canny边缘检测 cvtColor(midImage,dstImage, CV_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图 //【3】进行霍夫线变换 vector lines...imshow("【边缘检测后的图】", midImage); //【7】显示效果图 imshow("【效果图】", dstImage); //waitKey(0);...CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(0); //开辟内存空间 CvSeq* contour = NULL; //CvSeq类型 存放检测到的图像轮廓边缘所有的像素值...);//这函数可选参数还有不少 for(; contour; contour = contour->h_next) //如果contour不为空，表示找到一个以上轮廓，这样写法只显示一个轮廓...); //代入cvMinAreaRect2这个函数得到最小包围矩形 这里已得出被测物体的角度，宽度,高度，和中点坐标点存放在CvBox2D类型的结构体中， //主要工作基本结束。
读入彩色3通道图像，转换成灰度图像，再转换成二值图像，完后检测轮廓。 // cvtcolor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...），或者假如我们知道我们感兴趣的物体轮廓的大概范围时，我们就可以用下面的办法缩小目标范围： [cpp] view plain copy //除去太长或者太短的轮廓 int cmin = 100...mode表示轮廓的检索模式 CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息...如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。 CV_RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。...得到了复杂轮廓往往不适合特征的检测，这里再介绍一个点集凸包络的提取函数convexHull，输入参数就可以是contours组中的一个轮廓，返回外凸包络的点集 还可以得到轮廓的外包络矩形，使用函数boundingRect
在计算机视觉中，轮廓检测是另一个比较重要的任务。它包含的操作有计算矩形边界、圆形边界、多边形边界等等。 我们以下面的黑猫图为例来讲解如何利用OpenCV进行轮廓检测。 ?...img0 = cv2.imread("cat.jpg") #img = cv2.pyrUp(img)#面积放大4倍 img0 = cv2.pyrDown(img0)#原图有点大，面积缩小到1/4 要做轮廓检测...，背景须是黑色的灰度图，我们先来个黑白颠倒： img =255- img0 #黑白颠倒，视情况（白色（亮）背景则需要颠倒，使背景变黑色 紧接着转灰度图： gray = cv2.cvtColor(img.copy...我们可以看到，原图底部灰色的文字在转二值图的时候被过滤掉了，不参与轮廓检测。...此时，我们可以检测轮廓点集（图中绿色的外边界点） #2个返回值，分别是轮廓的点集(contours)和各层轮廓的索引(hierarchy) # openCV 4 , 否则注意版本差异！
二、问题分析 从原始图片上来看，这张图片的拍摄的背景比较复杂，此外光照也存在偏光现象；而提问者虽然提出的是“将缝隙合并”的要求，实际上他还是想得到目标物体的准确轮廓。...四、算法关键 这套算法首先解决了这个问题，而且我认为也是稳健鲁棒的。其中，算法中除了经典的“hsv分解->ostu阈值->最大轮廓标注”外，最为关键的算法为顶帽去光差。...drawContours(src,controus,0,Scalar(0,0,255),3); waitKey(); return 0; } 五、经验小结 解决这个问题我只用了10分钟的时间...能够快速解决问题并书写出来的关键为： 1、积累维护的代码库: GOCVHelper(https://github.com/jsxyhelu/GOCvHelper） 2、不断阅读思考实践的习惯； 禾路
findContours，它的输入图像是一幅二值图像，输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合：vector>。...外层vector的size代表了图像中轮廓的个数，里面vector的size代表了轮廓上点的个数。... 输入图像image必须为一个2值单通道图像 contours参数为检测的轮廓数组，每一个轮廓用一个point类型的vector表示 hiararchy参数和轮廓个数相同，每个轮廓contours...mode表示轮廓的检索模式 CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息...如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。 CV_RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。
因为本文主要是参考sunny2038的这篇文档，如果转载请注意原出处。 这篇文章主要介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。 轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的。...OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 实现 使用方式如下： import cv2 img = cv2.imread("....第六行是检测轮廓，第七行是绘制轮廓。 结果 原图如下： 检测结果如下： 注意，findcontours函数会“原地”修改输入的图像。...如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。 cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构的轮廓。...2)的错误 最近在OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。
这个好像是骨头什么的，但是要求轮廓闭合，于是对图片进行一下膨胀操作，再次检测轮廓就好了。 // A closed contour.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...// #include "stdafx.h" // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...// // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
检测小物体是计算机视觉中最具挑战性和重要的问题之一。在这篇文章中，我们将讨论通过迭代数百种小物体检测模型在Roboflow上开发的一些策略。...小物体问题困扰着全世界的物体检测模型。查看最新模型YOLOv3，EfficientDet和YOLOv4的COCO评估结果： 检查AP_S，AP_M，AP_L的最新模型。小物件很难！...例如，在EfficientDet中，小型对象的AP仅为12％，大型对象的AP为51％。那几乎是五倍的差异！那么，为什么很难检测小物体呢？一切都取决于模型。...对象检测模型通过聚合卷积层中的像素来形成特征。 PP-YOLO中用于对象检测的特征聚合 并且： YOLO中的损失函数 如果地面物体本来就不大，而在进行训练时还会变小。...平铺图片 检测小图像的另一种很好的策略是将图像平铺作为预处理步骤。平铺可以有效地将检测器放大到小物体上，但可以保持所需的小输入分辨率，以便能够进行快速推理。
#include <iostream> // for standard I/O #include <string> // for strings #incl...
简介 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。...实现思路 当我在项目中遇到这个问题时，我花了很多时间尝试使用不同的参数或不同的OpenCV函数来检测轮廓，但没有一个有效。...我不知道如何输入正确的参数，我怀疑轮廓检测的数据类型是否适合该函数。 我需要使用python 2.7、OpenCV 3.3.1和Numpy 1.11.3。
碰撞检测问题也是游戏开发中经常遇到的问题，一个游戏场景中可能存在很多物体，它们之间大多属于较远位置或者相对无关的状态，那么一个物体的碰撞运算没必要遍历这些物体，我们可以使用一个包围一个或多个物体的多边形来讨论碰撞问题...本文主要利用游戏中用到的碰撞检测方法，来解决碰撞检测的初步估计，或者对碰撞精确度要求不高的场合，将不规则的物体投影成较规则的物体进行碰撞预测及检测。...三维物体的AABB包围盒的八个顶点依旧可以用两个顶点来标识，如下图所示。 ? 球体碰撞预测及检测 球体是碰撞检测中最简单的数学模型，我们只需要直到两个球体的球心和半径就可以进行检测。 ...球体碰撞的另一个劣势是只适用于近似球形物体，如果物体非常窄或者非常宽，该碰撞检测算法将会失效，因为会在物体实际发生碰撞之前，碰撞检测系统就发出碰撞信号。...三维物体AABB碰撞检测算法 适合新手的3d碰撞检测 船舶碰撞危险度的计算方法比较(非匿名)
文章思路和实现比较新奇，摒弃了常用的检测方法中通过检测物体bounding box进行目标检测的方法，通过检测点的方式进行目标检测。...具体的，检测物体bounding box的左上角和右下角两个点，根据这两个点直接得到物体的bounding box。...在看到上述描述，自然而然的就会想到以下几个问题： 1、怎么检测这个两个点？ 2、怎么知道这两个点所组成的框包含物体的类别？ 3、当图像中有多个物体时，怎么知道哪些点可以组成框？...Grouping Corners 在一幅图中会出现多个物体，因此也会出现多个左上角点和右下角点。在这些检测出的点中，我们需要对其进行配对，即判断哪些点可以组成一对角点，能够检测出目标。...提出的Corner Pooling。 第一次使用检测点的方法检测物体。
碰撞检测问题也是游戏开发中经常遇到的问题，一个游戏场景中可能存在很多物体，它们之间大多属于较远位置或者相对无关的状态，那么一个物体的碰撞运算没必要遍历这些物体，我们可以使用一个包围一个或多个物体的多边形来讨论碰撞问题...本文主要利用游戏中用到的碰撞检测方法，来解决碰撞检测的初步估计，或者对碰撞精确度要求不高的场合，将不规则的物体投影成较规则的物体进行碰撞预测及检测。...球体碰撞的另一个劣势是只适用于近似球形物体，如果物体非常窄或者非常宽，该碰撞检测算法将会失效，因为会在物体实际发生碰撞之前，碰撞检测系统就发出碰撞信号。...三维场景中AABB碰撞检测原理: 三维场景中物体的AABB包围盒是一个六面体，其坐标系对于二维坐标系来讲只是多了一个Z轴，所以实际上在三维场景中物体的AABB碰撞检测依然可以采用四个点信息的判定来实现...三维物体AABB碰撞检测算法 适合新手的3d碰撞检测 船舶碰撞危险度的计算方法比较(非匿名)
参考目录： 0 轮廓检测 1 论文概述 2 HED结构 3 损失函数 4 损失函数 TF 5 总结 0 轮廓检测 轮廓检测，对我这样的初学者而言，与语义分割类似。...分割任务是什么我就不再赘述了，轮廓检测则是完成这样的一个任务： ?...了解传统图像处理或者opencv的朋友应该都不难看出（想到），“Canny”轮廓提取算子，这个算子简单的说就是对图像的像素值的变化（梯度）进行检测，然后梯度变化大的地方认定为轮廓（上图就是用Canny算子提取的效果...当然，最近也是用深度学习的方法来做这种轮廓提取，本问介绍的HED就是这样的一个深度学习提取边框的办法，下图是HED提取小狗轮廓的结果图。 ?...5 总结 这里谈一谈我看了这个2015年的老前辈模型的收获把： HED是一个边缘检测模型，但是使用的和Unet的框架有些类似。
今天分享一个OpenCV检测轮廓极点实例，原图如下，我们需要检测出地图中最大轮廓的上下左右四个极点，并进行标注显示。 ? 第一步：阈值处理分割出地图轮廓 ?...第二步：轮廓筛选，找到我们需要的轮廓 第三步：计算对应轮廓的极点坐标并标注 Python OpenCV源码与效果图如下： import numpy as np import cv2...C++ OpenCV核心代码如下： box[i] = minAreaRect(Mat(contours[i])); //计算每个轮廓最小外接矩形 if (box[i].size.width < 50...|| box[i].size.height < 50) continue; //计算轮廓极值点 Point extLeft = *min_element(contours[i].begin(),
OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。 现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。...因此，代替处理整个框架，如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤： • 定义兴趣区 • 在ROI中检测轮廓 • 阈值检测轮廓轮廓线 什么是ROI？...（这是二进制阈值帧） 因此，在对rgb帧进行阈值处理后，程序很容易找到轮廓，因为由于ROI中感兴趣对象的颜色将是黑色（在简单的二进制脱粒中）或白色（在如上所述的反向二进制脱粒中），因此分割（将背景与前景即我们的对象分开...在对框架进行阈值处理并检测到轮廓之后，我们应用凸包技术对围绕对象点的紧密拟合凸边界进行设置。实施此步骤后，框架应如下所示- ?...我们可以做的另一件事是，我们可以遮盖ROI以仅显示被检测到的轮廓本身覆盖的对象。再次- 什么是图像MASK？ 图像MASK是隐藏图像的某些部分并显示某些部分的过程。这是图像编辑的非破坏性过程。
原始图片通过Selective Search提取候选框，约有2k个 侯选框缩放成固定大小 经过CNN 经两个全连接后，分类 拓展阅读：基于R-CNN的物体检测-CVPR 2014（http://blog.csdn.net...Region-based Fully Convolutional Networks（https://arxiv.org/pdf/1605.06409v1.pdf） 论文翻译详见：[译] 基于R-FCN的物体检测...所以物体检测是不是也可以只用一个CNN？ 图片分类需要兼容形变，而物体检测需要利用形变，如何平衡？ R-FCN利用在CNN的最后进行位置相关的特征pooling来解决以上两个问题。...把原始图片缩放成448×448大小 运行单个CNN 计算物体中心是否落入单元格、物体的位置、物体的类别 模型如下: 把缩放成统一大小的图片分割成S×S的单元格 每个单元格输出B个矩形框(冗余设计)，包含框的位置信息...补充阅读： 1、[Detection] 深度学习之 "物体检测" 方法梳理 2、[译] 基于R-FCN的物体检测 (zhwhong)（https://www.jianshu.com/p/db1b74770e52
原始图片通过Selective Search提取候选框，约有2k个 侯选框缩放成固定大小 经过CNN 经两个全连接后，分类 拓展阅读：基于R-CNN的物体检测-CVPR 2014（http://blog.csdn.net...Region-based Fully Convolutional Networks（https://arxiv.org/pdf/1605.06409v1.pdf） 论文翻译详见：[译] 基于R-FCN的物体检测...所以物体检测是不是也可以只用一个CNN？ 图片分类需要兼容形变，而物体检测需要利用形变，如何平衡？ R-FCN利用在CNN的最后进行位置相关的特征pooling来解决以上两个问题。 ?...E5%BA%94%E7%94%A8/2015/12/07/%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A3%80%E6%B5%8B.html) 补充阅读： 1、[Detection] 深度学习之 "物体检测..." 方法梳理 2、[译] 基于R-FCN的物体检测 (zhwhong)（https://www.jianshu.com/p/db1b74770e52）
1 什么是轮廓 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找白色物体 –你应该记住， 要找的物体应该是白色而背景应该是黑色 函数 cv2.findContours() //函数imread读取的图像本身就是灰色的，不用再置灰处理...Python 列表，其中存储这图像中的所有轮廓 每一个轮廓都是一个 Numpy 数组，包含对象边界点(x，y)的坐标 2 怎样绘制轮廓 函数 cv2.drawContours() 可以被用来绘制轮廓...–第三个参数是轮廓的索引(在绘制独立轮廓是很有用，当设置为-1时绘制所有轮廓)。
这篇paper的思想，改变了物体检测的总思路，现在好多文献关于深度学习的物体检测的算法，基本上都是继承了这个思想，比如：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional...之前刚开始接触物体检测算法的时候，老是分不清deep learning中，物体检测和图片分类算法上的区别，弄得我头好晕，终于在这篇paper上，看到了解释。...物体检测和图片分类的区别：图片分类不需要定位，而物体检测需要定位出物体的位置，也就是相当于把物体的bbox检测出来，还有一点物体检测是要把所有图片中的物体都识别定位出来。...图片分类与物体检测不同，物体检测需要定位出物体的位置，这种就相当于回归问题，求解一个包含物体的方框。而图片分类其实是逻辑回归。...这种方法对于单物体检测还不错，但是对于多物体检测就…… 因此paper采用的方法是：首先输入一张图片，我们先定位出2000个物体候选框，然后采用CNN提取每个候选框中图片的特征向量，特征向量的维度为
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
