不规则图形中拟合提取圆 通过对内外圆的不同操作进行圆的拟合操作 代码如下 dev_close_window() read_image(Image, 'Pic/Images/1.bmp') dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle) dev_display(Image) mean_image(Image, ImageMean, 3, 3) gen_rectangle1 (R
引言 手写数字识别是一个很基础的模式识别问题,从传统特征提取加机器学习训练方法到深度神经网络训练的识别方法识别都会达到比较高的精度,同时手写数字识别也是一个特别不稳定,很难具备普适性的模型,需要针对性的数据集与训练,然后才得到比较好的识别精度。OpenVINO™ 在2021.4
/* @author:Isadora @time:2021/7/17 */ 轮廓检测 1 import cv2 2 import numpy as np 3 4 #生成200*200的黑色空白图像 5 img = np.zeros((200,200), dtype=np.uint8) 6 img[50:150, 50:150] = 255 7 8 #阈值分割 9 ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0) 1
边界框、最小矩形区域和最小闭圆的轮廓,详细注释 python-opencv书籍中这一小节的注释,作为一个新手小白,参考了其他人的注释,这个是我理解的 import cv2 import numpy as np img = cv2.pyrDown(cv2.imread("test_picture/test_3.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)) # 从一个高分辨率
** 前言 ** 最近参加了大创项目,题目涉及到计算机视觉,学姐发了个修正图像的博客链接,于是打算用这个题目入门OpenCV。 分析问题 照片中的PPT区域总是沿着x,y,z三个轴都有倾斜(如下图),要想把照片翻转到平行位置,需要进行透视变换,而透视变换需要同一像素点变换前后的坐标。由此可以
在工厂中,有很多需要人工检测的产品,有的往往外形很相似,这样人肉眼很难去判断是良品还是不良品,而且随着人精力的下降,难以保证对产品的缺陷检测。因此,机器视觉应用在工件缺陷检测领域是一项非常热门的技术。 目前也有使用深度学习进行缺陷检测,但是深度学习的部署成本较高,需要大型
摘要 本篇用halcon和opencv分别实现对于复杂背景下的缺陷提取实战 如下图,背景很复杂,周围划痕都是正常区域。要提取中间小块的黑色区域(缺陷区域)。单纯用频域滤波和阈值提取,效果一般。都会把周围的划痕提取出来。 Halcon实现 思路: 通过中值滤波后,对图像进行动态阈值提取细化缺陷部
实现顺序 彩色图转灰度图 滤波处理(高斯滤波/均值滤波) 二值化处理 发现轮廓,找到图形轮廓 通过api在轮廓点上找到最小包含矩形和圆,旋转矩形与椭圆 进行绘制 RDP算法API approxPolyDP InputArray curve 输入点集 OutputArray approxCurve 输出点集 double epsilon 点之间的步长 bo
引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息。 这里顺带提下边缘检测,和轮廓提取的区别: 边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向
原理概述 代码 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #include <assert.h> #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <vector>
引言 在机器视觉中,有时需要对产品进行检测和计数。现在开源的方法有很多种,目的是追求更稳定,更高效的算法。 由于之前网购的维生素片,有时候忘了今天有没有吃过,就想对瓶子里的药片计数...在学习opencv以后,希望实现对于维生素片分割计数算法。本次实战在基于形态学的基础上又衍生出基
1. 霍夫直线变换,是在极坐标上,对某一个点进行旋转,绘制曲线,当两条极坐标曲线相交于一点,则这两个点在一条线上,有n个点在极坐标上的曲线相交了m次,当m大于一定的阈值,则认为存在该条直线。 霍夫直线的绘制代码: rho = 1; theta = np.pi/180 threshold=0 lines = cv.HoughLines(img,r
目录 什么是矩特征矩的计算矩的特征提取一副图像的特征矩计算轮廓的面积计算轮廓的长度 什么是矩特征 通过前篇博文的学习,我们知道如何从图像中分解轮廓。而矩特征是比较两个轮廓最简单的方法,通过它们的轮廓矩就能判断。 首先,轮廓矩代表了一个轮廓,一副图像,一组点集的全
Open CV系列学习笔记(十八)轮廓发现 轮廓发现 轮廓检测指在包含目标和背景的数字图像中,忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响,采用一定的技术和方法来实现目标轮廓提取的过程。它是目标检测、形状分析、目标识别和目标跟踪等技术的重要基础。 目前轮廓检测方法有两类,一类
一、简介 二、轮廓最小外接矩形的绘制 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 using namespace cv; 3 4 void main() 5 { 6 //轮廓最小外接矩形的绘制 7 Mat srcImg = imread("E://00.png"); 8 Mat dstImg = srcImg.clone(); 9 cvtColor(srcImg, srcImg,
import cv2 as cv import numpy as np def edge_demo(image): blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY) edge_output = cv.Canny(gray, 30, 100) cv.imshow("Canny Edge", edge_output)
文章目录 前言一、混合高斯模型是什么?二、API1.代码2.结果 前言 前景/背景分割法提取前景物体的方法比较简单,适用于背景相对固定的简易场景。但是在很多情况下,背景中的某些部位会在不同的值之间波动,导致背景检测结果频繁出错。背景物体的移动(如树叶)、刺眼的物体(如水
https://answers.opencv.org/question/87583/detach-blobs-with-a-contact-point/ 一、问题描述带有接触点的斑点时遇到问题,需要从上图中区分出每一个物件。最后能够得到类似这样的结果: 二、难点分析 简单2值化后会发现主要存在2个问题:1个是存在粘连的情况; 1个是目标物体不是全
梯度算子 不变矩 #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; using namespace cv; //原图,原图的灰度版,目标图 Mat g_srcImage, g_srcGrayImage, g_dstImage; //Canny边缘检测相关变量
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
什么叫图像矩 主要指几何矩,还存在复数矩 几何矩像素值与像素位置积的求和 中心距 中心归一化矩 矩一般对二值图像提取的轮廓再进行特征提取 图像的中心位置,使用图像的一阶矩除零阶矩m10和m01表示1阶矩,0+1=1,m00表示0阶矩 x0=m10/m00,y0=m01/m00 矩存储在moments数据结构中 怎
毛孔识别 本文仅仅描述如何用opencv完成一个入门级别的毛孔识别,基于python3.7和 opencv 4.3 原图以及识别生成的效果图 一、首先引入需要的包,然后读取需要识别的图片 import cv2 import numpy as np imageMat = cv2.imread("b.png") 二、选取B通道和均值滤波 选取通道是为了将
1.在visual studio编辑python程序,需要引用当前路径. #visual studio要增加当前文件夹路径 import cv2 import numpy as np tubian=open("tubian.txt",'w')#图片轮廓转换成的机器人程序MOVEL img = cv2.imread('shinubi.jpg') #读取要加载的图片 gray = cv2.cvtColor(i
一、阈值分割 阈值分割算子众多: threshold :这是最基本最简单的阈值算子。 binary_threshold :它是自动阈值算子,自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来并没有难度。 dyn_threshold :该算子和dual_threshold和var_threshold的理解参考下文链接。
cv2.findContours()函数 cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]) 返回两个值:contours:hierarchy。 参数 1、image:寻找轮廓的图像; 2、mode:表示轮廓的检索模式,有四种: cv2.RETR_EXTERNAL:表示只检测外轮廓,包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽