斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。有时图像中的斑点也是我们关心的区域,比如在医学影像中或质量检测领域,我们需要从一些X光图片或普通光学照片中提取一些具有特殊意义的斑点的数量和坐标信息。
之前吃串串火锅,老板数竹签不是称重就是用手慢慢数,但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目,而且容易暗箱操作;而慢慢数总是要等待比较长的时间,感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此,一款可以数竹签的应用因此产生,一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
如图所示,二维码由不规则的圆点阵列而成,用手机扫描也很难识别。 先进行图像预处理,再识别出斑点: 根据斑点的相对位置生成方阵: 最后填充边界并放大后保存图像,给zxing模块(python调用java)识别。 识别结果如下: 附上源代码: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image import zxing # 导入解析包 class BlobDetector(object
Blob是图像中一组相连的像素,它们具有一些共同的属性(例如灰度值),Blob检测的目的是识别并标记这些区域。OpenCV提供了一种方便的方法来检测blob并可以根据不同特征对其进行过滤,它就是SimpleBlobDetector,让我们看一个简单的例子:
在本文中,我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。
我们常常会在停车场周围四处行驶很多次来寻找一个停车位,如果我们的电话可以准确告诉我们最近的停车位在哪里,那是不是很方便!
OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类 一:方法 二值图像几何形状提取与分离,是机器视觉中重点之一,在CT图像分析与机器人视觉感知等领域应用广泛,OpenCV中提供了一个对二值图像几何特征描述与分析最有效的工具 - SimpleBlobDetector类,使用它可以实现对二值图像几何形状的分离与分析。而它之所以强大是因为整合OpenCV中其它一些API的功能,主要是有三个: 自动的图像灰度与二值化,根据输入的步长与阈值,得到半径 实现了轮廓查找功能,可以查找所有轮廓, 然后在此基础上基于几何矩的计算实
在日常生活中,经常会看到条形码的应用,比如超市买东西的生活,图书馆借书的时候。。。
OpenCV从 2.4.x升级到3.x中有很多代码重构和性能提高,还有API接口的整合,以Feature2D及其扩展模块的特征检测与描述为例,在OpenCV2.4.x中可以通过FeatureDetec
本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否在改变车道!大家一定听说过使用OpenCV 的haar级联文件可以检测到面部、眼睛等,但是如果目标是汽车,公共汽车呢?
我是个排球迷,所以让我们来看看最后一个网站,这是一个奥地利研究所的网站,他分析了当地业余联赛的比赛数据。
每个物体,我们总可以用一些词语或部件来描述它,比如人脸的特征:两个眼睛、一个鼻子和一个嘴巴。对于图像而言,我们需要计算机去理解图像,描述图像就需要计算机去取得图像的特征,对图像比较全面的描述即一个二维矩阵,矩阵内的每个值代表图像的亮度。有时候我们需要让计算机更简化的来描述一个图像,抓住一些显著特征,这些特征要具有一些良好的性质,比如局部不变性。局部不变性一般包括两个方面:尺度不变性与旋转不变性。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了,为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉,小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善,主要是借鉴了更多大神的文章,希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助,请点击一下文末的“在看”鼓励一下小白。
这篇博客主要讲述一个简单的视觉里程计 (Visual Odometry) 的实现。整个流程较为简单, 后续在此基础上对效率精度进一步提高。
应用: 五种方式将镜子中的“污点”的准 确位置找出来,并确定其大小、形状及面积。 代码: #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/features2d.hpp> #include <vector> #include <map> #include <iostream> using namespace std; using names
本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】,仅做学习分享。
OpenCV函数:cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter()
本篇博文分享一篇寻找图像中灯光亮点(图像中最亮点)的教程,例如,检测图像中五个灯光的亮点并标记,项目效果如下所示:
图像特征就是指有意义的图像区域,具有独特性或易于识别性,比如角点、斑点以及高密度区。
结合并补充图像中发现的每个单独的成分,可以绘制所需的部分内容。但是,如果只想独立检查每个单独的组件怎么办?从整个图片中分离出来,并创建一个不同的部分,这时就可以使用斑点检测技术和连接的分量算法分别分析图像分量。
大多数人都会玩拼图游戏。会得到很多小图像,需要正确组装它们以形成大的真实图像。问题是,你是如何去拼图的?同样地,将相同的理论投影到计算机程序上,以使得计算机也可以玩拼图游戏呢?如果计算机可以玩拼图游戏,为什么不能给计算机提供很多自然风光的真实图像,并告诉计算机将所有这些图像拼接成一个大图像呢?如果计算机可以将多个自然图像缝合在一起,那么如何给建筑物或任何结构提供大量图片并告诉计算机从中创建3D模型呢?
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域(ROI)。
前几天师兄跟我讲了一下opencv的findContours()函数识别大符,感觉真的是妙啊!自己学的时候马马虎虎,就导致很多细节都没有领悟到,今天给大家分享一下。
人脸检测是人工智能最常见的应用之一。从智能手机的摄像头应用到Facebook的标签建议(Tag Suggestions),人脸检测的应用每天都在增加。
FAST (Features from Accelerated Segment Test)是一个特征点提取算法的缩写。
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点,全部掌握,OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
在本书的第二部分中,您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说,您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外,您还将看到如何创建和理解直方图,直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外,您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术,这是图像分割的关键部分。 此外,您还将看到如何处理轮廓,轮廓用于形状分析以及对象检测和识别。 最后,您将学习如何构建第一个增强现实应用。
前两天刚写了一篇二值图像分析之轮廓发现与轮廓属性分析的相关文章,得到大家比较好反馈,感谢大家支持,让我有勇气继续再写下去,二值图像分析还有一块核心技能就是图像形态学操作技巧,这里也打算根据我自己的项目经验,给大家吐槽总结一下,希望大家多提宝贵意见,不足之处多多补充!
OpenCv中,相机标定所使用的标定图案分为棋盘格、对称圆形及非对称圆形特征图、ArUco板和ChArUco板等。在OpenCV的官方例程中,采用的是棋盘格图案,因为其操作简单、快速,标定精度满足一般应用场景的需求。对于标定精度要求高的场景,则一般采用圆形标定图案。本文主要介绍如何使用圆形标定图案(对称和非对称)完成相机的标定,并将OpenCv标定结果与Halcon标定结果进行对比分析。
算法:DoH斑点检测是通过计算图像黑塞行列式矩阵中的极大值来检测斑点。斑点的大小对检测速度没有任何影响。该方法既能检测到深色背景上的亮斑,也能检测到浅色背景上的暗斑,但不能准确地检测到小亮斑。理论上,与LOG相比,DOH对细长结构的斑点有较好的抑制作用。
与人眼和大脑相似,OpenCV 可以检测图像的主要特征并将其提取到所谓的图像描述符中。 然后可以将这些特征用作数据库,从而启用基于图像的搜索。 此外,我们可以使用关键点将图像拼接在一起并组成更大的图像。 (请考虑将许多图片组合在一起以形成 360° 全景图。)
在 TensorFlow 众多功能和工具中,有一个名为 TensorFlow 目标检测 API 的组件。这个库的功能正如它的名字,是用来训练神经网络检测视频帧中目标的能力,比如,一副图像。
如今,计算机视觉(CV)已成为人工智能的一项重要应用(例如,图像识别、对象跟踪、多标签分类)。本文将引导你完成搭建计算机视觉系统的一些主要步骤。
OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架!
1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法
您已经读了这本书,因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能,例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣,您将不会感到失望! OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库,可让您处理图像和视频以完成各种任务,从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.
如今,计算机视觉(CV)已成为人工智能的主要应用之一(例如,图像识别,对象跟踪,多标签分类)。在本文中,我们将了解构成计算机视觉系统的一些主要步骤。
首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2。
Java是一门面向对象的编程语言,可以通过调用OpenCV库来实现人脸检测功能。OpenCV是一个开源计算机视觉库,其中包含许多用于图像处理和分析的函数和模块。下面我们将学习如何使用Java和OpenCV来实现人脸检测和标记出来。
昨天在GitHub上看到了一个开源的项目,是利用深度学习来检测是否有佩戴口罩的,感觉还挺好玩的,于是就去下载了训练好的模型,打算用OpenCV的dnn模块来跑一跑。然而,在经过前向传播后,得到的推理矩阵prob是一个1x5972x2 的Mat矩阵,和之前遇到过的推理结果都不太一样,在经过多种解码方式的尝试后,还是没能够对这个推理结果正确得解码。并且在网上搜索也没有找到相关的内容,几乎没有网友使用OpenCV来运行这个模型,基本都是使用深度学习的框架来运行。这就很无奈了,现在只能暂时把这个模型放一边,等其他时候再来研究一下该怎么对它的推理结果进行解码。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云