我需要计算由等高线限制的面积。我使用matplotlib获取轮廓线的顶点,但无法将它们转换为contourArea方法在openCV中的有效输入:
Z = z_func(X, Y, Ql, k[i,j], B)
cs = plt.contour(X, Y, Z,[IncT])
v = cs.collections[0].get_paths()[0].vertices
xy = []
for vv in v:
xy.append(vv[0])
cnt = np.array(xy)
area = cv2.contourArea(cnt)
我得到这个错误:......\opencv-2.4.
我使用了OpenCV和grabcut实现来生成前景的二进制掩码。它表示为CV_8UC1的opencv矩阵,其中属于前景的像素值为255,背景为零(即,它是二进制掩码)。所以,像附图这样的图片:
我想找到这个蒙面图像的最小椭圆。我在网上找到的例子似乎有点复杂,我无法将它翻译成我的需要。我试过简单的使用
// result is my OpenCV array of
cv::RotatedRect e = cv::fitEllipse(result);
OpenCV Error: Assertion failed (points.checkVector(2) >= 0 &&
在执行我的代码时,获取以下错误:
由函数cv::convertPointsFromHomogeneous(cv::InputArray,cv::OutputArray中的CvException [org.opencv.core.CvException: cv::Exception: CvException错误:(-215) npoint >= 0& (src.depth() == CV_32F可比CV_32F src.depth() == CV_32S)引起)
下面是我使用的代码:
Mat res = new Mat(); // Result mat for tr
通过查看opencv的源代码,在子函数中还有子函数和一些子函数,一般如何才能知道这个函数总共需要多少次操作,以及在函数中需要多少次内存读写?
尝试手工计算看起来相当费力,是不是有人试图手工计算或其他任何聪明的方法来了解它?
cv::Ptr<cv::FilterEngine> cv::createGaussianFilter( int type, Size ksize,
double sigma1, double sigma2,
int bo
我的目标是使用HOG描述符识别汽车标识。我遵循教程链接的。我有测试和培训图像在不同的文件夹。
当使用以下代码提取HOG特性时:
# import the necessary packages
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from skimage import exposure
from skimage import feature
from imutils import paths
import argparse
import imutils
import cv2
# construct the argument pa
我是opencv的新手,我有一个问题:
#Find contours of the filtered frame
contours, hierarchy, _= cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#Draw Contours
#cv2.drawContours(frame, cnt, -1, (122,122,0), 3)
#cv2.imshow('Dilation',median)
#Find Max contour area (Assume that hand is in
我试图写一个相当简单的演示,展示机器人视觉系统的一些功能。我正在编写的程序应该是在阈值图像中找到最大的轮廓,然后跟踪过去100帧中最大轮廓的边界矩形的中心路径。然而,当我调用cv2.boundingRect(bigCont)时,我看到了TypeError: points is not a numpy array, neither a scalar。我在Win7 SP1 64位上使用Python2.7.9、Anaconda2.2.0(64位)和Win7 2.4.9.1。我已经看过和;然而,这两种方法似乎都涉及将cv2.findContours设置为单个变量,而函数实际上返回两个值。我的代码已经将
我的脚本应该获取一张灰度图像,并将值映射到色调。
#!/usr/bin/env python
import cv2
import numpy
infile = cv2.imread('Lenna.png')
infile = infile[:,:,0]
hues = (numpy.array(infile)/255.)*179
outimageHSV = numpy.array([[[b,255,255] for b in a] for a in hues]).astype(int)
outimageBGR = cv2.cvtColor(outimageHSV, c
我使用Canny边缘检测器来检测白色背景上的物体,并想要画一个矩形和周围的一个圆圈。我可以获得边界矩形的坐标,但不能获得OpenCV函数minAreaRect和minEnclosingCircle的坐标。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(image.path, 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
#Bounding Rectangle works
x, y, w, h = cv2.boundingRect(edges)
#This does not work
(x,y),radius = c
vector<Point> points;
findNonZero(bin, points);
RotatedRect r = minAreaRect(points);
我已将其转化为:
MatOfPoint2f points=new MatOfPoint2f();
Core.findNonZero(bin, points); //// findNonZero returns Mat but i have provided MatOfPoint2f
RotatedRect r = Imgproc.minAreaRect( points);
我得到以下错误:
FATAL EX
我试图使用支持向量机将查询图像与其适当的类匹配。现在,类仅为1或0。我从.txt文件中提取类并将其存储在Mat中。我使用BoW计算训练集中每幅图像的直方图,并将其存储到Mat中。
Mat response_hist;
Mat histograms;
Mat classes;
ifstream ifs("train.txt");
int total_samples_in_file = 0;
vector<string> classes_names;
vector<string> lines;
for (int i = 1; i <= traini
我一直在尝试将python2脚本现代化为python3,在与错误进行斗争之后,我将其缩小到以下错误。
def slicePage(image):
# area of the little rectangles next to the sentences, relative to image size
rect_area = 0.00035 * image.shape[0] * image.shape[1]
# threashold image and detect contours
imgray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_
当我运行以下代码时:
Mat i = Imgcodecs.imread(inFile);
Mat image = new Mat(i.rows(), i.cols(), CvType.CV_8U);
i.convertTo(image, CvType.CV_8U, 1.0/255);
System.out.println(image.type() + ", " + CvType.CV_8U);
Mat t = Imgcodecs.imread(templateFile);
Imgp