函数原型 findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()); 参数1：二值图像； 参数2： 轮廓的集合，有点像C#的LIst<List<Point>> contours定义为“vector<vector<Point>
1 # Author：Winter Liu is coming! 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 6 7 src = cv.imread(r"C:\PycharmProjects\OpenCV\pic\rice.png") 8 cv.imshow("original", src) 9 gray = cv.cvtColo
好久没有写博客了 今天写一下比较常用的寻找矩形边框 ////////////////////////////寻找最矩形边框////////////////////////////////////////////////////////// vector<vector<Point>>contours; vector<Vec4i>hierarchy; findContours(g_gra
#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;double calcPCAorientation(vector<Point>&pts, Mat &image);int main(int arc, char** argv){ Mat src = imread("3.jpg"); namedWindow("input", W
//// Created by leoxae on 19-10-18.//#include "QRcodeLocation.h"#include "../math/PlaneGeometry.h"/** * 获取QRcode的mat集合 * @param img * @return */vector<Mat> QRcodeLocation::FindQRcode(Mat img) {// Mat hsv;// cvtColor(img,
/** * 拼接合并轮廓集合 * @param contours * @return */vector<vector<Point>> mergeContours(vector<vector<Point>> contours){ vector<vector<Point>> allcontours; vector<Point> contourslist; for (int i = 0; i < c
//利用曲线逼近，计算逼近曲线的长度 //首先创建一个逼近曲线 vector<Point2f> approx; approxPolyDP(contours[i], approx, 2, true); arcLength(contours[i], false); double dstLength = arcLength(approx, true);
第3章 使用OpenCV 3处理图像 3.1 不同彩色空间的转换 当前计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV 灰度：去除彩色信息，变成灰阶。灰度色彩对中间处理特别有效，如人脸检测。 BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点用一个三元数组(B,G,R)表示。 HSV，H(Hue)是色调，S（Saturation
实现功能：在银行卡上识别出卡号数字部分，并在其上方写下数字，如下图所示。 模板图片如下图， 原始银行卡图片， 完整代码如下，在Pycharm中编写。 imutils库需要提前下载，在cmd中用命令 pip install imutils 下载。 1 import cv2 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as p
https://docs.opencv.org/3.4/de/d62/tutorial_bounding_rotated_ellipses.html 不旋转 #include "opencv2/imgcodecs.hpp"#include "opencv2/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc.hpp"#include <iostream>using namespace c
轮廓发现(find contour)轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果 //发现轮廓cv::findContours( InputOutputArray binImg, // 输入图像，非0的像素被看成1,0的像素值保持不变，8-bit OutputArr
std::vector resultpoly;cv::approxPolyDP(contours[0], resultpoly,4, true);//轮廓contours[0] ，resultpoly多边形的点集cv::polylines(src, resultpoly, true, 150, 1);//画多边形的外轮廓cv::imshow("detected polyLines", src);//显示多边形的外轮廓//相关链接https://ww
本文是在学习基于c++的opencv图像处理时所做的一些个人笔记，现在还不知道为啥一些头文件或者vector容器内包含的类型会加载不出来，如有程序执行不成功的，解决不了的可以留言，在本人能力范围内尽力帮助大家解决，谢谢。 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/hig
#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; //输入图像 Mat img; //灰度值归一化 Mat bgr; //HSV图像 Mat hsv; //色相 //输出图像 Mat dst; Mat mask; Mat img1; //int frame_width; //回调函数 int main()
边缘检测和轮廓检测 先说两个滤波器 高通滤波器 和 低通滤波器 **高通滤波**主要是将那些比它周围像素亮度强的像素提取出来让它更加亮，一般用作边缘提取 **低通滤波**是在像素与周围像素亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度。主要是用于去噪 然后再说一个核： 核是指
OpenCV中经常会测量对象的面积，周长，质心，边界框等 求图形几何矩中心 并求最小外接矩形python实现 import cv2import numpy as np__author__ = "boboa"def measure_demo(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv
函数原型 findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()); 参数1：单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的
通过阈值分割提取图像中的目标物体，通过边缘检测提取目标物体的轮廓。接下来，需要拟合这些边缘和前景，确定边缘是否满足某种几何形状。 查找、绘制轮廓 一个轮廓代表一系列的点(像素)，这一系列的点构成了一个有序的点集。 通过阈值分割后的二值图可以看成由多个轮廓(点集)组
python-opencv实现图像仿射变换的代码： 所需实现的功能： 对一幅二值图像中值为255的轮廓内的部分进行放大缩小操作，需保证中心点位置不变。 groundtruth = cv2.imread(groundtruth_path)[:, :, 0] h1, w1 = groundtruth.shape # 缩放系数 for r in range(0.8, 1.2, 0.1):
#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<cmath>using namespace std;using namespace cv;const char input[] = "Input image";const char output[] = "Output image";void fileCutLine(int, void*);//对图片边缘切取void ro
Opencv中有两个主要用于轮廓发现的API：findContours发现轮廓，drawContours绘制轮廓。 轮廓发现的原理：是基于图像的边缘提取的基础上，寻找对象的轮廓的方法。因此边缘提取的阈值大小会影响到轮廓最终的结果好坏。 #17,轮廓发现 import cv2 as cv import numpy as np def image_C
轮廓发现（find contour） API: 方法： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst; const char* output_win = "findcontours-demo"; int threshold_value = 10
需求：从雷达中获取z和x轴左边，利用雷达分辨率角度计算每点y，构成完成的三维坐标。利用z轴坐标进行灰度值转换，将三维坐标转换成二维坐标（灰度图），然后二值化、闭运算、查找轮廓、计算图像矩以及中心点 找出一辆装载车中12个线缆的二维坐标中心点 原始点云： 转为灰度二维图像： 二值图：
vector<vector > vv_contours; findContours(img_bin, vv_contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE); r_edge.width = 0; r_edge.height = 0; int aera_size = 0; for (unsigned int i = 0; i < vv_contours.size(); i++) { boundingRect(vv_contours[i]);
7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明：img表示输入图片，text表示需要填写的文本str格式，loc表示文本在图中的位置，font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格，color表示文本颜色，linestick表示线条大小 信
