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

寻找包裹轮廓的最小正矩形:boundingRect 函数 返回矩阵应满足:① 轮廓上的点均在矩阵空间内.② 矩阵是正矩阵(矩形的边界与图像边界平行). Rect boundingRect(InputArray points); 唯一一个参数是输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. 代码示例: #include<opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int ma

本文为作者原创,未经允许不得转载: 原文由作者发表在博客园: http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5478555.html 关于cvBox2D和RotatedRect中返回的角度angle的opencv官方说明文档里面没有给出太多到信息,其中文档是这样说的: 图1:opencv关于cvBox2D的说明文档截图 在水平轴和第一条边之间的角度.(好简洁,但是真的并没有太明确) 在网上也有关于cvBox2D和RotatedRect的角度angle的说明,但是查看了

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

经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和

写博客是为了记录下来,毕竟好多东西记不住,看过就忘了,收藏又太多,还不如搬运到自己博客下面,随时可翻~~~ 近期再学目标识别与定位,看着原理都很简单,但是真自己做,又觉得困难重重. csdn上一个大神发了一个虫子的定位切割程序,跑了一下效果不错,因此记录下来,可以在此基础上改进. import cv2 import numpy as np def get_image(path): #获取图片 img=cv2.imread(path) gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR

原文链接:http://coolshell.cn/articles/10590.html#jtss-tsina 识别二维码的项目数不胜数,每次都是开箱即用,方便得很. 这次想用 OpenCV 从零识别二维码,主要是温习一下图像处理方面的基础概念,熟悉 OpenCV 的常见操作,以及了解二维码识别和编码的基本原理. 作者本人在图像处理方面还是一名新手,采用的方法大多原始粗暴,如果有更好的解决方案欢迎指教. QRCode 二维码有很多种,这里我选择的是比较常见的 QRCode 作为探索对象.QRCo

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

第一部分 快速上手OpenCV 第1 章 邂逅OpenCV 图像处理.计算机视觉与OpenCV OpenCV 概述 起源及发展 应用概述 .2OpenCV 基本架构分析 .3OpenCV3 带来了什么 项目架构的改变 将OpenCV2 代码升级到OpenCV3 报错时的一些策略 .4OpenCV 的下载.安装与配置 预准备:下载和安装集成开发环境 第一步:下载和安装OpenCV SDK 第二步:配置环境变量 第三步:工程包含(include)目录的配置 第四步:工程库(lib)目录的配置 第五步

使用多边形将轮廓包围 返回外部矩阵边界(boundingRect()函数) 寻找最小包围矩形(minAreaRect()函数) 寻找最小包围圆形(minEnclosingCircle函数) 用椭圆拟合二维点集(fitEllipse()函数) 逼近多边形曲线(approxPolyDP()函数) 基础示例:创建包围轮廓的矩形边界 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp

两种办法,一种是用百度的API,效果还可以,不过好像每天有50次的调用的限制 from aip import AipImageClassify import cv2 """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = 'X' API_KEY = 'X' SECRET_KEY = 'XX' client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) """

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

在Opencv中的图像处理中,经常要用到minAreaRect()函数求最小外接矩形,该函数的返回值就是一个RotatedRect类对象. RotatedRect类定义如下: class CV_EXPORTS RotatedRect { public: //! various constructors RotatedRect(); RotatedRect(const Point2f& center, const Size2f& size, float angle); RotatedRect

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网

当我们得到对象轮廓后,可用boundingRect()得到包覆此轮廓的最小正矩形,minAreaRect()得到包覆轮廓的最小斜矩形,minEnclosingCircle()得到包覆此轮廓的最小圆形,这些函式协助我们填补空隙,或者作进一步的对象辨识,boundingRect()函式返回的是正矩形,所以如果对象有倾斜的情形,返回的可能不是我们想要的结果. Rect boundingRect(InputArray points) points:输入信息,可以为包含点的容器(vector)或是Mat.

原文地址:findContours函数参数说明及相关函数作者:鸳都学童 findContours函数,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 输入图像image必须为一个2值单通道图像 contours参数为检测的轮廓数组,每一

OpenCV支持大量的轮廓.边缘.边界的相关函数,相应的函数有moments.HuMoments.findContours.drawContours.approxPolyDP.arcLength.boundingRect.contourArea.convexHull.fitEllipse.fitLine.isContourConvex.minAreaRect.minEnclosingCircle.mathcShapes.pointPolygonTest.还有一些c版本的针对老版本的数据结构的函数

如何调图像的亮度和对比度? //如何增加图片的对比度或亮度? void contrastOrBrightAdjust(InputArray &src,OutputArray &dst,int contrastValue,int brightValue) { cv::Mat _dst = cv::Mat::zeros( src.size(), src.type() ); for(int y = 0; y < src.rows; y++ ) { for(int x = 0; x <

OpenCV里支持很多边缘提取的办法,可是如何在一幅图像里得到轮廓区域的参数呢,这就需要用到findContours函数,这个函数在OpenCV4Android的原型为: void org.opencv.imgproc.Imgproc.findContours(Mat image, List<MatOfPoint> contours, Mat hierarchy, int mode, int method) image参数为已经二值化的原图 contours参数为检测的轮廓数组,每一个轮廓用一

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