本节代码使用的opencv-python 4.0.1,numpy 1.15.4 + mkl 使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg 代码如下: import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread('lightning.jpg',0) img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) # img = cv2.pyrUp(img) img_gray =

如上图所示,这样的一个简单矩形,边界矩形是(x:-28, y:-35, width:152, height:128),这是在这个元件/显示对象自己的坐标空间的范围. 那么把这个放到父元件(舞台)中,再做一定变换.如下图所示,白色区域就是舞台,蓝色矩形中的白色十字架标记,就是世界坐标的(0,0)点.蓝色矩形的原点和世界坐标的原点对应,也就是说蓝色矩阵的坐标为(0,0).       在舞台这个世界坐标系中,边界区域又是什么呢?我们的目标就是计算下图中的红色区域. 其实算法,很简单,在放到舞台之前,

多边形逼近,用嘴贴切的多边形标识 void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed): InputArray curve:输入的点集 OutputArray approxCurve:输出的点集,当前点集是能最小包容指定点集的.draw出来即是一个多边形: double epsilon:指定的精度,也即是原始曲线与近似曲线之间的最大距离. bool closed:若为tr

生成mask的一种操作 cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(300, 300, CV_8UC1); mask(cv::Rect(100,150,100, 50)) = 255; // 将矩形区域设置为255 cv::imshow("mask", mask); cv::waitKey();

FindContours 在二值图像中寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,  int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image  输入的 8-比特.单通道

前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形. 准备工作 首先创建一个Wpf项目--WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2. 然后使用Nuget搜索[Emgu.CV],如下图. 这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows. 使用OPenCV剪切矩形 现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用. 首先引入命名空间,如下: using Emgu.CV; using Emgu.CV.Cv

 http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(35)  一.概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等. 我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概

opencv学习笔记(二)寻找轮廓 opencv中使用findContours函数来查找轮廓,这个函数的原型为: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar- chy, int mode, int method, Point offset=Point()) /* 参数说明: image:输入图像image必须为一个2值单通道图像: contours:为检测的轮

一.漫水填充算法 该算法通过一个指定的种子点,来分析整张图片上的像素,并设置像素差异阈值,在阈值类的点,最后变成相同的颜色.该方法通过上下限和连通方式来达到不同的连通效果. 该方法常用与标记和分离图像的一部分,以便于对其做进一步的分析和处理,填充的结果总是连通的区域. API:void floodFill(源图像,掩码,Point 种子点,scaral 染色值,Rect* 重绘区域的最小边界矩形区域,scaral 与种子点颜色的负差最大值,scaral 与种子点颜色的正差最大值,int 操作方式

一.GrabCut 1.利用Rect做分割 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat src = imread("E://bird.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); imsho

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

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

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

漫水填充 实现漫水填充算法:floodFill函数 简单调用范例 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; //-----------------------------------[main( )函数]-------------------------------------------- // 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开

下面是opencv的漫水填充效果代码 这篇文章仅限个人的笔记 没有详细的注释 放代码 这是简单的示范 int main()//*******************简单的漫水填充算法实例 { VideoCapture capture(); Mat picture ; Mat img; Rect ccomp; cout << "漫水填充的简单算法"; ) { capture >> picture; imshow("Original picture&quo

基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序 发展前景 随着科学技术的进步和工业的发展,城市中交通量激增,原始的交通方式已不能满足要求:同时,由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多,从而加速了城市交通事业的发展. 道路容量严重不足 汽车增长速度过快 公共交通日趋萎缩 交通设施条件不足 缺乏整体发展战略 交通计数应用程序是为了统计交通流量用的,对城市.或公路网络,道路的规划设计所必须的参数-交通量(当然包含比如日交通量.年交通量.日交通高峰流量等) 今天,我们将学习如何根据计算机视觉和没有复

import cv2   #opencv读取的格式是BGR import numpy as np 一.#读入文件 img=cv2.imread('cat.jpg') #’’引号内是图片所在盘的地址+名字,如:D:/1.jpg img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 二.#得到图片的信息  高,宽,通道数 img_gray.shape 三.#图片显示 cv2.imshow('image',img) cv2.imshow("im

漫水填充:floodFill 函数 简单来说,漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域,利用指定颜色进行区域颜色填充.Windows 画图工具中的油漆桶功能和 Photoshop 的魔法棒选择工具,都是漫水填充的改进和延伸. //第一个版本 int floodFill(InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect* rect = 0, Scalar loDiff = Scalar(), Scalar upDiff = S

什么是轮廓? 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用.谈起轮廓不免想到边缘,它们确实很像.简单的说,轮廓是连续的,边缘并不全都连续(下图).其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手,而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓. 为了准确,要使用二值化图像.需要进行阀值化处理或者Canny边界检测. 查找轮廓的函数会修改原始图像.如果之后想继续使用原始图像,应该将

对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行处理呢 ? 首先,我们要提取出来内部的某些特征才能说话,下面提取一些简单的特征,话不多说见代码: 1.平均数及方差参数: Mat tempMean, tempStddv; double MEAN, STDDV;// mean and standard deviation of the flame region ]; //cout << "mean=" << m << endl; meanStdDev(fla

opencv学习笔记(三)基本数据类型 类:DataType 将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型 OpenCV原始数据类型的特征模版.OpenCV的原始数据类型包括unsigned char.bool.signed char.unsigned short.signed short.int.float.double以及由这些基础类型组成的元组,这些元组中的所有值都属于相同的类型.这个原始数据类型列表中的所有类型都可以使用一个标示符进行表示CV_<bit-depth>{U|S|F}C