使用opencv通过掩码去扣取图像中感兴趣的区域 步骤: 1.读取一张图片 2.转换颜色格式为hsv 3.设置要扣取区域颜色的上下门限 4.从原始图像中获取感兴趣区域的掩码 5.使用掩码和原始图像做云运算得到最后感兴趣区域的图像 测试代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- # opencv中图像掩膜操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('hat.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #转换为HSV hsv

OpenCV 鼠标手动绘制掩码图像 完整的代码: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iostream> using namespace std; usi

一.ROI #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ Mat img=imread("E://0.jpg"); Mat logo=imread("E://opencv.jpg"); Mat ROI=img(Rect(,,logo.cols,logo.rows));//x,y,w,h xy坐标,宽度,高度 //Mat ROI=img(Range(20,20+logo.rows

转: http://wxhowto.googlecode.com/svn-history/r6/trunk/body/ch10.tex 的 HTML 档. 使用图像编程 这一章来了解一下我们可以使用图片来作些什么事情.一幅图胜过千言万语,在wxWidgets,工具条,树形控件,notebooks,按钮,Html窗口和特定的绘画代码中,都会用到图片.有时候它们还会在不可见的地方发挥作用,比如我们可以用它来创建双缓冲区以避免闪烁.这一章里,我们会接触到各种各样的图片类,还会谈到怎样覆盖wxWidge

背景减除 一旦背景模型建立,将背景模型和当前的图像进行比较,然后减去这些已知的背景信息,则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了 缺点 —— 该方法基于一个不长成立的假设:所有像素点是独立的 场景建模 新的前景(物体移动的新位置) —— 旧的前景 (物体离开后留下的“空洞”)—— 背景 cvInitLineIterator()  和  CV_NEXT_LINE_POINT() 对任意直线上的像素进行采样 // 从视频的一行中读出所有像素的RGB值,收集这些数值并将其分成三个文件 #include

Author:Maddock Date:2015.04.22 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4446828.html DNG格式基本概念 DNG格式是在TIFF的基础上扩展出来的,要了解DNG,需要清楚TIFF, TIFF/EP, DNG,RAW之间的关系. TIFF/EP TIFF是一个灵活适应性强的文件格式.通过在文件标头中使用"标签",它能够在一个文件中处理多幅图像和数据.标签能够标明图像的如图像大小这样的基本几何尺寸,或者

OpenCV 编码样式指南   前言 本文档是对OpenCV中代码风格的简短说明,因为OpenCV的核心库(cv,cvaux)是用C和C++编写的,所以本文档仅对用C和C++代码的编写有效.   文件命名 所有cv和cvaux库文件的命名必须服从于以下规则: 所有的CV库文件名前缀为cv 混合的C/C++接口头文件扩展名为 .h 纯C++接口头文件扩展名为 .hpp 实现文件扩展名为 .cpp 为了与POSIX兼容,文件名都以小写字符组成 文件结构 每个文件以BSD兼容的许可声明(模板在Cont

漫水填充:也就是用一定颜色填充联通区域,通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果;漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析,也可以用来从输入图像获取掩码区域,掩码会加速处理过程,或只处理掩码指定的像素点,操作的结果总是某个连续的区域. 种子填充算法 种子填充算法是从多边形区域内部的一点开始,由此出发找到区域内的所有像素. 种子填充算法采用的边界定义是区域边界上所有像素具有某个特定的颜色值,区域内部所有像素均不取这一特定颜色,而边界外的像素则可具有与边

看到网上有很多不规则窗体的实现,效果很酷.于是使用QT也实现了一个,QT的不规则窗体实现非常简单,只需要设置一个mask(遮掩)图片,这个图片的格式可以使用png或bmp格式,我使用了png格式,默认窗体是矩形的,使用png图像,将需要隔离在窗体之外的区域的像素设置为白色或透明色,其他颜色的区域对应显示出来的窗体.关键代码就几行. #ifndef IRREGULARFORM_H#define IRREGULARFORM_H #include <QWidget>#include "ui

图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读         分类:            图像处理            计算机视觉             2013-01-23 17:19     12031人阅读     评论(33)    收藏    举报     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GrabCut做了一个了解.OpenCV中的Gr

毕业2年了,一直使用的qt做桌面程序,很少接触图像算法类的东西,最近由于项目的原因,不得不了解下图像处理,不过也是一些简单的图像处理,仅此作为记录,并希望能帮助初学qt图像处理的朋友. 首先我推荐一篇文章,高斯模糊算法的实现和优化这篇文章也是我理解图片模糊的开始,我个人觉得讲的相当清楚明了.因此如果对原理或者名词不理解的同学可以进去一看究竟.下面我说下我自己在项目运用过程中的一心心得,就包括对图片处理的一些操作,做一记录. 如果对Qt的图像储存相关类不了解,可以看QPixmap/QImage/Q

所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中.因此,该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值. 2.基于边

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

一.ROI ROI(region of interest),感兴趣区域.机器视觉.图像处理中,从被处理的图像以方框.圆.椭圆.不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI. 代码如下: #进行图片截取.合并.填充 import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\lena.jpg') cv.namedWindow('first_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('first_image', src

#include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat src = imread("E:\\智能检测与图像处理\\3.jpg"); Rect rect(, , , );//左上坐标(X,Y)和长宽 Mat result, bg, fg; grabCut(src, result, rect, bg, fg, , GC_INIT_WITH_RECT); imshow("grab&q

一.简介 PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用 由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow 二.安装 使用 pip 命令安装Pillow: $ pip install Pillow 三. 基本概念 1.通道 每张图片都是由一

1.VS2012及以上版本,支持C++11 thread类的并发编程. 相关材料可以参考博客:http://www.cnblogs.com/rangozhang/p/4468754.html 2.但对其之前的版本,可采用以下方式,实现类成员函数创建子线程实现并发. 首先需实现线程类的run函数,故定义了线程类的头文件和其对应的函数实现,具体如图1,2所示: 图1 线程类的头文件 图2 线程类的实现文件 注意到继承的DerivedThread类,只需将并发执行的函数写在其对应的run()函数内即可

python+opencv3.3视频教学 基础入门笔记(贾志刚老师) https://www.bilibili.com/video/av24998616/?p=8 ROI(Range Of Interest 感兴趣区域)与泛洪填充 numpy获取ROI 指定宽高的起始结束位置 src1 = cv.imread('1.jpg') # cv.namedWindow('src1',cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('src1',src1) face = src1[180:33

转载: http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/48523267 CSDN-勿在浮沙筑高台 没有时间重新复制代码,只能一股脑的复制,所以代码效果不好...... 为了满足实时性的要求,前面文章中介绍过快速提取特征点算法Fast,以及特征描述子Brief.本篇文章介绍的ORB算法结合了Fast和Brief的速度优势,并做了改进,且ORB是免费. Ethan Rublee等人2011年在<ORB:An Efficient Alternat

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处.    文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/28261997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨