OpenCV中几何形状识别与测量 ---- 写有代码的文章、做有情怀的人 ---- 经常看到有学习OpenCV不久的人提问，如何识别一些简单的几何形状与它们的颜色，其实通过OpenCV的轮廓发现与几何分析相关的函数，只需不到100行的代码就可以很好的实现这些简单几何形状识别与对象测量相关操作。本文就会演示给大家如何通过OpenCV 轮廓发现与几何分析相关函数实现如下功能： 几何形状识别（识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆） 计算几何形状面积与周长、中心位置 提取几何形状的颜色 在具体代码实现与程序演示之前
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：
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。
今天要干什么？在一张图片上通过传统算法来检测矩形。为了防止你无聊，先上一组对比图片。
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！
这篇文章主要介绍了python 基于opencv 绘制图像轮廓的示例，帮助大家更好的利用python的opencv库处理图像，感兴趣的朋友可以了解下
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。
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“好看”鼓励一下小白。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理（Computer Image Processing），旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。其运用领域如下图所示，涉及通信、生物医学、物理化学、经济等。
自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一，它能够根据图像的局部特征自动调整阈值，从而提高图像的处理效果。在 OpenCV 中，自适应阈值处理可以有效处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。本文将以自适应阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤和实例。
OpenCV直线拟合检测 霍夫直线检测容易受到线段形状与噪声的干扰而失真，这个时候我们需要另辟蹊径，通过对图像进行二值分析，提取骨架，对骨架像素点拟合生成直线，这种做法在一些场景下非常有效，而且效果很好，在各个论坛以及QQ群中经常有人问OpenCV中如何通过一些点来拟合直线，其实OpenCV中都有现成的函数可以使用。在介绍具体的编码之前，首先介绍一下相关知识点： 一：相关知识点 1. 距离变换 距离变换是二值图像处理与操作中常用手段，在骨架提取，图像窄化中常有应用。距离变换的结果是得到一张与输入图像类似的灰
概述： 在图像处理中二值图像处理与分析是图像处理的重要分支，图像二值分割尤为重要，有时候基于全局阈值自动分割的方法并不能准确的将背景和对象二值化，这个时候就需要使用局部的二值化方法。常见的图像二值化局
一、图像模糊 1、模糊原理 Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 通常这
OpenCV DNN模块支持的图像语义分割网络FCN是基于VGG16作为基础网络，运行速度很慢，无法做到实时语义分割。2016年提出的ENet实时语义分割网络基于编码与解码的网络语义分割方式，类似UNet网络，通过构建自定义Block块，在Cityscapes, CamVid, SUN数据集上实现了性能与实时双提高。
一、霍夫直线变换 1、霍夫直线变换 Hough Line Transform用来做直线检测 前提条件 – 边缘检测已经完成 平面空间到极坐标空间转换 2、霍夫直线变换介绍 对于任意一条直线上的所有点来说 变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得到r的大小 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现，根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标。从而得到直线 3、相关API 标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间，最终输出是
因生产需要计算图像的面积，首先第一步就是要先将图像中有洞的地方给它填上，网上找了半天说是matlab中的imfill算法就能直接填上，但我对matlab也不熟也不想用它，结果网上搜资料看看到很多C++的博主写的可以直接用opencv搞定，我一想opencv能搞定那肯定javacv也能搞，所以就有了下面的内容。
这个项目是良月柒在逛社区时发现的，刚看到它，思绪直接被拉回了几年前，当初有同学的毕设就是停车场管理系统，关键的功能——车牌识别，连硬件都整上了，一整套流程跑下来，pretty......
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
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：
目的是通过图像算法智能识别房屋类型图中的墙体和门窗，获取墙体端点和拐点的坐标。这样根据这些墙面线条的坐标，就可以自动生成一个立体的房间，供设计师查看。经过几个月左右的突击，终于取得了不错的识别效果。下面的图片是随机选择的，以确定结果。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) T = 127 # 转换为灰度图像 gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) h, w = gray.shape T = cv.mean(gray)[0] print("cu
因为c++算法还不会，决定先用matlab试试，找到一个imfill可以实现区域的填充
【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程，全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述，简单易学，内容翔实，满满干货！是入门计算机视觉与人工智能的最佳选择。整套教材分为三部分，由浅入深、循序渐进，课程主讲老师-贾志刚
全局阈值处理是图像处理中常用的技术之一，用于将图像转换为二值图像，从而提取感兴趣的目标区域。在 OpenCV 中，全局阈值处理可以通过简单的像素比较来实现。本文将以全局阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行二值图像处理的基本步骤和实例。
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] outline 图像二值化 二值图像 图像二值化方法 OpenCV相关API使用 图像二值化 1.二值图像 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 2.二值化方法 全局阈值 对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化 局部阈值 像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值 3.OpenCV中图像二值化方法 二值化函数threshold 函数原型 关于常见的阈值使用方法如下表 OTSU（最大类间方差
嘿嘿，胖友给艿艿的 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 仓库点个 Star 吧，具体 100000 只差 4000 个了，分分钟~
gitee开源地址 https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 介绍 spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统 基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目；同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码，结合个人对java语言理解
liuruoze/EasyPR：https://gitee.com/easypr/EasyPR
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数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
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F:\opencv4.2_release\opencv\sources\samples\python\squares.py
图像中两个像素之间的距离有多种定义方式，图像处理中常用的距离有欧式距离、街区距离和棋盘距离，本节中将重点介绍这三种距离的定义方式，以及如何利用两个像素间的距离来描述一幅图像。欧式距离，两个像素点之间的直线距离。与直角坐标系中两点之间的直线距离求取方式相同，分别计算两个像素在X方向和Y方向上的距离，之后利用勾股定理得到两个像素之间的距离，数学表示形式如式(6.1)所示。
积分图来源与发展 积分图是Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。随后这种技术被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学的快速滤波器等方面。积分图是一种在图像中快速计算矩形区域和的方法，这种算法主要优点是一旦积分图首先被计算出来我们可以计算图像中任意大小矩形区域的和而且是在常量时间内。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。第一个应用积分图像技术的应用是在Viola-Jones的对象检测框架中出现。 积分图概念 在积分图(In
现如今我们每时每刻都在与图像打交道，而图像处理也是我们绕不开的问题，本文将会简述图像处理的基础知识以及对常见的裁剪、画布、水印、平移、旋转、缩放等处理的实现。
二值图像分析中欧拉数重要的拓扑特征之一，在图像分析与几何对象识别中有着十分重要的作用，二值图像的欧拉数计算公式表示如下： E = N – H 其中 E表示计算得到欧拉数 N表示联通组件的数目 H表示在联通组件内部的洞的数目 下图是二值图像，白色背景，两个对象、分析计算得到欧拉数的例子：
如图，使用图像腐蚀进行去噪，但是为压缩噪声。 对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并保持原样形状。
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STR
图像边缘检测能够大幅减少数据量，在保留重要的结构属性的同时，剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前，传统的Sobel滤波器，Canny检测器具有广泛的应用，但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化，特别是颜色、亮度等的急剧变化，通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景，如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset)，仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年，开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法，伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集，叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出，即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征，但是在特殊场景下，仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像，我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉，使其更加符合人的认知过程（举个形象的例子，就好像画家在画这个物体的时候，更倾向于只画外面这些轮廓，而把里面的细节给忽略掉）。 .
霍夫变换是一种特征提取技术，通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为hough变换结果。空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（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。
ImageJ中图像二值化方法介绍 概述 二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用，同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤，选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于
在图像处理和计算机视觉领域，像素级操作是非常重要和常见的任务之一。通过像素访问和修改，我们可以直接操作图像的像素值，实现各种图像处理和分析操作。在本文中，我们将以像素访问和修改为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行像素级操作的基本步骤和实例。
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