包含的值是 [起点,终点,最远的点,到最远点的近似距离].我们可以在

OpenCV学习C++接口 Mat像素遍历详解

前言 在opencv中cv::flip函数用于图像翻转和镜像变换. 具体调用形式 void cv::flip( cv::InputArray src, // 输入图像 cv::OutputArray dst, // 输出 // >0: 沿y-轴翻转, 0: 沿x-轴翻转, <0: x.y轴同时翻转 ); Flips a 2D array around vertical, horizontal, or both axes. 测试代码 void flip_test() { cv::Mat imag

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http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47028969 http://blog.csdn.net/mokeding/article/details/19615873

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

前言: 该篇文章旨在帮助刚接触javaCV的盆友系统的认识音视频.javaCV.图像处理相关的体系知识和一些实用的知识. 序: javaCV早期因为内置了openCV库,所以常用来做图像识别应用,现在网上一搜一大把的就是这种应用场景下的javaCV教程,在这里就不多讲这一块知识了. 这里我们将围绕Frame类系统的讨论javaCV能帮我们做什么?能实现什么功能?ffmpeg和openCV能实现的功能,使用javaCV如何做到更快.更简单的实现相应的功能. 补充:javaCV之所以叫javaCV就

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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

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Opencv中Mat矩阵相乘——点乘.dot.mul运算详解 2016年09月02日 00:00:36 -牧野- 阅读数:59593 标签: Opencv矩阵相乘点乘dotmul 更多 个人分类: OpenCV 所属专栏: OpenCV从入门到转行   版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580 Mat矩阵点乘——A*B Opencv重载了运算符“*”,姑且称之为Mat矩阵“点乘”,其中

opencv中  int main(int argc,char* argv[])详解 argc是命令行总的参数个数     argv[]是argc个参数,其中第0个参数是程序的全名,以后的参数     命令行后面跟的用户输入的参数,比如:     int   main(int   argc,   char*   argv[])     {     int   i;     for   (i   =   0;   i<argc;   i++)     cout<<argv[i]<&l

前言 简单的人脸检测程序可以直接基于opencv的函数库进行实现,本文介绍一下detectMultiScale函数. 函数简介 opencv2人脸检测使用的是detectMultiScale函数,可以检测出图片中的所有人脸,并将vector类型保存各个人脸的位置和大小,用矩形Rect类表示,该函数由分类器的对象进行调用. Haar特征分类器 Haar特征分类器就是一个XML文件,是opencv官方训练好的检测器,可以直接调用,存放在opencv的安装目录下. .\opencv\sources\d

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这篇文章是一个系列中的第三篇.前两篇的地址贴下:介绍.详解1.我撰写这系列文章的目的是:1.普及车牌识别中相关的技术与知识点:2.帮助开发者了解EasyPR的实现细节:3.增进沟通. EasyPR的项目地址在这:GitHub.要想运行EasyPR的程序,首先必须配置好openCV,具体可以参照这篇文章. 在前两篇文章中,我们已经初步了解了EasyPR的大概内容,在本篇内容中我们开始深入EasyRP的程序细节.了解EasyPR是如何一步一步实现一个车牌的识别过程的.根据EasyPR的结构,我们把它

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我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

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