在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测二值图像的边缘轮廓. 函数原型为: skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合,

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面准备学习如何对文档扫描摆正及其OCR识别的案例,主要想法是对一张不规则的文档进行矫正,然后通过tesseract进行OCR文字识别,最后返回结果.下面进入正文: 现代生活中,手机像素比较高,所以大家拍这些照片都很随意,随便拍,比如下面的照片,如发票,文本等等: 对于这些图像矫正的问题,在图像处理领域

python skimage图像处理(三) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/7693222523c0  霍夫线变换 在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等.在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换.对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极

转摘网址为:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/14/2212227.html 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓. 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 首先回忆下几个结构体: 首先是图像本身的结构体:typedef st

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础介绍 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. 轮廓进行填充的时候我会有下面2步骤:

它是由python语言编写的,   子模块名称 主要实现功能 io 读取.保存和显示图片或视频 data 提供一些测试图片和样本数据 color 颜色空间变换 filters 图像增强.边缘检测.排序滤波器.自动阈值等 draw 操作于numpy数组上的基本图形绘制,包括线条.矩形.圆和文本等 transform 几何变换或其它变换,如旋转.拉伸和拉东变换等 morphology 形态学操作,如开闭运算.骨架提取等 exposure 图片强度调整,如亮度调整.直方图均衡等 feature 特征检

接着第三课的内容和讲了第四课的部分内容 1.介绍二叉搜索树 在二叉树上,何为一个节点的后继节点? 何为搜索二叉树? 如何实现搜索二叉树的查找?插入?删除? 二叉树的概念上衍生出的. 任何一个节点,左比他小,右比他大.标准搜索二叉树是没有重复值的. TreeMap就是搜索二叉树,key是有序组织起来的,组织方式是搜索二叉树,具体就是红黑树(具有某一种平衡性的搜索二叉树),和HashMap的无序分布不同. 有序的话,能完成更多的事情,找刚刚小的.刚刚大的. 查数很方便,如果左子树和右子树高度差不超过

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

题目链接:http://poj.org/problem?id=1177 题目大意:若干个矩形,求这些矩形重叠形成的图形的轮廓周长. 解题思路:这里引用一下大牛的思路:kuangbin 总体思路: 1.沿X轴离散化建树 2.按Y值从小到大排序平行与X轴的边,然后顺序处理 如果遇到矩形下面那条边则插入到线段树中,遇到矩形上面的边则将相应的边删除掉 根据线段树当前的状态统计长度 第二点是本题的核心思想,偶再举个例: 第一次求出的部分很好理解. 第二次求出的为什么会少了中间那部分.那是因为插入的新线段覆

一 skiamge模块 skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ,它对scipy.ndimage进行了扩展,提供了更多的图片处理功能.它是由python语言编写的,由scipy 社区开发和维护.skimage包由许多的子模块组成,各个子模块提供不同的功能.主要子模块列表如下: 子模块名称 主要实现功能 io 读取.保存和显示图片或视频 data 提供一些测试图片和样本数据 color 颜色空间变换 filters 图像增强.边缘检测

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

之前程序使用的是PIL(Python image library),今天遇到了另一种图像处理包--skimage. skimage即scikit-image,PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限,OpenCV是一个c++库,只是提供了Python接口,更新速度非常慢,scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,将图片作为numpy数组进行处理,正好与MATLAB一样. 子模块名称                主要实现功能 io                

python skimage图像处理(一) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d 基于python脚本语言开发的数字图片处理包,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等.PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限:opencv实际上是一个c++库,只是提供了python接口,更新速度非常慢.scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进

利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元

1. 前言 所谓排序,就是把一个数据群体按个体数据的特征按从大到小或从小到大的顺序存放. 排序在应用开发中很常见,如对商品按价格.人气.购买数量--显示. 初学编程者,刚开始接触的第一个稍微有点难理解的算法应该是排序算法中的冒泡算法. 我初学时,"脑思维"差点绕在 2 个循环结构的世界里出不来了.当时,老师要求我们死记冒泡的口诀,虽然有点搞笑,但是当时的知识层次只有那么点,口诀也许是最好的一种学习方式. 当知识体系慢慢建全,对于冒泡排序的理解,自然也会从形式到本质的理解. 本文先从冒泡

Array 是javascript中经常用到的数据类型.javascript 的数组其他语言中数组的最大的区别是其每个数组项都可以保存任何类型的数据.本文主要讨论javascript中数组的声明.转换.排序.合并.迭代等等基本操作. 原文:http://www.cnblogs.com/kelsen/p/4850274.html 创建数组和数组检测 1.使用Array构造函数 创建数组. //创建一个空数组 var cars = new Array(); //创建一个指定长度的数组 var car

前面几篇博客都是关于排序的,在之前陆陆续续发布的博客中,我们先后介绍了冒泡排序.选择排序.插入排序.希尔排序.堆排序.归并排序以及快速排序.俗话说的好,做事儿要善始善终,本篇博客就算是对之前那几篇博客的总结了.而本篇博客的示例Demo也是在之前那些博客Demo的基础上做的,也算是集成了各种排序的方法,然后给出了可视化的解决方案.今天博客的内容还是比较有趣的. 因为本猿是做iOS开发的,所以就使用iOS相关的组件来表示上述各种排序的过程.使用可视化方式来感受一下上述这些排序方法的异同.本篇博客所使

▓▓▓▓▓▓ 大致介绍 由于最近要考试复习,所以学习js的时间少了 -_-||,考试完还会继续的努力学习,这次用原生的JavaScript实现以前学习的常用的排序算法,有冒泡排序.快速排序.直接插入排序.希尔排序.直接选择排序 ▓▓▓▓▓▓ 交换排序 交换排序是一类在排序过程中借助于交换操作来完成排序的方法,基本思想是两两比较排序记录的关键字,如果发现两个关键字逆序,则将两个记录位置互换,重复此过程,直到该排序列中所有关键字都有序为止,接下来介绍交换排序中常见的冒泡排序和快速排序 ▓▓▓▓▓▓

用菜鸟的思维学习算法 -- 马桶排序.冒泡排序和快速排序 [博主]反骨仔 [来源]http://www.cnblogs.com/liqingwen/p/4994261.html  目录 马桶排序(令人作呕的排序) 冒泡排序(面试都要问的算法) 快速排序(见证亚当和夏娃的爱情之旅) 马桶排序(令人作呕的排序) 一.场景:期末考试完了,老师要将同学们的分数从高到低排序.假设班上有 5 名同学,分别考了 5 分.3 分.5 分.2 分和 8 分[满分:10 分],排序后的结果就是 8 5 5 3 2,