对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
调用该API会返回一个Rect对象实例,它是OpenCV关于矩形的数据结构, 从中可以得到外界矩形(边界框)的宽高, 然后就可以计算出轮廓的横纵比了。
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库,然而其中文版官方教程久久不来。近日,一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉,读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
版权提示:本文参考自 http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/12889059,素材也都取自这里,本文仅做部分修改。
由于噪声和光照的影响,物体的轮廓会出现不规则的形状,根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析,此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状,根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数,实现图像中轮廓的形状拟合。
很多网站登录都需要输入验证码,如果要实现自动登录就不可避免的要识别验证码。本文以一个真实网站的验证码为例,实现了基于一下KNN的验证码识别。
轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征,并进行比较和匹配,我们可以实现目标识别、形状分析等应用。在本文中,我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc98fe501017ypb.html
取值 含义 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储了所有的轮廓点。也就是说,等高线的任意2个后续点(x1,y1)和(x2,y2)将是水平、垂直或对角线邻居,即 max (abs (x1-x2),abs (y2-y1)) = 1。 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和对角线段,只留下它们的端点。例如,一个直立的矩形轮廓用 4 个点进行编码。 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种
我用的Python3.6,OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样,OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 大家好,我是贾志刚,OpenCV学堂 微信公众号 号主,也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验,先后出版过三本相关书籍,CSDN+51CTO博客访问超过500W+。 今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能? 现在CV行业已经严重内卷,但是真正可以写程序,会写程序的还是很缺乏,一个CV开发者要想很好的搞好项目落地,只会python肯定不行,必须是C++与Python都可
今天是国庆节也是中秋节,首先祝大家节日快乐,本文我们使用 Python 来给自己的头像加一个小国旗或小月饼。
在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测,轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等,我们如何去区分不同的形状,并且根据轮廓进行检测呢?
void findContours//提取轮廓,用于提取图像的轮廓 ( InputOutputArray image,//输入图像,必须是8位单通道图像,并且应该转化成二值的 OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓,每个轮廓被表示成一个point向量 OutputArray hierarchy,//可选的输出向量,包含图像的拓扑信息。其中元素的个数和检测到的轮廓的数量相等 int mode,//说明需要的轮廓类型和希望的返回值方式 int method,//轮廓近似方法 Point offset = Point() )
ArUco是一个开源的小型的AR虚拟现实增强库,已经集成在OpenCV3.0以上的版本,它除了用于现实增强,还很用于实现一些机器视觉方面的应用。
ROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写,很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解,对细胞与医疗图像来说,ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等,而且这些ROI区域往往不是矩形区域,一般都是不规则的多边形区域,很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正常的ROI区域。
后面需要将相应算法翻译到C++环境中,而Skimage没有对应的C++版本,为了确保python算法和C++算法结果的一致性,需要进行迁移,因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码。代码如下:
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、常见的如下:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 北京市交管局8月3日发布消息,警方今年增加了可拍摄“分心驾驶”违法行为的电子眼。 目前,全市共有1900余处“电子警察”可以对“手持方式接打移动电话、收发信息、观看手机视频、操作手机软件、通过车载电子显示屏观看视频节目以及长时间操作车载电子显示屏导航系统”等分心驾驶交通违法行为进行抓拍记录,并纳入执法系统。 其实,除了“分心驾驶”外,“疲劳驾驶”也是非常危险的一种行为。 提起疲劳驾驶,很多人不以为然,在驾驶机动车过程中困意袭来,总想着“再坚持一会儿就到站
WebAssembly是一种可以让C/C++这些非JavaScript语言编写的代码在浏览器上运行,是一种在web上运行二进制文件的技术标准。
OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在,使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓(对象)。然而,OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如,一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓,但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓是单独检测的,因此我们感兴趣的是对它们进行分组,使一个轮廓对应一个对象。
执行以下命令安装opencv-python库(核心库)和opencv-contrib-python库(贡献库)。注意:命令拷贝后要合成一行执行,中间不要换行。
在数字图像处理领域,OpenCV(开源计算机视觉库)是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数,使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界,了解其基本概念和常见应用。
Py之cv2:cv2库(OpenCV,opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
1999年,英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目,并于 2000 年发布第一个版本。2005年,OpenCv 被首次应用在 Stanley,这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今,OpenCv 除了支持计算机视觉,还增加了众多机器学习相关算法,未来还将持续扩展。
左边的大图是截取后的原图,右边是提取后的实际图,然后根据提取出来的再进行OCR识别,识别这块就不再说了,这里只是写一下怎么提取的图片。
点击上方蓝字“ITester软件测试小栈“关注我,每周一、三、五早上 09:00准时推送,每月不定期赠送技术书籍。
OpenCV好强,能够提取红绿灯的轮廓,并根据颜色空间判断红绿,不依赖深度学习算法也能做到可用的效果/demo。
显然OpenCV中常见的轮廓分析无法获得上面的中心红色线段,本质上这个问题是如何提取二值对象的骨架,提取骨架的方法在OpenCV的扩展模块中,另外skimage包也支持图像的骨架提取。这里就分别基于OpenCV扩展模块与skimage包来完成骨架提取,得到上述图示的中心线。
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型!这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因,不是吗?
很多人家的经验,我发现都千篇一律,功能函数没解析,参数不讲解,就一个代码,所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总!!!
今天小编来给大家介绍3个干货满满的计算机视觉方向的Python实战项目,主要用到的库有
本期将介绍并演示OpenCV中使用colorChange实现图像中指定目标颜色改变的效果。
https://github.com/opencv/opencv/releases
OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库,它在图像处理和视频分析领域得到了广泛应用。OpenCV最初由英特尔公司于1999年发起并支持,后来由Willow Garage和Itseez(现在是Intel的一部分)维护。它是为了推动机器视觉领域的实时应用而开发的。OpenCV提供了丰富的算法,包括但不限于图像处理、物体和特征检测、物体识别、3D重建等。这些算法经过优化,可以在多种硬件平台上高效运行。OpenCV被广泛应用于面部识别、物体识别、运动跟踪、机器人视觉以及许多其他的计算机视觉应用中。
简单地再讲一下大致地过程:通过PS描摹得到冰墩墩的轮廓线,然后通过matlab编程提取轮廓线坐标,有了坐标就可以完美动态展示任何一个想要绘制的部分,还能实现图形的矢量化操作。不知道如何用matlab提取轮廓线坐标伙伴,可以参看matlab爱好者公众号之前推送的文章(matlab任意图形轮廓坐标提取【含源代码】)。
在Python中使用Opencv-python绘制直线、矩形、圆、文本非常简单,分别使用到line、rectangle、circle、putText这几个函数,具体可以参考https://docs.opencv.org/4.9.0/d6/d6e/group__imgproc__draw.html#ga7078a9fae8c7e7d13d24dac2520ae4a2官方文档
【磐创AI导读】:本系列文章为大家总结了24个热门的python库,查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库(上)
随着人脸识别技术的发展,给我们的日常生活带来了许多的便利,但是同样的也存在隐私的问题。以及可能被不法分子用于做一些违法事情。
【导读】你的五福集齐了吗?作为一名技术人,我们是不是可以用技术方法快速实现呢?今天,我们就为大家推荐四种新鲜的方法,生成风格不同又数量庞大的「福」字,让大家不用满世界找福字,动动手指即可。
常用的图像处理技术有图像读取,写入,绘图,图像色彩空间转换,图像几何变换,图像形态学,图像梯度,图像边缘检测,图像轮廓,图像分割,图像去噪,图像加水印以及修复水印等
例子02是ayoungprogrammer博客上参考作者原版C++代码和思路,然后改造成python版本的,先在本地运行成功之后,然后加上自己的理解,给大多数核心代码加上了详细的中文注释,并在每一个关键阶段都会弹出具体的窗体展示识别流程,这样便于大家更能详细的看到核心部分的细节,感兴趣的同学,可以自己在再尝试加一些更细部分的debug弹窗。
矩是描述图像特征的算子,被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。
车牌识别技术 是智能交通系统中的重要组成部分,它可以对车辆的行驶轨迹进行跟踪和记录,为交通管理提供重要的数据支持。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云