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这篇CFSDN的博客文章opencv实现图形轮廓检测由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
要想实现轮廓检测,首先我们需要对待检测的图像进行图像处理:
图像灰度化、高斯滤波、Canny 边缘检测、边缘检测放大处理、提取轮廓.
即只要将drawContours第三个参数设置为-1 既能实现图像的全图型检测.
程序:
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#include <iostream>
#include <opencv2/highgui.hpp> // 说是说gui 具体什么gui 不清楚
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 图像头文件
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理头文件
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
/*要进行图像形貌检测之前
*首先要二值化,再进行滤波处理,再进行Canny边缘检测
*最后才能检测出图形轮廓
*/
Mat imgGray, imgBlur, imgCanny,imgDil;
void
getContours(Mat imgDil,Mat& img);
int
main()
{
string path =
"resources/shapes.png"
;
// 导入图形的时候,先要在右边点击显示所有文件!!!
Mat img = imread(path);
// 在opencv 中所有的图像信息都使用Mat
// pre-processing image 图像预处理
cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(imgGray, imgBlur,Size(3,3),3,0);
// 高斯滤波
Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
// Canny 边缘检测
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
// 其中 Size 和 边缘检测的放大倍数有关系
dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
getContours(imgDil,img);
// 第一个参数 是寻找轮廓的参数, 第二个参数是显示图案的参数
imshow(
"Image"
, img);
waitKey(0);
// 延时,0即相当于无穷大
}
void
getContours(Mat imgDil, Mat& img)
{
/* contour is a vector inside that vector there is more vector
* {{Point(20,30),Point(50,60)},{},{}} each vector like a contour and each contour have some points
*
**/
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
// Vec4i 即代表该向量内有4个 int 变量typedef Vec<int, 4> Vec4i; 这四个向量每一层级代表一个轮廓
findContours(imgDil, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 简单的链式接近法
drawContours(img, contours, -1, Scalar(255,0,255),2);
// contouridx = -1 代表需要绘制所检测的所有轮廓
}
|
运行结果:
细心的读者会发现,该程序还将微小的瑕疵检测到了.
去除瑕疵的方法很简单,即先检测所有图形的面积,发现图形中的最小面积,即为瑕疵面积(假设我们已知该瑕疵面积<1000),之后使用if进行面积过滤.
程序:
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#include <iostream>
#include <opencv2/highgui.hpp> // 说是说gui 具体什么gui 不清楚
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 图像头文件
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理头文件
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
/*要进行图像形貌检测之前
*首先要二值化,再进行滤波处理,再进行Canny边缘检测
*最后才能检测出图形轮廓
*/
Mat imgGray, imgBlur, imgCanny,imgDil;
void
getContours(Mat imgDil,Mat& img);
int
main()
{
string path =
"resources/shapes.png"
;
// 导入图形的时候,先要在右边点击显示所有文件!!!
Mat img = imread(path);
// 在opencv 中所有的图像信息都使用Mat
// pre-processing image 图像预处理
cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(imgGray, imgBlur,Size(3,3),3,0);
// 高斯滤波
Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
// Canny 边缘检测
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
// 其中 Size 和 边缘检测的放大倍数有关系
dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
getContours(imgDil,img);
// 第一个参数 是寻找轮廓的参数, 第二个参数是显示图案的参数
imshow(
"Image"
, img);
waitKey(0);
// 延时,0即相当于无穷大
}
void
getContours(Mat imgDil, Mat& img)
{
/* contour is a vector inside that vector there is more vector
* {{Point(20,30),Point(50,60)},{},{}} each vector like a contour and each contour have some points
*
**/
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
// Vec4i 即代表该向量内有4个 int 变量typedef Vec<int, 4> Vec4i; 这四个向量每一层级代表一个轮廓
findContours(imgDil, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 简单的链式接近法
drawContours(img, contours, -1, Scalar(255,0,255),2);
// contouridx = -1 代表需要绘制所检测的所有轮廓
for
(
int
i = 0;i <contours.size();i++)
{
int
area = contourArea(contours[i]) ;
// 计算轮廓面积函数
if
(area > 1000)
{
drawContours(img,contours,i,Scalar(255, 0, 255), 2);
}
}
}
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运行结果:
可见我们已经成功将瑕疵滤除.
判断轮廓之前,我们先要将图形的拐角点计算出来,如三角形有三个拐角点,矩形有四个拐角点,圆形有多个拐角点,所以如何得到拐角点是我们检测轮廓形状的前提。检测拐角的核心函数为approxPolyDP(contours[i],conpoly[i],0.02* peri,true);即多边形拟合函数.
程序:
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#include <iostream>
#include <opencv2/highgui.hpp> // 说是说gui 具体什么gui 不清楚
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 图像头文件
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理头文件
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
/*要进行图像形貌检测之前
*首先要二值化,再进行滤波处理,再进行Canny边缘检测
*最后才能检测出图形轮廓
*/
Mat imgGray, imgBlur, imgCanny,imgDil;
void
getContours(Mat imgDil,Mat& img);
int
main()
{
string path =
"resources/shapes.png"
;
// 导入图形的时候,先要在右边点击显示所有文件!!!
Mat img = imread(path);
// 在opencv 中所有的图像信息都使用Mat
// pre-processing image 图像预处理
cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(imgGray, imgBlur,Size(3,3),3,0);
// 高斯滤波
Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
// Canny 边缘检测
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
// 其中 Size 和 边缘检测的放大倍数有关系
dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
getContours(imgDil,img);
// 第一个参数 是寻找轮廓的参数, 第二个参数是显示图案的参数
imshow(
"Image"
, img);
//imshow("Image Gray", imgGray);
//imshow("Image Blur", imgBlur);
//imshow("Image Canny", imgCanny);
//imshow("Image Dilate", imgDil); // 图像放大之后的边缘检测效果要明显好于 Canny 边缘检测,这也是为什么大佬热衷于dilation的原因
waitKey(0);
// 延时,0即相当于无穷大
}
// 因为一开始参数不同,所以电脑直接将其视为重载函数
void
getContours(Mat imgDil, Mat& img)
{
/* contour is a vector inside that vector there is more vector
* {{Point(20,30),Point(50,60)},{},{}} each vector like a contour and each contour have some points
*
**/
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
// Vec4i 即代表该向量内有4个 int 变量typedef Vec<int, 4> Vec4i; 这四个向量每一层级代表一个轮廓
findContours(imgDil, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 简单的链式接近法
//drawContours(img, contours, -1, Scalar(255,0,255),2); // contouridx = -1 代表需要绘制所检测的所有轮廓
vector<vector<Point>> conpoly(contours.size());
// conpoly(paprameter1) ,paprameter1便代表vector对象的行数,而其列数中的vector 是使用了point点集但其只包含图形的拐角点集
vector<Rect> boundRect(contours.size());
// Rect 类中x y 函数描述的是图形左上角的坐标
string objType;
// 记录物体形状
// 为了滤除微小噪声,因此计算area 的面积
for
(
int
i = 0; i < contours.size(); i++)
// 关于contours.size()为什么是返回二维数组的行,因为 vector::size()函数只接受vector 对象的调用而contours的所有行(不管列)均为其对象
{
int
area = contourArea(contours[i]);
if
(area > 1000)
{
float
peri = arcLength(contours[i],
true
);
// 该函数计算轮廓的长度,后面的bool值表面轮廓曲线是否闭合若为true 则轮廓曲线闭合
//寻找角点
// conpoly 同样为轮廓点集但它第二个数组中只有1-9个参数为了描述各个轮廓的拐角点
approxPolyDP(contours[i],conpoly[i],0.02* peri,
true
);
// conpoly[i]是输出array 0.02*peri 这个参数理解不了就不要理解!!! 最后一个参数仍然是询问是否闭合
cout << conpoly[i].size() << endl;
// 输出图像轮廓中的拐角点
boundRect[i] = boundingRect(conpoly[i]);
// 针对conpoly[i] 进行boundingRect 以
drawContours(img, conpoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
//rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
}
}
}
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运行结果:
当检测出所有图形都应具有拐角点数之后,在加个if 判断图形的点数,之后通过puttext函数去显示,图形的形状.
程序:
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#include <iostream>
#include <opencv2/highgui.hpp> // 说是说gui 具体什么gui 不清楚
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 图像头文件
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理头文件
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
/*要进行图像形貌检测之前
*首先要二值化,再进行滤波处理,再进行Canny边缘检测
*最后才能检测出图形轮廓
*/
Mat imgGray, imgBlur, imgCanny,imgDil;
void
getContours(Mat imgDil,Mat& img);
int
main()
{
string path =
"resources/shapes.png"
;
// 导入图形的时候,先要在右边点击显示所有文件!!!
Mat img = imread(path);
// 在opencv 中所有的图像信息都使用Mat
// pre-processing image 图像预处理
cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(imgGray, imgBlur,Size(3,3),3,0);
// 高斯滤波
Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
// Canny 边缘检测
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
// 其中 Size 和 边缘检测的放大倍数有关系
dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
getContours(imgDil,img);
// 第一个参数 是寻找轮廓的参数, 第二个参数是显示图案的参数
imshow(
"Image"
, img);
//imshow("Image Gray", imgGray);
//imshow("Image Blur", imgBlur);
//imshow("Image Canny", imgCanny);
//imshow("Image Dilate", imgDil); // 图像放大之后的边缘检测效果要明显好于 Canny 边缘检测,这也是为什么大佬热衷于dilation的原因
waitKey(0);
// 延时,0即相当于无穷大
}
// 因为一开始参数不同,所以电脑直接将其视为重载函数
void
getContours(Mat imgDil, Mat& img)
{
/* contour is a vector inside that vector there is more vector
* {{Point(20,30),Point(50,60)},{},{}} each vector like a contour and each contour have some points
*
**/
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
// Vec4i 即代表该向量内有4个 int 变量typedef Vec<int, 4> Vec4i; 这四个向量每一层级代表一个轮廓
findContours(imgDil, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 简单的链式接近法
//drawContours(img, contours, -1, Scalar(255,0,255),2); // contouridx = -1 代表需要绘制所检测的所有轮廓
vector<vector<Point>> conpoly(contours.size());
// conpoly(paprameter1) ,paprameter1便代表vector对象的行数,而其列数中的vector 是使用了point点集但其只包含图形的拐角点集
vector<Rect> boundRect(contours.size());
// Rect 类中x y 函数描述的是图形左上角的坐标
string objType;
// 记录物体形状
// 为了滤除微小噪声,因此计算area 的面积
for
(
int
i = 0; i < contours.size(); i++)
// 关于contours.size()为什么是返回二维数组的行,因为 vector::size()函数只接受vector 对象的调用而contours的所有行(不管列)均为其对象
{
int
area = contourArea(contours[i]);
if
(area > 1000)
{
float
peri = arcLength(contours[i],
true
);
// 该函数计算轮廓的长度,后面的bool值表面轮廓曲线是否闭合若为true 则轮廓曲线闭合
//寻找角点
// conpoly 同样为轮廓点集但它第二个数组中只有1-9个参数为了描述各个轮廓的拐角点
approxPolyDP(contours[i],conpoly[i],0.02* peri,
true
);
// conpoly[i]是输出array 0.02*peri 这个参数理解不了就不要理解!!! 最后一个参数仍然是询问是否闭合
//drawContours(img, contours , i, Scalar(255, 0, 255), 2);
// 通过conpoly 而绘制的轮廓中只存在程序认为应该存在的点
cout << conpoly[i].size() << endl;
// 输出图像轮廓中的拐角点
boundRect[i] = boundingRect(conpoly[i]);
// 针对conpoly[i] 进行boundingRect 以便拟合相切矩形
//rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5); // 使用
int
objCor = (
int
)conpoly[i].size();
// 计算物体边角数
if
(3 == objCor) objType =
"Triangle"
;
else
if
(4 == objCor)
{
// 计算float对象,一定要记得使用 float 强转符号
float
aspRatio = (
float
)boundRect[i].width/(
float
)boundRect[i].height;
if
(aspRatio<1.05 && aspRatio>0.95)
objType =
"Square"
;
else
objType =
"Rectangle"
;
}
else
if
(objCor > 4) objType =
"Circle"
;
putText(img, objType, Point(boundRect[i].x, boundRect[i].y-5), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, Scalar(0, 69, 255), 1);
drawContours(img, conpoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
//rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
}
}
}
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运行结果:
核心函数,使用rectangle()进行矩形绘画.
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#include <opencv2/highgui.hpp> // 说是说gui 具体什么gui 不清楚
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 图像头文件
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理头文件
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
/*要进行图像形貌检测之前
*首先要二值化,再进行滤波处理,再进行Canny边缘检测
*最后才能检测出图形轮廓
*/
Mat imgGray, imgBlur, imgCanny,imgDil;
void
getContours(Mat imgDil,Mat& img);
int
main()
{
string path =
"resources/shapes.png"
;
// 导入图形的时候,先要在右边点击显示所有文件!!!
Mat img = imread(path);
// 在opencv 中所有的图像信息都使用Mat
// pre-processing image 图像预处理
cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(imgGray, imgBlur,Size(3,3),3,0);
// 高斯滤波
Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
// Canny 边缘检测
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
// 其中 Size 和 边缘检测的放大倍数有关系
dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
getContours(imgDil,img);
// 第一个参数 是寻找轮廓的参数, 第二个参数是显示图案的参数
imshow(
"Image"
, img);
//imshow("Image Gray", imgGray);
//imshow("Image Blur", imgBlur);
//imshow("Image Canny", imgCanny);
//imshow("Image Dilate", imgDil); // 图像放大之后的边缘检测效果要明显好于 Canny 边缘检测,这也是为什么大佬热衷于dilation的原因
waitKey(0);
// 延时,0即相当于无穷大
}
// 因为一开始参数不同,所以电脑直接将其视为重载函数
void
getContours(Mat imgDil, Mat& img)
{
/* contour is a vector inside that vector there is more vector
* {{Point(20,30),Point(50,60)},{},{}} each vector like a contour and each contour have some points
*
**/
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
// Vec4i 即代表该向量内有4个 int 变量typedef Vec<int, 4> Vec4i; 这四个向量每一层级代表一个轮廓
findContours(imgDil, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 简单的链式接近法
//drawContours(img, contours, -1, Scalar(255,0,255),2); // contouridx = -1 代表需要绘制所检测的所有轮廓
vector<vector<Point>> conpoly(contours.size());
// conpoly(paprameter1) ,paprameter1便代表vector对象的行数,而其列数中的vector 是使用了point点集但其只包含图形的拐角点集
vector<Rect> boundRect(contours.size());
// 记录各图形的拟合矩形
string objType;
// 记录物体形状
// 为了滤除微小噪声,因此计算area 的面积
for
(
int
i = 0; i < contours.size(); i++)
// 关于contours.size()为什么是返回二维数组的行,因为 vector::size()函数只接受vector 对象的调用而contours的所有行(不管列)均为其对象
{
int
area = contourArea(contours[i]);
if
(area > 1000)
{
float
peri = arcLength(contours[i],
true
);
// 该函数计算轮廓的长度,后面的bool值表面轮廓曲线是否闭合若为true 则轮廓曲线闭合
//寻找角点
// conpoly 同样为轮廓点集但它第二个数组中只有1-9个参数为了描述各个轮廓的拐角点
approxPolyDP(contours[i],conpoly[i],0.02* peri,
true
);
// conpoly[i]是输出array 0.02*peri 这个参数理解不了就不要理解!!! 最后一个参数仍然是询问是否闭合
//drawContours(img, contours , i, Scalar(255, 0, 255), 2);
// 通过conpoly 而绘制的轮廓中只存在程序认为应该存在的点
cout << conpoly[i].size() << endl;
// 输出图像轮廓中的拐角点
boundRect[i] = boundingRect(conpoly[i]);
// 针对conpoly[i] 进行boundingRect 以便拟合相切矩形
//rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5); // 使用
int
objCor = (
int
)conpoly[i].size();
// 计算物体边角数
if
(3 == objCor) objType =
"Triangle"
;
else
if
(4 == objCor)
{
// 计算float对象,一定要记得使用 float 强转符号
float
aspRatio = (
float
)boundRect[i].width/(
float
)boundRect[i].height;
if
(aspRatio<1.05 && aspRatio>0.95)
objType =
"Square"
;
else
objType =
"Rectangle"
;
}
else
if
(objCor > 4) objType =
"Circle"
;
putText(img, objType, Point(boundRect[i].x, boundRect[i].y-5), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, Scalar(0, 69, 255), 1);
drawContours(img, conpoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
}
}
}
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运行结果:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家.
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42138448/article/details/115692013 。
最后此篇关于opencv实现图形轮廓检测的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于opencv实现图形轮廓检测的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
我正在尝试从我的系统中完全删除 opencv。我试图学习 ROS,而在教程中我遇到了一个问题。创建空工作区后,我调用catkin_make 它给出了一个常见错误,我在 answers.ros 中搜索并
我在尝试逐步转移对warpAffine的调用时遇到崩溃(不是异常): void rotateImage( const Mat& source, double degree, Mat& output )
如何处理opencv gpu异常?是否有用于opencvgpu异常处理的特定错误代码集api? 我尝试了很多搜索,但只有1个错误代码,即CV_GpuNotSupported。 请帮帮我。 最佳答案 虽
笔记 我是 OpenCV(或计算机视觉)的新手,所以告诉我搜索查询会很有帮助! 我想问什么 我想编写一个从图片中提取名片的程序。 我能够提取粗略的轮廓,但反射光会变成噪点,我无法提取准确的轮廓。请告诉
我想根据像素的某个阈值将Mono16类型的Mat转换为二进制图像。我尝试使用以下内容: 阈值(img,ret,0.1,1,CV_THRESH_BINARY); 尝试编译时,出现make错误,提示: 错
我对使用GPU加速的OpenCV中的卷积函数有疑问。 使用GPU的卷积速度大约快3.5 运行时: convolve(src_32F, kernel, cresult, false, cbuffer);
我正在尝试使用非对称圆圈网格执行相机校准。 我通常找不到适合CirclesGridFinder的文档,尤其是findHoles()函数的文档。 如果您有关于此功能如何工作以及其参数含义的信息,将不胜感
在计算机上绘图和在 OpenCV 的投影仪上投影之间有什么区别吗? 一种选择是投影显示所有内容的计算机屏幕。但也许也有这样的选择,即在投影仪上精确地绘制和投影图像,仅使用计算机作为计算机器。如果我能做
我将Processing(processing.org)用于需要人脸跟踪的项目。现在的问题是由于for循环,程序将耗尽内存。我想停止循环或至少解决内存不足的问题。这是代码。 import hyperm
我有下面的代码: // Image Processing.cpp : Defines the entry point for the console application. // //Save
我正在为某些项目使用opencv。并有应解决的任务。 任务很简单。我有一张主图片,并且有一个模板,而不是将主图片与模板进行比较。我使用matchTemplate()函数。我只是好奇一下。 在文档中,我
我正在尝试使用以下命令创建级联分类器: haartraining -data haarcascade -vec samples.vec -bg negatives.dat -nstages 20 -n
我试图使用OpenCV检测黑色图像中一组形状的颜色,为此我使用了Canny检测。但是,颜色输出总是返回为黑色。 std::vector > Asteroids::DetectPoints(const
我正在尝试使用OpenCv 2.4.5从边缘查找渐变方向,但是我在使用cvSobel()时遇到问题,以下是错误消息和我的代码。我在某处读到它可能是由于浮点(??)之间的转换,但我不知道如何解决它。有帮
我正在尝试构建循环关闭算法,但是在开始开发之前,我想测试哪种功能描述符在真实数据集上效果更好。 我有两个在两个方向拍摄的走廊图像,一个进入房间,另一个离开同一个房间。因此它们代表相同的场景,但具有2个
有没有一种方法可以比较直方图,但例如要排除白色,因此白色不会影响比较。 最佳答案 白色像素有 饱和度 , S = 0 .因此,在创建直方图时很容易从计数中删除白色像素。请执行下列操作: 从 BGR 转
就像本主题的标题一样,如何在OpenCV中确定图像的特定像素(灰度或彩色)是否饱和(例如,亮度过高)? 先感谢您。 最佳答案 根据定义,饱和像素是指与强度(即灰度值或颜色分量之一)等于255相关联的像
我是OpenCV的新用户,正在从事大学项目。程序会获取输入图像,对其进行综合模糊处理,然后对其进行模糊处理。当对合成模糊图像进行反卷积时,会生成边界伪像,因为...好吧,到目前为止,我还没有实现边界条
我想知道OpenCV是haar特征还是lbp是在多尺度搜索过程中缩放图像还是像论文中提到的那样缩放特征本身? 编辑:事实证明,检测器可以缩放图像,而不是功能。有人知道为什么吗?通过缩放功能可以更快。
我在openCv中使用SVM.train命令(已定义了适当的参数)。接下来,我要使用我的算法进行分类,而不是使用svm.predict。 可能吗?我可以访问训练时生成的支持 vector 吗?如果是这
我是一名优秀的程序员,十分优秀!