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使用OpenCV测量图像物体大小

上篇,我们学习了一项重要技术:将一组旋转边界框坐标按左上、右上、右下和左下排列可靠性如何。 今天我们将利用这一技术来帮助我们计算图像物体大小。请务必阅读整篇文章,看看是如何做到!...“单位像素”比率 为了确定图像对象大小,我们首先需要使用参考对象执行“校准”(不要与内在/外在校准混淆)。...在任何一种情况下,我们引用都应该以某种方式是唯一可识别的。 在这个例子,我们将使用0.25美分作为我们参考对象,在所有的例子,确保它总是我们图像中最左边对象。...通过保证0.25美分是最左边对象,我们可以从左到右排序我们对象轮廓,获取美分(它总是排序列表第一个轮廓),并使用它来定义pixels_per_metric,我们定义为: pixels_per_metric...使用这个比率,我们可以计算图像物体大小。 用计算机视觉测量物体大小 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对象大小Python驱动程序脚本。

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OpenCV图像处理“投影技术”使用

问题引出 本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理“投影技术”使用,并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个例子具体讲解算法使用...在这样采集到图像,大量存在黑色定位区块: ? 如果进一步定位,可以得到这样结果: ? 如果做成连续图像 ? ?...在这波峰波谷,存在着“量化”结果,对应了答题卡定位关系 概念抽象 在前面的分析里,我们已经基本建立起“投影”概念。...vup.push_back(i); if (vdate[i - 1] > 0 && vdate[i] == 0) vdown.push_back(i); } } 在具体使用过程...在这样OCR识别,首先可以通过投影方法,实现字符分割。 2 . 压板识别 ? ? 在这样项目中,同样可以通过投影方法,获得各个压板准确定位。 3、轮廓展开分析 ?

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使用OpenCV测量图像物体之间距离

本文来自光头哥哥博客【Measuring distance between objects in an image with OpenCV】,做学习分享。.../ 前两篇文章: 使用Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像物体大小 已经完成了测量物体大小任务,今天进行最后一部分:计算图片中物体之间距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像对象大小。 这个参考对象应该有两个重要特征,包括: 我们知道这个物体尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离。 计算物体之间距离与计算图像物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...由于我们知道0.25美分(即参考对象)将始终是图像中最左边,因此从左到右对轮廓进行排序可以确保与参考对象对应轮廓始终是cnts列表第一个。

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使用OpenCV测量图像物体之间距离

本文来自光头哥哥博客【Measuring distance between objects in an image with OpenCV】,做学习分享。.../ 前两篇文章: 使用Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像物体大小 已经完成了测量物体大小任务,今天进行最后一部分:计算图片中物体之间距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像对象大小。 这个参考对象应该有两个重要特征,包括: 我们知道这个物体尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离。 计算物体之间距离与计算图像物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...由于我们知道0.25美分(即参考对象)将始终是图像中最左边,因此从左到右对轮廓进行排序可以确保与参考对象对应轮廓始终是cnts列表第一个。

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使用Python和OpenCV检测图像多个亮点

本文来自光头哥哥博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】,做学习分享。...今天博客文章是我几年前做一个关于寻找图像中最亮点教程后续。 我之前教程假设在图像只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...我们目标是检测图像这五个灯泡,并对它们进行唯一标记。 首先,打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...下面我提供了一个GIF动画,它可视化地构建了每个标签labelMask。使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独组件: ? 然后第15行对labelMask非零像素进行计数。...0.45, (0, 0, 255), 2) # show the output image cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) 首先,我们需要检测掩模图像轮廓

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使用 OpenCV 进行图像性别预测和年龄检测

人们性别和年龄使得识别和预测他们需求变得更加容易。 即使对我们人类来说,从图像检测性别和年龄也很困难,因为它完全基于外表,有时很难预测,同龄人外表可能与我们预期截然不同。...实施 现在让我们学习如何使用 Python OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。 使用框架是 Caffe,用于使用原型文件创建模型。...time from google.colab.patches import cv2_imshow 第 2 步:在框架查找边界框坐标 使用下面的用户定义函数,我们可以获得边界框坐标,也可以说人脸在图像位置...下面的用户定义函数是 pipline 或者我们可以说是主要工作流程实现,在该工作流程图像进入函数以获取位置,并进一步预测年龄范围和性别。...在这篇文章,我们学习了如何创建一个年龄预测器,它也可以检测你脸并用边框突出显示。

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OpenCV基础 | 3.numpy在图像处理基本使用

作者:小郭学数据 源自:快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写是numpy在图像处理基本使用 1.获取图片高宽通道及图像反转 # 获取图片高宽通道及图像反转...函数执行前后滴答数之差与滴答频率之比为前后时间差 print("time: %s ms" % (time * 1000)) 默认输出时间为秒(s) 输出: time: 2870.7665066666664 ms 笔者使用是...i5处理器 调用opencvAPI实现图像反转 #调用opencvAPI实现图像反转 def inverse(image): dst = cv.bitwise_not(image) # 按位取反...,白变黑,黑变白 cv.imshow("inverse_demo", dst) 所用时间 time: 100.06570666666667 ms 能调用API尽量使用API接口,提升效率...("threechannels_image",img2) 构造单通道和三通道图像如下: ?

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如何使用 Python 隐藏图像数据

简而言之,隐写术主要目的是隐藏任何文件(通常是图像、音频或视频)预期信息,而不实际改变文件外观,即文件外观看起来和以前一样。...在这篇文章,我们将重点学习基于图像隐写术,即在图像隐藏秘密数据。 但在深入研究之前,让我们先看看图像由什么组成: 像素是图像组成部分。...每个 RGB 值范围从 0 到 255。 现在,让我们看看如何将数据编码和解码到我们图像。 编码 有很多算法可以用来将数据编码到图像,实际上我们也可以自己制作一个。...在这篇文章中使用一个很容易理解和实现算法。 算法如下: 对于数据每个字符,将其 ASCII 值转换为 8 位二进制 [1]。 一次读取三个像素,其总 RGB 值为 3*3=9 个。...重复这个过程,直到所有数据都被编码到图像。 例子 假设要隐藏消息是‘Hii’。 消息是三个字节,因此,对数据进行编码所需像素为 3 x 3 = 9。

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使用Python-OpenCV消除图像孤立小区域操作

之前一直使用Skimage形态学处理来进行孤立小区域去除,代码如下 img = morphology.remove_small_objects(img, size) img = morphology.remove_small_holes...(img, size) 后面需要将相应算法翻译到C++环境,而Skimage没有对应C++版本,为了确保python算法和C++算法结果一致性,需要进行迁移,因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域代码...img首先使用阈值处理获得二值化图像,cv2.threshold表示进行阈值二值化处理,0.1是设定阈值(img是0-1图像),1表示图像最大值,cv2.THRESH_BINARY表示图像处理方法...然后使用findContours,用来获得二值化图像轮廓信息,findContourscv2.RETR_EXTERNAL是表示轮廓获取方式,是表示内圈轮廓不需要进行获取,cv2.CHAIN_APPROX_NONE...以上这篇使用Python-OpenCV消除图像孤立小区域操作就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Java 类和对象如何定义Java类,如何使用Java对象,变量

参考链接: Java对象和类 1.对象概念 :万物皆对象,客观存在事物皆为对象  2.什么是面向对象:人关注一个对象,实际上是关注该对象事务信息   3.类:类是模子,确定对象将会拥有的特征(...对象是一个你能够看得到,摸得着具体实体    如何定义Java类:  1.类重要性:所有Java程序都以类class为组织单元  2.什么是类:类是模子,确定对象将会拥有的特征(属性)和行为(方法...方法n;                                           }   Java对象  使用对象步骤:  1.创建对象:      类名 对象名 = new 类名(); ...      Telphone phone =new Telphone();  2.使用对象    引用对象属性:对象名.属性        phone.screen = 5; //给screen属性赋值...  2.局部变量      在类方法定义,在方法临时保存数据  成员变量和局部变量区别  1.作用域不同:        局部变量作用域仅限于定义他方法        成员变量作用域在整个类内部都是可见

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快速指南:使用OpenCV预处理神经网络面部图像

如果使用type(img)话,将显示该图像尺寸包括高度、重量、通道数。 彩色图像有3个通道:蓝色,绿色和红色(在OpenCV按此顺序)。 ?...为了避免在人脸图像分类过程存在干扰,通常选择黑白图像(当然也可以使用彩图!...为此,我们将使用OpenCV自带基于Haar特征级联分类器进行对象检测。 首先,我们选择用于面部和眼睛检测预训练分类器。...裁脸 为了帮助我们神经网络完成面部分类任务,最好去除外界无关信息,例如背景,衣服或配件。在这些情况下,面部裁切非常方便。 我们需要做第一件事是再次从旋转后图像获取面部矩形。...在OpenCV,我们可以与同时执行缩小和升频resize(),有几个插值方法可用。

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CNN 是如何处理图像不同位置对象

文中讨论了当要识别的对象出现在图像不同位置时,CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出解释也许算不上完善,而且也仍然无法保证能够消除位置影响,但这是一个不错开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类工程师最近问了我一个有趣问题:模型是如何学会辨别位于图片中不同位置物体呢?...即便照片是人工选出,ImageNet 图像在物体位置上还是有很多差异,所以神经网络是如何处理它们呢?...现实中分类器不会像我之前例子那样把概念切割的如此清楚,因为分类器会自己学习如何拆解问题,而不是以人类所能理解分类方式来运行,但基本原理就是如此。...文章到现在还没能解释神经网络如何识别位置之间差异。因此最后,你还需要了解另一种设计图像分类 CNN 网络时候常见做法。随着网络层次越来越深,通道数量会显著增加,图像尺寸则会缩小。

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OpenCV 教程 03: 如何跟踪视频某一对象

视频每一帧就是一张图片,跟踪视频某一对象,分解下来,其实就是在每一帧图片中找到那个对象。 既然要找到那个对象,就要先定义这个目标对象,既然是图片,那就有颜色,先了解下常用 3 种颜色模型。...每一个像素点都有都有 3 个值表示颜色,这是最常见颜色模型了。OpenCV 顺序是 BGR。 灰度图。...我们可以从一种纯色彩开始,即指定色调H,并让V=S=1,然后我们可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要颜色。 以上三个模型,使用 HSV 定义一个目标对象更为方便。...) cv.cvtColor(input_image, cv.COLOR_BGR2HSV) 现在我们知道如何将 BGR 图像转换为 HSV,我们可以使用它来提取彩色对象。...步骤: 拍摄视频每一帧 从 BGR 转换为 HSV 颜色空间 我们将 HSV 图像阈值设置为蓝色范围 单独提取蓝色对象,可以在该图像上做任何我们想做事情。

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干货 | CNN 是如何处理图像不同位置对象

文中讨论了当要识别的对象出现在图像不同位置时,CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出解释也许算不上完善,而且也仍然无法保证能够消除位置影响,但这是一个不错开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类工程师最近问了我一个有趣问题:模型是如何学会辨别位于图片中不同位置物体呢?...即便照片是人工选出,ImageNet 图像在物体位置上还是有很多差异,所以神经网络是如何处理它们呢?...现实中分类器不会像我之前例子那样把概念切割的如此清楚,因为分类器会自己学习如何拆解问题,而不是以人类所能理解分类方式来运行,但基本原理就是如此。...文章到现在还没能解释神经网络如何识别位置之间差异。因此最后,你还需要了解另一种设计图像分类 CNN 网络时候常见做法。随着网络层次越来越深,通道数量会显著增加,图像尺寸则会缩小。

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