文章转自微信公众号:机器视觉那些事 *******************************************************************公众号:机器视觉那些事儿********** * 1. 算法功能:Blob分析--粘连颗粒检测* 2. 算法思路:* (1)简单的阈值分割:* (2)计算连通域connection:* (3)基于距离变换的分水岭区域分割,使用算子distance_tansform,watersheds* (4)盆地与原连通域求交集,分离粘连颗粒

C++: void distanceTransform(InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize) 参数详解: InputArray src:输入的图像,一般为二值图像 OutputArray dst:输出的图像 int distanceType:所用的求解距离的类型. It can be CV_DIST_L1, CV_DIST_L2 , or CV_DIST_C mask_size  距离变换掩模的大小,可以

Opencv中distanceTransform方法用于计算图像中每一个非零点距离离自己最近的零点的距离,distanceTransform的第二个Mat矩阵参数dst保存了每一个点与最近的零点的距离信息,图像上越亮的点,代表了离零点的距离越远. 可以根据距离变换的这个性质,经过简单的运算,用于细化字符的轮廓和查找物体质心(中心). 一.细化轮廓 #include "core/core.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #inc

Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法 OpenCV距离变换distanceTransform应用 图像分割作为图像识别的基础,在图像处理中占有重要地位,通常需要在进行图像分割算法前找到轮廓或分割线,因此传统的分割算法主要集中在边缘检测.阈值处理等. 分水岭算法 分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征.其他图像分

什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合,每个集合包含一类像素. 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法,图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种 - 不断膨胀/腐蚀得到 - 基于倒角距离 分水岭变换常见的算法 - 基于浸泡理论实现 cv::distanceTransform( InputArray src, OutputAr

距离变换:计算区域中的每个点与最接近的区域外的点之间距离,把二值图象变换为灰度图象. 对于目标中一个点,距离变换的定义为改点与目标边界最近的距离. 目标点离边界约近则值越小,转换的点越暗:越远,值越大,转换的点约亮.  a是原图,b是以图像边缘看做B,c是以两个白点看做B 计算方法: 1.串行实现: 模板:  将a分成b.c两个模板.做一次从左上角到右下角的前向扫描,做一次右下角到左上角的反向扫描. 扫描方案类似于卷积: 在扫到某个像素时,将模板系数值和图像的对应值加起来,将所得和中最小值赋给对

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.25二值图像距离变换  [函数名称] 二值图像距离变换函数DistanceTransformProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]  二值图像的距离变换实际上就是将二值图像转换为灰度图像,在二值图像中我们将图像分为目标图像和背景图像,假设目标图像像素值为1,即为白色,背景像素为0即为黑色.在转换后的幅灰度图像中,每个连通域的各个像素点的灰度级与该像素点到其背景像素的最近距离有关.其中灰度级最大点的集合为目标图

题意:有n个忍者(编号为1-n),每个忍者有三个属性:横坐标x,纵坐标y,所属门派c,要求支持三种操作: 1.改变第k个忍者的位置 2.改变第k个忍者的门派 3.查询编号为[l,r]之间的忍者中,所属门派不同的两个忍者的最大曼哈顿距离 通过曼哈顿距离变换,将每个忍者的横坐标和纵坐标拆成x+y和x-y,两种情况分别用线段树维护区间最大值,最小值,最大值和最小值所属门派,以及门派不同的次大值及次小值(非严格),查询时分两种情况: 1.最大值和最小值门派不同:答案为最大值-最小值 2.最大值和最小值门

1.图片缩小 matScale=np.float32([[0.5,0,0],[0,0.5,0]]) dst=cv2.warpAffine(img,matScale,(int(height/2),int(width/2))) cv2.imshow('dst',dst) cv2.imshow('src',img) cv2.waitKey(0) 2.图片移位 # matScale=np.float32([[1,0,100],[0,1,200]]) # dst=cv2.warpAffine(img,ma

题目大意:有两类武器(主武器和副武器),每类有若干把,每把武器都有一个基础属性S,以及k个附加属性,让你选一把主武器M和一把副武器S,使得最大. 显然后面的和式是一个k维的曼哈顿距离,带绝对值符号不好算,因此要想办法把绝对值去掉.由于两点任意一个维度(设其值分别为a,b)的曼哈顿距离要么是a-b,要么是b-a,符号总是相反的,因此可以二进制枚举每一维的正负号,对主武器取最大值,对副武器取最小值,两者相减就可以得到最大的曼哈顿距离.中间可能有的值不合法,但不合法的值一定不是最优值,因此可以忽略.

In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.  Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085 IplImage "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeo

PS. 因为csdn博客文章长度有限制,本文有部分内容被截掉了.在OpenCV中文站点的wiki上有可读性更好.而且是完整的版本号,欢迎浏览. OpenCV Wiki :<OpenCV 编程简单介绍(矩阵/图像/视频的基本读写操作)> Introduction to programming with OpenCV OpenCV编程简单介绍 Gady Agam Department of Computer Science January 27, 2006 Illinois Institute o

个自带样例. parter 1: No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检測,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--眼下还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,依据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运动做

OpenCv的结构和内容 OpenCv源码组成结构其中包括cv, cvauex, cxcore, highgui, ml这5个模块 CV:图像处理和视觉算法 MLL:统计分类器 HighGui:GUI,图像和视频输入输出 CVCORE:包含Opencv的一些基本结构和相关函数 CVAUEX:该模块一般用于存放即将被淘汰的算法和函数,同时也包含一些新出现的实验性的函数和算法 常用OpenCv函数 1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗

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

 思路: 1.通过形态学操作.阈值处理.距离变换等方法,使得各个轮廓分开 2.计算轮廓数量 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("计数.jpg"); //medianBl

IplImage 一.资源 In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra. Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085[学习Opencv笔记] 二.IplImage Data structure "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" type

opencv易错点记录 1. 判断条件不应使用CV_ASSERT(),而使用CV_Assert(). 2.  用下面这个自适应阈值必须进行数据的转换,不能直接传入数据!不然程序一直崩溃,找了很久才发现. 最后一个参数给个0就可以了,倒数第二个参数为大于1的数.  倒数第二个参数一定为基数,当为偶数的时候一直奔溃!!! Middle_image.convertTo(show_image, CV_8U); adaptiveThreshold(show_image, output_image, 255

常用的OpenCV函数速查 1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: 3.cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: 4.cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: 5.cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: 6.cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: 7.cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: 8.cvQueryFrame:用

#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