gray_src, binary, dst; cvtColor(srcImage, gray_src, COLOR_BGR2GRAY); imshow("【2】灰度图", gray_src); //【3】边缘检测并查找轮廓...查找轮廓并绘制就是很简单的图像处理套路了，主要用到的就是findCounts函数和drawCounts函数。...我们对得到的轮廓图进行Hough直线检测，并在新的图像中将检测到的实现绘制出来。...在for循环绘制直线时，我们顺便根据霍夫直线检测返回的lines直线两个端点（x_1,y_1）以及（x_2,y_2）计算直线斜率以及到整幅图像中心点center（右图红圈）的距离。...我们现在已知四条直线，就可以计算出四条直线的四个交点了（中图蓝色的四个点）。 得到四个交点，我们就已经成功把证件照提取出来了，然后只需进行透视变换，就可以得到矫正后的图像了。
研究好玩又有用的技术第 006 期 在学习中发现快乐，在应用找到价值。这是我第六期分享图像技术应用的文章。 前五期欢迎阅读和分享： 第一期《扫描全能王？...《用python和opencv检测图像中的条形码》 概述 ?...100) edged = cv2.dilate(edged, None, iterations=1) edged = cv2.erode(edged, None, iterations=1) # 在边缘图中查找轮廓...然后，我们执行边缘检测和膨胀+腐蚀操作以闭合边缘图片中所有边缘之间的间隙。 13-15行在我们的边缘图片中找相应物体的轮廓。 19行将这些轮廓从左往右排序。...如果轮廓不够大，则会丢弃该区域，认为该区域是边缘检测过程中留下的噪声（4-5行）。
C 函数和少量 C++类构成，提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，所以在学习的时候，要注意查阅资料的语言实现相关问题。...OpenCV 常用数据结构和颜色空间 这部分要掌握的类有 Point 类、Rect 类、Size 类、Scalar 类，除此之外，在 Python 中用 numpy 对图像进行操作，所以 numpy 相关的知识点...模板匹配 模板匹配是在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。...轮廓查找与绘制 核心要理解到在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。...()； 逼近多边形曲线 cv2.approxPolyDP()； 计算轮廓面积 cv2.contourArea()； 计算轮廓长度 cv2.arcLength()； 计算点与轮廓的距离及位置关系 cv2.
/ 一个简易的答题卡识别与分数判断小程序 修改说明： 1.不import imutils库,直接找mutils的源码，复制需要的函数的源码过来，分析算法原理 2.在jupter notebook中测试，...] - bl[1]) ** 2))#右下和左下之间距离 widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))#右上和左上之间距离...[1] - bl[1]) ** 2))#左上和左下之间距离 maxHeight = max(int(heightA), int(heightB)) # 有了新图像的尺寸, 构造透视变换后的顶点集合...1]# OTSU二值化 _,cnts,_ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 在二值图像中查找轮廓...k = ANSWER_KEY[q] # 获取正确答案序号 # 【7】在我答案字典中查找正确的答案来判断答题是否正确 if k == bubbled[1]: # 检查由填充气泡获得的答案是否正确
SDF 算法能够快速而高效地计算出给定点与字形（或图形）边界之间的有符号距离，从而可以用于各种应用，如字体渲染、图像处理、形状变形等。...SDF 算法的基本原理是将字形（或图形）表示为一张包含有符号距离值的纹理。每个像素都存储了该像素距离最近的字形（或图形）轮廓的距离，并用正负号表示内部和外部。...正距离值用白色表示，负距离值用黑色表示，灰色用于表示距离为零的轮廓线。 使用生成的 SDF 纹理，可以进行以下操作： 字体渲染：通过采样和插值技术，在不同大小和分辨率的设备上高效地渲染字形。...文字渲染效果：通过分析有符号距离场的值，可以实现一些特殊的字体效果，如描边、阴影、模糊等。 图像处理：由于 SDF 纹理存储了距离信息，可以进行各种图像处理和操作，如形变、缩放、旋转等。...SDF 算法在实际应用中被广泛使用，尤其在移动设备和游戏开发中，因为其高效性和渲染质量。
因为依赖的库很多，这里使用虚拟环境，这里推荐Python插件 没见过这么好的东西 其次在开发的时候需要注意使用的是develop这个分支 pip freeze > requirements.txt pip...我们要的是vis，但是捕捉到的是opt，这张图展示了这种差异 1、α角定义：视轴和光轴之间的夹角。 视轴：即眼睛注视某一点时，光线由该固定点到黄斑中心凹的通路。...2D 瞳孔检测 2D 检测使用计算机视觉技术在摄像头图像中检测瞳孔位置。这种方法依赖于图像处理算法来识别瞳孔的形状和位置，通常通过边缘检测、轮廓分析以及其他视觉特征提取技术来实现。...intensity_range: 23: 瞳孔与背景之间的强度差异范围，用于区分瞳孔和背景区域。 blur_size: 5: 模糊滤波器的大小，用于减少图像噪声和平滑图像。...参数的作用 这些参数的配置旨在优化 2D 瞳孔检测过程，包括： 提高检测的准确性和鲁棒性。 过滤和排除非瞳孔区域，减少误检。 优化边缘检测和轮廓分析，以更好地识别瞳孔形状。
现有的图像分割方法主要分以下几类： 基于阈值的分割方法 基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。...根据算法分为监督学习算法和无监督学习算法，图像分割的算法多数都是无监督学习算法。---KMeans 距离变换与分水岭介绍 距离变换 ?...，sharp 转为二值图像通过threshold 距离变换 对距离变换结果进行归一化到[0~1]之间 使用阈值，再次二值化，得到标记 腐蚀得到每个Peak - erode 发现轮廓 – findContours...4.距离变换 5.对距离变换结果进行归一化到[0~1]之间 因为距离变换看不出任何效果，所以我们把4和5两步放在一起显示 ? 我们再运行一下看看执行结果 ? 6.使用阈值，再次二值化，得到标记 ?...这一步只是查找轮廓，我们接下来绘制查找的轮廓再一起显示出来 9.绘制轮廓 ?
常见的处理方法包括直方图均衡化、对比度增强等，以提高图像的可视化效果，突出水膜与背景之间的差异。降噪处理：使用滤波器（如高斯滤波器、均值滤波器）去除图像中的噪声，保持水膜的边缘清晰。...这个步骤可以消除光线变化或颗粒状噪声的干扰。边缘检测：采用Canny边缘检测算法或Sobel算子等边缘检测方法，识别图像中水膜的边缘。...这有助于区分水膜与土壤颗粒之间的边界，从而可以准确测量水膜的厚度和范围。2) 分割水膜区域阈值分割：使用基于灰度或颜色的阈值分割算法，将图像中水膜区域与背景（包括土壤）分离。...水膜厚度与面积计算：厚度计算：基于图像中水膜的像素距离，可以估算水膜的厚度。通过将像素距离与实际物理距离的比例进行换算，可以得到真实的水膜厚度。...面积计算：通过轮廓跟踪算法，计算出每一帧图像中水膜的面积随时间变化的趋势。动态变化分析：通过比较连续图像，分析水膜在不同时间点的形态变化。
在图像中测量物体的大小与计算从相机到物体之间的距离是相似的，在这两种情况下，我们需要定义一个比值，它测量每个给定指标的像素个数。...第 8 行到第 10 行：对其进行边缘检测，并通过膨胀和腐蚀使边缘过渡得更加平滑。 第 13 行到第 15 行：在边缘检测后的图中寻找与物体一致的边缘（例如轮廓）。...如果轮廓不够大，我们丢弃该区域，假设它是边缘检测过程中遗留下来的噪声(第 4 行和第 5 行)。...总结 在本篇博客中，我们学习了如何通过 Python 和 OpenCV 检测图像中的物体大小。...在下一篇博文中，我们将进一步介绍这个例子，并学习如何计算图像中各物体之间的距离。
另外，我们想使用Imutils将图像大小标准化为512像素（我们选择512像素，因为它是图像大小与图像细节之间的中间点，Imutils库将自动调整其高度以匹配其原始比例）。 ?...阅读图像后，我们将其转换为灰度。转换为灰度不仅可以减少计算复杂性，而且对于查找轮廓（稍后的步骤）也很重要，因为OpenCV可以从黑色背景中的白色连接对象中查找轮廓。 ?...我们将OpenCV中的Canny函数应用到预处理后的图像上，以勾勒出其边缘或颜色渐变。 在应用Canny函数之前，我们将首先对图像应用平滑方法以减少噪点。...在这里，我们对图像应用了双边滤波方法，以在保持边缘清晰的同时减少噪声。 ? 注意：这2个函数中的参数不是"one-size-fits-all"。需要针对你们的应用程序进行调整。 ?...要将这个想法应用到Python，我们首先将OpenCV findContours函数应用到图4上以查找所有闭合轮廓。
和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体的大小 已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。 今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...然后，第12行计算参考位置和对象位置之间的欧式距离，然后除以“像素/度量”，得到两个对象之间的实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算的距离(第13-15行)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行，这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。
本文来自于段力辉 译《OpenCV-Python 中文教程》 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，通过标识数字图像中亮度变化明显的点，来捕捉图像属性中的显著变化，包括深度上的不连续、表面方向的不连续.... ---- 三、OpenCV 中的轮廓 1、概念 轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。...• 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。 • 查找轮廓的函数会修改原始图像。...如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。 • 在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。...返回值有三个，第一个是图像，第二个是轮廓，第三个是（轮廓的）层析结构。轮廓（第二个返回值）是一个 Python列表，其中存储这图像中的所有轮廓。
原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-opencv/ 今天的文章是关于测量图像中物体大小和计算它们之间距离的系列文章的第二部分...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。 用计算机视觉测量物体的大小 现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。...然后我们通过膨胀+侵蚀来进行边缘检测，以缩小边缘图中边缘之间的任何缝隙(第7-9行)。 找到边缘图中目标的轮廓线(第11-15行)。...如果轮廓不够大，我们舍弃该区域，认为它是边缘检测过程中遗留下来的噪声(第4和5行)。 如果轮廓区域足够大，我们将计算图像的旋转包围框(第8-10行)。...3行)之间的欧氏距离。
边缘检测是检测图像中的一些像素点，它们周围的像素点的灰度发生了急剧的变化，我们认为在这过程中，图像中的物体不同导致了这一变化，因此可以将这些像素点作为一个集合，可以用来标注图像中不同物体的边界。...边缘区域的灰度剖面可以看作是一个阶跃，即图像的灰度在一个很小的区域内变化到另一个相差十分明显的区域。...边缘是图像中的重要的结构性特征，边缘往往存在于目标和背景之间，不同的区域之间，因此它可以作为图像分割的重要依据。在边缘检测中，它提取的是图像中不连续部分的特征，将闭合的边缘提取出来便可以作为一个区域。...Sobel算子简介 Sobel算子 是一种用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。该算子用于计算图像明暗程度近似值，根据图像边缘旁边明暗程度把该区域内超过某个数的特定点记为边缘。...Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念，认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的，距离越近的像素点对应当前像素的影响越大，从而实现图像锐化并突出边缘轮廓。
这篇博文的主要目的是学习如何按左上、右上、右下和左下顺序排列矩形四个顶点。按照这样的顺序排列顶点是执行诸如透视变换或匹配对象角点(例如计算对象之间的距离)等操作的先决条件。...然后我们取x和y值之间的差值，其中右上角的点的差值最小，而左下角的距离最大(第23-25行)。 最后，第31行将有序的(x, y)坐标返回给调用函数。 说了这么多，你能发现我们逻辑上的缺陷吗?...使用左上点作为锚点，我们可以应用勾股定理计算左上点和最右点之间的欧式距离。根据三角形的定义，斜边是直角三角形最大的边。...我们继续通过使用Canny边缘检测器来处理图像，然后通过膨胀+侵蚀来缩小边缘图中轮廓之间的任何缝隙。 进行边缘检测后，我们的图像应该是这样的： 正如你所看到的，我们已经能够确定图像中物体的轮廓。...如果轮廓不够大(由于边缘检测过程中的“噪声”)，我们放弃轮廓区域(第4和5行)。
2. angle_lx 功能：计算一条线与垂直轴之间的角度。 3. distance_cc 功能：计算两个轮廓(contour)间的距离。...4. distance_cc_min 功能：计算两个轮廓(contour)间的最小距离。 5. distance_lc 功能：计算一条线和一个轮廓(contour)间的距离。...6. distance_lr 功能：计算一条线和一个区域间的距离。 7. distance_pc 功能：计算一个点和一个轮廓(contour)间的距离。...8. distance_pl 功能：计算一个点和一条线间的距离。 9. distance_pp 功能：计算两个点之间的距离。...14. distance_sc 功能：计算一条分割线和一个轮廓(contour)间的距离。 15. distance_sl 功能：计算一条分割线和一条线间的距离。
，从而得到两幅图像之间的相似程度 cv.calcBackProject() 图像直方图反向投影是通过构建指定模板图像的二维直方图空间与目标的二维直方图空间，进行直方图数据归一化之后， 进行比率操作，...，高斯模糊考虑了中心像素距离的影响，对距离中心像素使用高斯分布公式生成不同的权重系数给卷积核，然后用此卷积核完成图像卷积得到输出结果就是图像高斯模糊之后的输出 cv.medianBlur() 中值滤波对图像特定噪声类型...高斯双边模糊,卷积处理实现图像模糊的同时对图像边缘不会造成破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘（轮廓）信息 cv.pyrMeanShiftFiltering() 均值迁移模糊,均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种...，图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动，所以经常对要处理的图像首先进行一个高斯模糊，然后再进行拉普拉斯算子的边缘提取，而且在一些场景中会把这两步合并成为一步...开操作可以删除二值图像中小的干扰块，降低图像二值化之后噪点过多的问题 操作可以填充二值图像中孔洞区域，形成完整的闭合区域连通组件 顶帽操作有时候对于我们提取图像中微小部分特别有用 cv.inpaint
本文在前辈的基础上描述一种图像亚像素边缘检测方法,用Sobel算子和多边形逼近的方法实现亚像素级边缘定位。 1....利用sobel算子，我们可以很容易的提取出图像的边缘，这里利用了非最大值抑制，双滞滤波器，达到边缘的准确提取，并且保留梯度图像，后续步骤需要用到。如下图所示： ?...利用梯度图像中边缘点的梯度方向，而亚像素级的最大值无非就是在梯度方向所在的直线上，利用曲面拟合，以及拟合后曲面和直线的交线，在求出交线的极值，就可以得到该点的亚像素表示。...如下图所示，为提取后的亚像素点。 ? ---- 2. ramer的多边形逼近 首先，在轮廓的起点和终点之间建立一条线段，然后计算所有轮廓控制点到线段的距离，并从中选出距离最大的控制点。...轮廓段的融合 根据相邻轮廓段的三个分割点不可能处在同一直线上这一前提拟合一个近似圆，然后计算该圆与对应轮廓段之间的最大偏差。
讲解Python图像边缘检测图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。...在Python中，有多种方法可以进行图像边缘检测，本文将介绍一种常用的方法：Canny边缘检测算法。Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它由John F...., (5, 5), 0)计算梯度：在平滑后的图像中，通过计算像素点的梯度来确定边缘。...然后，我们应用高斯滤波和Canny边缘检测算法来提取图像的边缘。接下来，我们使用轮廓检测函数cv2.findContours()找到边缘的轮廓，并将其绘制到原始图像上。...权重取决于两个像素之间的距离和高斯分布函数的值。对于图像边缘的像素，在计算加权平均时，根据指定的边界类型来处理边界像素。 返回的结果是经过高斯模糊处理后的图像。
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