vector<vector<Point>> vec_point;vector<Vec4i> hireachy;findContours(img_canny1, vec_point, hireachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//绘制轮廓img3 = Mat::zeros(img1.size(),CV_8UC1);float maxw = 0;float maxh = 0;double degree =

在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正, 效果图: 在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条. 知道线条后 通过求斜率 得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2) 结果 结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究! 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直线的算法.其最初用来检测图像中的直线,同时也可以将其扩展,以用来检测图像中简单的结构. OpenCV提供了两种用于直线检测的Hough变换形式.其中基本的版本是cv2.HoughLines.其输

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

//采用windows控制台实现计算文件夹中对象总数以及批量读取对象 //#include <afx.h> //和windows.h是一样的作用 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <windows.h> using namespace cv; using namespace std; int CBRelationship(string buffer); int main() { ; //记录文件夹中对象数目 WIN32_FIN

部分 IX计算摄影学 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 49 图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑,中值平滑等,当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的.在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素.简单来说,像素级别的

直方图概念 上述直方图概念是基于图像像素值,其实对图像梯度.每个像素的角度.等一切图像的属性值,我们都可以建立直方图.        这个才是直方图的概念真正意义,不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的. 直方图最常见的几个属性: - dims 表示维度,对灰度图像来说只有一个通道值dims= - bins 表示在维度中子区域大小划分,bins=,划分为256个级别 - range 表示值得范围,灰度值范围为[~]之间 // 把多通道图像分为多个单通道图像 split( const Mat &s

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

一.函数原型 ​该函数参数angleInDegrees默认为false,即弧度,当置为true时,则输出为角度. phase函数根据函数来计算角度,计算精度大约为0.3弧度,当x,y相等时,angle为0. 数学上函数atan2为: 该函数的值域为,可以通过对负数结果加的方法,将函数的结果映射到范围内. 而c++中atan2函数是通过正切值返回弧度的,并通过判断x,y的正负决定象限,因此c++中atan2函数值域是从-Pi到Pi的. 二.小实验 Mat mat1(Size(, ), CV_32F

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 2014-04-11 13:47:27 标签:opencv 直方图 统计表 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 16 图像平滑 目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 2D 卷积 与一维信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作.下面我们将对一幅图像使用平均滤波器.下面是

在OpenCV中,可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩,opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, n

图像直方图是反映图像中像素分布特性的统计表,一般显示如下: 其中横坐标代表的是图像像素的种类,或者说是灰度级,纵坐标代表的是每一级灰度下像素数或者该灰度级下像素数在所有图像总像素数总所占的百分比. 直方图反映了图像像素的整体分布,是图像的一个很重要的特征,直方图处理也是很多空间域图像处理的基础,在特征提取,图像增强,图像匹配等方面都占有一席之地. 直观上看,若直方图的分量主要集中在左侧低灰度级的区域,说明该图像整体灰度偏低,欠曝或者环境昏暗就有可能造成灰度偏低: 若直方图的分量主要集中在右侧高灰

图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main( )函

OpenCV学习笔记3 图像平滑(低通滤波) 使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的.这对与去除噪音很有帮助.其实就是去除图像中的高频成分(比如:噪音,边界).所以边界也会被模糊一点.(当然,也有一些模糊技术不会模糊掉边界).OpenCV 提供了四种模糊技术. 2D 卷积 对 2D 图像实施低通滤波(LPF:low pass filter),高通滤波(HPF:high pass filter)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.fi

opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, nu30, nu21, nu12, nu03; } 空间矩的

学习图像梯度,图像边界等 梯度简单来说就是求导. OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel,Scharr和Lapacian.Sobel,Scharr其实就是求一阶或二阶导.Scharr是对Sobel的部分优化.Laplacian是求二阶导. 1.Sobel算子和Scharr算子 Sobel算子是高斯平滑和微分操作的结合体,所以他的抗噪声能力很好.你可以设定求导的方向(xorder 或 yorder).还可以设定使用的卷积核大小(ksize).当ksize=-1时,会使

严格来讲矩是概率与统计中的一个概念,是随机变量的一种数字特征.设 x 为随机变量,C为常数,则量E[(x−c)^k]称为X关于C点的k阶矩.比较重要的两种情况如下: 1.c=0,这时a_k=E(X^k)称为X的k阶原点矩; 2.c=E(X),这时μ_k=E[(X−EX)^k]称为X的k阶中心矩 一阶原点矩就是期望,一阶中心矩μ_1=0,二阶中心矩μ_2就是X的方差Var(X).在统计学上,高于4阶的矩极少使用,μ_3可以去衡量分布是否有偏,μ_4可以衡量分布(密度)在均值拘谨的陡峭程度.对于数学

背景 图像的直方图是衡量图像像素分布的一种方式,可以通过分析像素分布,使用直方图均衡化对图像进行优化,让图像变的清晰. opencv官方对图像直方图的定义如下: 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 一.直方图计算的原理 一副图像实际上就是一个数字矩阵. 3x3的灰度图像由9个像素组成,每个像素都取值0-255中的一个值,0表示黑色,255表示白色,中间值是介于黑色和白色之间的灰度值. 如下以一个高度为3,宽度为3的图片为例说明直方图的计算. 定义一