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
轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点(沿边界)的曲线,具有相同的颜色或灰度。轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。
谈起轮廓不免想到边缘,它们确实很像。简单的说,轮廓是连续的,边缘并不全都连续(下图)。其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手,而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓。
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
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。
step2:用Sobel算子计算x,y方向上的梯度,之后在x方向上减去y方向上的梯度,通过这个减法,我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
cv2.findContours函数输入有三个参数: - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果: - contours: 图像中所有的轮廓,python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组.
膨胀和腐蚀被称为形态学操作。它们通常在二进制图像上执行,类似于轮廓检测。通过将像素添加到该图像中的对象的感知边界,扩张放大图像中的明亮白色区域。侵蚀恰恰相反:它沿着物体边界移除像素并缩小物体的大小。 通常这两个操作是按顺序执行的,以增强重要的对象特征!
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
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。
我们最想检测的就是角点,因为角点是可重复性最高的特征,也就是说因为角点是可重复性最高的特征,给出关于同一景象的两张或以上图像 我们就能很轻易地识别出这类特征。 举一个简单的例子:
模糊处理在边沿检测和去噪声方面有较为广泛的应用。OpenCV中提供了4种模糊算法,列举如下:
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点,全部掌握,OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
在计算机视觉中,图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说,图像分割(image segmentation)就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分(加不同的标签)。
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来,让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧!
哈喽,大家好,我们今天了解一下OpenCV中的边缘检测功能实现。在一些案例中,我们需要对物体进行边缘检测,而且是越精准越好。那么,OpenCV提供了哪些边缘检测的方法呢?
算法:图像轮廓是将边缘连接起来形成一个整体,用于后续的计算,获取图像的大小、位置、方向等信息。外部的轮廓为父轮廓,内部的轮廓为子轮廓,按照上述关系分类,一幅图像中所有轮廓之间就建立了父子关系。
Contours:轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。 边缘检测检测出边缘,边缘有些未连接在一起。
数码相机拍照的时候会补光、十字路口的摄像头拍照会闪一下也是为了补光,那么在机器视觉领域也需要补光,那就是光源,光源的意义是让物体的特征呈现出来,特征就是我们需要的信息,前景跟背景区分出来,如下图中所示需要检测芯片管脚是否正常缺失,那么左侧没有很好地前景(芯片和管脚)和背景区分开来,右侧就是一个好的图像效果。
笔者最近接触到了一个很有趣的问题,有关于排球位置追踪。如果有看过排球比赛的话,大家想必都知道,排球的实时运动轨迹对排球的落点有很大的帮助。而如果可以预知排球的落点,就可以很好的在比赛中防住对手,把握取胜先机。因而产生了一个很有趣的问题:是否有可能预测比赛中的排球运动轨迹?这其实是一个典型的物体追踪问题,也是一个在笔者看来很有趣的题目。
在使用 OpenCV 进行图像处理时,cv2.findContours 是一个常用的函数,用于检测图像中的轮廓。然而,有时候我们可能会遇到一个错误提示:"too many values to unpack (expected 2)",这个问题通常是由于函数返回值的解包错误导致的。本文将详细讲解这个问题的原因和解决方法。
如果你已经安装了jupyter notebook或者一个IDE,你可以运行python然后下载OpenCV,只需要跳到执行即可。
注意:轮廓就像从黑色背景中找到白色物体,通常情况下,预先对图像进行阈值分割或边缘检测得到二值图像。
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。
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
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)。 .
在过去的几篇关于轮廓线的文章中,我们已经使用了OpenCV提供的几个与轮廓线有关的函数。但是当我们使用cv.findContours()函数在图像中找到轮廓时,我们传递了一个参数,即轮廓检索模式。我们通常传递cv.RETR_LIST或cv.RETR_TREE,而且效果不错。但它实际上是什么意思?
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。
手工剪裁的产品可以称为传统的获取白色背景的方式。您可以使用Photoshop及其各种工具(如磁性套索或钢笔)来勾勒产品的轮廓,将产品整体抠出来,然后更换想要的背景,例如纯白色。
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割,提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中,输入的是低质量的图像,输出的是改善质量后的图像。
非接触式3D测量可以通过各种技术实现,最常用的方法包括:(1)激光轮廓测量法:用高功率激光器和线阵或面阵传感器实现;(2)立体相机法:用两个面阵传感器和主动模式投影(使用一个面阵相机和一个主动模式投影仪)实现(见图1)。
今天,我们将介绍Google的Tensorflow物品检测API及Mask R-CNN技术,并将之应用于实际的物品动态检测中。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域(ROI)。
目的:将被测物体与背景分离,获取高质量、高对比度的图像,好的光源可以很大程度上减少无关的背景信息,突出被测物体的特征。
均值滤波是典型的线性滤波算法, 主要方法为领域平均法(即用一片图像区域的各个像素的平均值来代替原图像中的各个像素值)
参数0-用于主相机,例如在笔记本电脑网络摄像头中被视为主相机。1-代表中学,依此类推。
本文来自光头哥哥的博客【Measuring size of objects in an image with OpenCV】,仅做学习分享。
在实际项目中,图像实际成像的效果跟光照条件有密切的关系。毫不夸张的说,选择合适的光源在视觉项目中比重会占到50%,因为良好的光照条件能够取得良好的成像效果,从而达到增强图像对比度,降低识别的难度的目的。
---- 新智元报道 编辑:Joey 桃子 【新智元导读】特斯拉:什么是马车? 这次,特斯拉竟被一个马车整蒙圈了。 一会儿是大货车 一会儿是半挂卡车 最不可思议的是,竟还能识别出人在前面走... 难道又是「幽灵」吗? 这个特斯拉无法识别马车的TikTok视频在网上疯传,就连人工智能软件公司Light的联合创始人Igor Susmelj发问: 我想知道这个模型在训练时看过多少马车。 仅是一个小小马车就难住了特斯拉。 不难看出,在识别边缘化场景方面,特斯拉自动辅助驾驶系统(AP),甚至是全自动
当今社会,随着人工智能技术的不断发展,机械臂的应用越来越广泛。作为一种能够模拟人类手臂动作的机器人,机械臂具有高效、精准、灵活、安全等一系列优点。在工业、物流、医疗、农业等领域,机械臂已经成为了许多自动化生产线和系统中不可或缺的一部分。例如,在工厂生产线上的自动化装配、仓库物流中的货物搬运、医疗手术中的辅助操作、农业生产中的种植和收获等场景中,机械臂都能够发挥出其独特的作用。本文将重点介绍机械臂结合视觉识别技术在myCobot 320 AI Kit场景中的应用,并探讨机械臂视觉控制技术的优势和未来发展趋势。
想学习图像处理,不管是机器学习也好,深度学习也好,不会点OpenCV好像有点说不过去吧?所以,现在开始OpenCV的学习。
本篇的例子介绍使用numpy和 OpenCV ,仅根据识别对象的尺寸和颜色进行简单的物体识别。专业的图像识别须借助机器学习(含神经网络即深度学习),本篇不做介绍。
文章:Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
形态学变换是基于图像形状的一些简单操作。它通常是在二进制图像上进行的。它需要两个输入,一个是我们的原始图像,第二个被称为结构化元素或核,它决定了操作的性质。两个基本的形态学运算符是腐蚀和膨胀。然后,它的变体形式,如开运算、闭运算、梯度等也开始发挥作用。我们将在以下图片的帮助下逐一看到它们。
今天跟大家分享的是我们在近几年多次成功在客户现场部署的利用高精度拼接算法实现长柱形物体检测方案。
从这个矩,你可以提取有用的数据,如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
在很久很久以前,我发过一篇关于用人脸识别实现智能裁剪图片的文章:原文链接。写完这篇文后,我畅想了一下所有内容相关业务实现全自动化运营的盛世图景……现在回想起来,当时的我真是太年轻了。殊不知有句老话说得好(?):自动化运营的大坑茫茫多,图片特别多啊!总之不经历种种跌倒,就无法认识到现实有多残酷(以及有多奇葩),我们只好擦干眼泪,期望用自己的肉身在地雷阵里探出一片通途。坑这么多,那么我们就一个个来填平吧!
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