程序没有写完整,大概功能就是实现了,希望大家分享学习,把他改对 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量: minEnclosingCircle方法原型: void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, C

上一篇中的方法存在的问题是矩形框不够精确,而且效果不能达到要求 这里使用凸包检测的方法,并将原来膨胀系数由20缩小到5,达到了更好的效果 效果图: 效果图: 代码: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using

一.简介 二.轮廓最小外接矩形的绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //轮廓最小外接矩形的绘制 Mat srcImg = imread("E://00.png"); Mat dstImg = srcImg.clone(); cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); threshold(srcImg, srcImg, , , CV_TH

一.简介 二.外接矩形的查找绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //外接矩形的查找绘制 Mat srcImg =imread("E://12.jpg"); imshow("src",srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); //原图备份 cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); /

1.寻找轮廓 api void cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() 各个参数详解如下: Image表示输入图像,必须是二值图像,二值图像可以threshold输出.Canny输出.inRange输出.自适应阈值输出等. Contours获取的轮廓,每个轮廓

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; void find_centrepoint(Mat image, Point &centrepoint, RotatedRect &

前一篇画出了最小外接矩形,但是有时候画出来的矩形由于中间像素干扰或者是其他原因矩形框并不是真正想要的 如图1是一个信号的雨图,被矩形框分割成了多个小框: 需要合并矩形框达到的效果: 主要思想: 扫描两次最小外接矩形,第一次扫描出的矩形是图一的小矩形,遍历vector指定一个合并最大距离(假设是80),达到指定距离使用画矩形函数将这两个矩形占据的组合区域染成实心矩形. 第二次扫描直接扫描之前画的实心矩形图确定最终边框 过程图 膨胀处理和像素翻转: 代码: #include "core/core.h

#include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include "iostream" #include "cmath" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char *argv[]) { Mat im

简介   使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形,所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ,cnt是所要求最小外接矩形的点集数组或向量,这个点集不定个数.   cv2.minAreaRect(points) → retval 参数说明: points :是findCountours得到的contour 使用 import cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread("test.jpg",0) _,conto

根据我看的博客,fitEllipse返回的外接矩形(假设为box),对应椭圆的相应参数: box.size.width 和box.size.height对应椭圆的长轴和短轴: box.center对应椭圆的中心: box.angle对应椭圆的旋转角度. 参考: opencv中的椭圆拟合 opencv椭圆拟合

来源:旋转卡壳法求点集最小外接矩形(面积)并输出四个顶点坐标 BZOJ又崩了,直接贴一下人家的代码. 代码: #include"stdio.h" #include"string.h" #include"math.h" #define M 50006 #define eps 1e-10 #include"stdlib.h" #define inf 999999999 typedef struct node { double x,

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

Mat cannyImage; /// Detect edges using canny Canny(src, cannyImage, , , ); vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; /// Find contours findContours(cannyImage, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL , )); /// Approximate c

画图函数 (1)直线cvLine函数 其结构 void cvLine(//画直线 CvArr* array,//画布图像 CvPoint pt1,//起始点 CvPoint pt2,//终点 CvScalar color,//颜色 int thickness = 1,//宽度 int connectivity = 8//反走样 ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> int main

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 用的是仿射变换 def img_Transform(car_contours,oldimg,pic_width,pic_hight): car_imgs = [] for car_rect in car_contours: if car_rect[2] > -1 and ca

基于RDP算法实现,目的是减少多边形轮廓点数 approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed) cv::boundingRect(InputArray points)//得到轮廓周围最小矩形左上交点坐标和右下角点坐标,绘制一个矩形 cv::minAreaRect(InputArray points)//得到一个旋转的矩形,返回旋转矩形 cv::minEnclosingCircl

首先导入我们所需要的库: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 自定义显示图像的函数: def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() 创建一张黑色的画布并展示出来: image=np.zeros((,,),dtype='uint8')show(image)#果然显示出来的是黑色的图片 #画线(直线) green=(,,) cv2.li

经过半个月学习opencv有点小成果,用摄像头识别贴片元件的定位和元件的角度(转载) (2013-04-17 16:00:22) 转载▼   分类: 学习笔记 先说一下开源的opencv真是一件伟大的产品,那么多个函数跟变量(具体多少还没数过),要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作..如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼.. 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子,还好不多才200多页,总体上对opencv里的一些

  在我们的日常生活中,所碰到的图像往往都有一定的倾斜.那么,如何用OpenCV来获取图像的旋转角度呢?   我们以下面的图片为例,简单介绍如何用OpenCV来获取图像的旋转角度.   可以看到,该图像存在着许多噪声,且是彩色图片,因此,需要对图像做预处理. 预处理   图像的预处理包括去除边缘,去除噪声(两条灰色线),滤波,二值化等,具体处理的Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 imagepath = 'F://CHN_Char/4.p