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。
最近在使用OpenCV的一些功能和方法,所以汇总一些关于OpenCV的方法在Android端上的调用吧。
这个案例是2018年初我给别人做的一个小项目,当时还没有现在这么多可以即拿即用的目标检测网络(比如SSD/Yolo等),所以当时是用传统的图像处理方法实现的。后来我的TensorFlow视频教程中也拿它来做目标检测案例讲解过:
对于每个平面空间的像素点坐标(x,y), 随着角度θ的取值不同,都会得到r值, (%+++%要点.B)而对于任意一条直线来说,在极坐标空间它的(r,θ)都是固定不变的, 则对于边缘图像的每个平面空间坐标点可绘制极坐标的曲线如图所示:
Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出,就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。
==如果有报无法找到opencv_world343.dll的Error,请把C:\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world343.dll文件复制到C:\Windows 目录下即可==
2020年第二篇技术文章,最近比较忙,事情比较多,搞了一个新的系列技术文章,还没有完整的搞好,抽空写一篇最近别人问我的事情!
但是,这份资源教程是由日本人写的,日文版,读起来非常不方便。好消息,最近我在逛 GitHub 的时候,发现有人将这份教程翻译成了中文版。该项目包含了 CV 领域,OpenCV 图像处理入门 100 题实例解析,并配备完整的 Pyhon 代码。
IplImage在OpenCV发布之后就一直存在,是C语言风格的数据结构,需要开发者自己分配与管理内存,容易导致内存泄漏问题。OpenCV4.*版本已经淘汰该类型。
学习OpenCV大家都会遇到一个对象叫做Mat,此对象非常神奇,支持各种操作。很多初学者因此被搞得头晕脑胀,它各种用法太多台杂,搞得初学者应接不暇,感觉有心无力、无处下手之感这里我们首先要正本清源,从Mat对象的产生原因说起,然后再把Mat各种神奇用法一一梳理总结。 Mat对象起源: 当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象,是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对象,但是OpenCV开发者在做复杂图像处理算法分析与计算时候,创建了很多IplImage这样的数据结构,偶尔最后可能忘记释
上一节介绍了手眼标定算法Tsai的原理,这一节介绍算法的代码实现,分别有Python、C++、Matlab版本的算法实现方式。
大家都知道,利用函数imwrite,可以将一个矩阵写入图像文件中。但是为了debug,更加方便的方式是看实际值,我们可以通过 Mat的运算符 << ,来实现同样的功能,但这只对二维矩阵有效。
OpenCV中直方图反向投影算法详解与实现 一:直方图交叉 OpenCV中直方图反向投影算法实现来自一篇论文《Indexing Via Color Histograms》其作者有两位、是Michael
在本文中,我们将介绍ArUco标记以及如何使用OpenCV将其用于简单的增强现实任务,具体形式如下图的视频所示。
本期将介绍并演示OpenCV中使用textureFlattening实现图像中指定区域纹理平滑的效果。
Halcon 中的图像数据结构为 HImage, OpenCV 中的图像为 Mat,使用中经常需要相互转换的情况,本文记录转换方式。 转换规则 halcon、opencv 和 C++图像内存数据处理机制有差异,在进行相互转换的时候需要注意内存数据排列问题,否则可能出现花图或者多出黑边等现象。 Halcon 的 HImage 和 OpenCV 的 Mat 都是连续存储图像数据的,HImage 存储数据是每个通道的数据存在一起的, Mat 的数据是一个像素点中的多个通道数据连续存在一起的。 单通道图像如
但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间。当传递一个已经存在的 Mat 对象时,开辟好的矩阵空间会被重用。也就是说,我们每次都使用大小正好的内存来完成任务。
OpenCV不仅提供了绘制线段、矩形、圆等方法,还提供了一个绘制箭头线段的函数arrowedLine(),OpenCV官方文档介绍:
下图形象地展示了一张图像中的各个像素点数据是如何存储的, 因为图像本身的像素点比较多,下图显示的图像像素数据只是图片左上角20×20大小的部分数据:
本期将介绍并演示OpenCV中使用illuminationChange实现图像中局部区域亮度调整的效果。
这篇文章介绍了怎么通过源码编译opencv。其实Opencv在3.3版本之后就加入了深度神经网络模块的支持,可以导入caffe,tensorflow,pytorch等主流框架的模型。
这是一个来自OPenCV问答社区 - "answerOpenCV"问题,整编如下: (http://answers.opencv.org/question/200422/opencv-c-filling-holes/) title:OpenCV / C++ - Filling holes content: Hello there, For a personnel projet, I'm trying to detect object and there shadow. These are the result I have for now: Original:
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
图像处理100问,这个项目切切实实的包含了100个各种直击你薄弱底子的问题,看完可以帮你完善很多的知识漏洞和误区。
在使用OpenCV进行图像处理时,可能会遇到一个常见的错误消息:"Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] !"。本文将详细解释这个错误的原因以及如何解决它。
一位友好人士做的B站OpenCV4.x C++ 快速入门30讲视频课程的笔记总结!我只能点赞了!
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) h, w = src.shape[:2] # 获取ROI cy = h//2 cx = w//2 roi = src[cy-100:cy+100,cx-100:cx+100,:] cv.imshow("roi", roi
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
最常见的色彩空间就是RGB,人眼也是基于RGB的色彩空间去分辨颜色的。 OpenCV默认使用的是BGR。BGR和RGB色彩空间的区别在于图片在色彩通道上的排列顺序不同。
Opencv在3.3版本之后就加入了深度神经网络模块的支持,可以导入caffe,tensorflow,pytorch等主流框架的模型。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 昨天修改了个OpenCV DNN支持部署YOLOv5,6.1版本的Python代码,今天重新转换为C++代码了!貌似帧率比之前涨了点!说明C++的确是比Python快点! 点击这里可以查看之前的推文: OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理 OpenC4 C++部署YOLOv5 我把测试代码封装成一个工具类了,可以直接用,方便大家(生手党)直接部署调用!保重一行代码都不用再写了! 0
一:LDA概述。 线性判别分析(LDA)是一种用来实现两个或者多个对象特征分类方法,在数据统计、模式识别、机器学习领域均有应用。LDA跟PCA非常相似、唯一不同的是LDA的结果是将数据投影到不同分类、PCA的结果是将数据投影到最高相似分组,而且过程无一例外的都基于特征值与特性向量实现降维处理。PCA变换基于在原数据与调整之后估算降维的数据之间最小均方错误,PCA趋向提取数据最大相同特征、而忽视数据之间微小不同特征、所以如果在OCR识别上使用PCA的方法就很难分辨Q与O个英文字母、而LDA基于最大类间方差与最
OpenCV绘制标记函数drawMarker(),作用是在给定位置绘制一个标记,以OpenCV4.4.0为例:
ArUco标记可以用于增强现实、相机姿势估计和相机校准等应用场景,具体如无人机的自主降落地标、机器人定位。标记中白色部分为唯一标识的二进制编码。
彩色图像高斯反向投影 一:介绍 图像反向投影的最终目的是获取ROI然后实现对ROI区域的标注、识别、测量等图像处理与分析,是计算机视觉与人工智能的常见方法之一。图像反向投影通常是彩色图像投影效果会比灰度图像效果要好,原因在于彩色图像带有更多对象细节信息,在反向投影的时候更加容易判断、而转为灰度图像会导致这些细节信息丢失、从而导致分割失败。最常见的是基于图像直方图特征的反向投影。我们这里介绍一种跟直方图反向投影不一样的彩色图像反向投影方法,通过基于高斯的概率分布公式(PDF)估算,反向投影得到对象区域,该方法
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) # 克隆图像 m1 = np.copy(src) # 赋值 m2 = src src[100:200,200:300,:] = 255 cv.imshow("m2",m2) m3 = np.zeros(src.sha
应用场景:挖取a图小块放在b图中,美图秀秀呀,抠图软件制作等 视觉效果: 📷 代码实现: #include "opencv2/photo.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/core.hpp" #include <iostream> // we're NOT "using namespace std;" he
以上这篇使用OpenCV获取图像某点的颜色值,并设置某点的颜色就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题,相关文章《整活!我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏!(附源码)》《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》,一直也想在现在的基础上再加些东西,就考虑到使用图像读取了棋盘,生成对应的棋局再自动AI解题。
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【走进OpenCV】系列,主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库,涉及到的知识点会做简单讲解。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 UNet模型 这个模型来自我之前的文章,基于CrackForest数据集训练生成的模型,如何训练道理裂纹数据集,生成UNet模型并导出为ONNX看这里,这个系列文章就可以知道: 轻松学Pytorch – 构建UNet实现道路裂纹检测 https://mp.weixin.qq.com/s/xeUdW2l71RsHe1Zdzr5a7Q 然后我把模型转换ONNX格式了,然后我用OpenVINO+ONNX做个部署演示。之前
昨天突然接到一个需求,识别井盖且判断是否有井盖或无井盖。而且时间紧急,比赛突然加的需求,只给一天时间。一天时间用深度学习方法大概率是来不及了,采集数据标注数据训练模型都要花时间。
SURF(SpeededUp Robust Feature)是加速版的具有鲁棒性的算法,是SIFT算法的加速版。
接着昨天手动构造Sobel算子实现检测,今天来讲讲如何手动实现Canny边缘检测。由于要实现这个算法的需要的先验知识比较多,所以在学习这个算法的实现之前我们先来学习一下用于图像二值化的OSTU大津法。
本文主要介绍如何使用OpenCV获取不规则区域的最大内切圆。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
点击上方蓝字关注我们 作者:王博,极视角科技算法研究员 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 简单说明 分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOV7目标检测,一共包含12个onnx模型,依然是包含C++和Python两个版本的程序。 编写这套YOLOV7的程序,跟此前编写的YOLOV6的程序,大部分源码是相同的,区别仅仅在于图片预处理的过程不一样。YOLOV7的图片预处理是BGR2RGB+不保持高宽比的resize+除以255 由于onnx文件太多,无法直接上传
OpenCV中除了常见腐蚀、膨胀、开闭操作之外,还有个非常有用的形态学操作,就是击中击不中。击中击不中也是基础形态学操作组合,它可以实现对象的细化跟剪枝操作。形态学操作都是基于各种形状的结构元素,基于输入图像,跟结构元素操作得到输出图像,击中击不中操作是在二值图像的模式匹配跟发现上非常有用,它是基于两个结构元素分别是B1跟B2、第一个结构元素B1在图像上完成腐蚀操作、然后第二个结构元素B2在图像完成腐蚀操作,然后合并最终输出得到。详解步骤如下:
seamlessClone是OpenCV3后添加的函数,使用此函数可以轻松将一幅图像中的指定目标复制后粘贴到另一幅图像中,并自然的融合。函数说明:
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