如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等，我们如何去区分不同的形状，并且根据轮廓进行检测呢？...，结果放到vector> contours数组中 3、遍历每一个轮廓多边形，首选计算轮廓面积，过滤那些面积特别小的轮廓（比如面积小于1000则不处理，例如上图中的那个黑色的圆点...），消除噪声；计算轮廓周长(封闭的或者非封闭的)或曲线长度，以指定精度逼近多边形曲线，计算顶点集合或灰度图像的非零像素的右上边界矩形，获取边界包围盒；然后轮廓多边形的角落（顶点）个数objCor，根据objCor...判断轮廓多边形的形状类型，特别注意矩形和正方形的区别，我们根据轮廓的宽高比来区分，当轮廓宽高比大于0.95或者小于1.05时我们可以认定轮廓为正方形 4、最后我们在第三步基础上，绘制轮廓或填充轮廓，颜色为粉色...objectType = "Square"; // 正方形 } else { objectType = "Rect"; // 矩形 } } else if (
导读 本文给大家分享一个用OpenCV传统方法实现形状检测的小案例。...： 上图中包含了矩形、正方形、三角形、圆形和五角形共5种形状，我们的目的是将其定位并标注对应的形状，效果如下： 实现步骤 【1】 图片转为灰度图，做二值化。...，其中： len(vertices)==3，对应为三角形； len(vertices)==4，对应为四边形，进一步根据外接矩形宽高判断是矩形还是正方形； len(vertices)==8，对应为四角形；...【4】 待优化部分： ① 判断矩形和正方形，原代码中使用外接矩形宽高插值做标准，可以改成宽高比值做判断标准； # 宽高插值小于3pixel if abs(width - height) <=3: 改为W...； ③ 上面虽然是比较简单的图形，但是方法和思想可以共用，大家可以将自己的图像先处理简单后再做识别，必要时可以使用角点、夹角、凸包缺陷等方法； 测试图片与源码下载链接： https://github.com
本期我们将介绍如和使用OpenCV以及Tensorflow实现深蹲检测 在检疫期间，我们的体育活动非常有限，这样并不好。...因此，我们从OpenCV 着手进行背景去除，以提供了可靠的结果。...背景扣除 首先，创建一个背景减法器： backSub = cv.createBackgroundSubtractorMOG2（） 向其中添加图像帧： mask = backSub.apply(frame...有一个例子： • 最大的轮廓是红色 • 轮廓边界矩形为蓝色 • 图边界矩形为绿色 ? 通过以上的边缘提取以及轮廓绘制，可以为进一步处理做好充足准备。...分类 接下来我们将从图像中提取出边界矩形，并将其转化为按尺寸64x64正方形。 以下Mask用作分类器输入： 站立姿势： ? 下蹲姿势： ?
特别要关注的是图中三个黑色正方形区域，它们就是用来定位一个二维码的最重要的三个区域，我们二维码扫描不检测首先要做的就是要发现这三个区域，如果找到这个三个区域，我们就成功的检测到一个二维码了，就可以对它定位与识别了...三个角上的正方形区域从左到右，从上到下黑白比例为1:1:3:1:1。不管角度如何变化，这个是最显著的特征，通过这个特征我们就可以实现二维码扫描检测与定位。 ?...可以直接的无缝对接，基本上OpenCV读出来的图像，直接可以给它使用，演示如下： ?...可以看出解析结果分为四个部分，分别为： Data – 表示二维码内容 Type表示类型，可以是二维码或者各种条码 Rect表示二维码区域外接矩形 Polygon表示二维码区域的多边形 外接矩形与多边形状表示如下...其中蓝色矩形表示外接矩形，粉色表示多边形四点坐标。 二维码检测与解析演示 其中QRcodeDetector是我自己实现的基于二值图像轮廓分析实现的二维码检测类。
燃料伴侣 对此我们有一个新想法，该如何添加一个功能帮助我们在泵中扫描燃油，并在应用程序中输入燃油信息？让我们深入研究如何实现这一目标。...这有点试验和错误，但注意到，当我们调整图像的曝光度时，可以获得更好的结果。...由于大家可能希望使用，所以这似乎向后看，dilate但是这些方法通常适用于图像的白色部分。在我们的案例中，我们正在“侵蚀”白色背景以使数字看起来更大。...3.扔掉任何不是正方形或高矩形的东西。 4.使轮廓与某些长宽比匹配。LCD显示屏中的十个数字中有九个数字的长宽比类似于下面的蓝色框高光之一。该规则的例外是数字“ 1”，其长宽比略有不同。...蓝色矩形显示我们的数字/十进制，红色被忽略 预测 有两个等高线轮廓，一个带潜在位数，一个带潜在小数位，我们可以使用这些轮廓边界裁剪图像，并将其输入经过训练的系统中以预测其值。
这有点试验和错误，但注意到，当我们调整图像的曝光度时，可以获得更好的结果。...由于大家可能希望使用，所以这似乎向后看，dilate但是这些方法通常适用于图像的白色部分。在我们的案例中，我们正在“侵蚀”白色背景以使数字看起来更大。...3.扔掉任何不是正方形或高矩形的东西。 4.使轮廓与某些长宽比匹配。LCD显示屏中的十个数字中有九个数字的长宽比类似于下面的蓝色框高光之一。该规则的例外是数字“ 1”，其长宽比略有不同。...蓝色矩形显示我们的数字/十进制，红色被忽略 预测 有两个等高线轮廓，一个带潜在位数，一个带潜在小数位，我们可以使用这些轮廓边界裁剪图像，并将其输入经过训练的系统中以预测其值。...这不漂亮，但是我写了一个简单的MatPython中的序列化方法，它将为OpenCV创建合适的结构以在iOS端读取。
如果您仔细观察结果，尤其是最后一张JET颜色的图像，您会看到一些伪像（我用红色箭头标记的一个实例）。它在那里显示出一些波纹状结构，称为振铃效应。这是由我们用于遮罩的矩形窗口引起的。...因此，矩形窗口不用于过滤。更好的选择是高斯窗口。 OpenCV中的傅里叶变换 OpenCV为此提供了cv.dft()和cv.idft()函数。它返回与前一个相同的结果，但是有两个通道。...rows, cols = img.shape crow,ccol = rows/2 , cols/2 # 首先创建一个掩码，中心正方形为1，其余全为零 mask = np.zeros((rows,cols...现在让我们用零填充（对于OpenCV），并找到其DFT计算性能。您可以通过创建一个新的零数组并将数据复制到其中来完成此操作，或者使用cv.copyMakeBorder()。...第一个答案是关于傅里叶变换的。对于更大的FFT只需要拉普拉斯变换。
但实际上这种想法可能会是错误的，正确的设计应该是规则约束少的为基类，规则约束多的为子类。 最著名的例子是矩形和正方形。日常观念中，矩形是比较通用的，而正方形是比较特殊的图形。...所以我们很容易把矩形设计成基类，而正方形设计成继承矩形的子类。...但是这就是一个错误的设计，因为如果用户以矩形的接口，去使用正方形的实例对象，调用了设置长度、宽度的方法时，其中的一个设置可能就是无效的，因为正方形不能接受不同的长度和宽度。这很容易产生逻辑错误。...正确的做法是把正方形作为基类，而矩形继承正方形类，这样“设置边长”的方法也可用于矩形。 我们在设计类的继承关系时，必须注意所谓“一般”和“特殊”的真实含义。...在设计模式之上，人们还总结出针对更大型系统的设计经验：架构模式。虽然架构模式不限于使用面向对象特性来实现，但是设计模式却能很有效的用于构建各种架构模式。
本文长度为1959字，预计阅读5分钟 前言 这几个月一直在做Android的东西，OpenCV的Demo基本没做，正好前两天也刚下载了VS2022，正好借助新的VS2022做个简单的OpenCV图像切割成九宫格的...实现思路 # 思路 1 加载图像后用Resize将图像缩放成正方形大小 2 按图像起始位置开始，计算每个截取区域的图像大小 3 将截取的区域存入到Vector的容器中，存放的过程中随机排序 4 生成一个新的画布...而生成分割后的图像容器用了一个SplitMats的函数来实现。...- 1] = tmpcurmat; } } return matvts; } 载取的过程中要注意的是，根据图像大小平均分割后，最后的矩形长度要判断是否超出图像边缘了，如果超出后，需要长度设为到图像边缘的长度...另一个问题就是用了OpenCV4.5.4后，运行过程中控制台多了一些加载错误的输出，虽然并不影响运行，不过看着不舒服。图如下： 如果有知道怎么解决的小伙伴麻烦留言告之一下，万分谢谢。 完
>>>> 测量大小&视觉大小 以下400px*400px的正方形和400px*400px的圆形哪个更大？ ? 从几何方面讲，它们的宽度和高度是相等的。但从视觉感受，是不是发现正方形比圆形更大？...可以发现左边的正方形比圆形面积大，视觉权重也更大。而右边的圆形和正方形的面积是是相等的，它们的视觉效果也更平衡。 我们也可以用方形和三角形来见证同样的效果。...图标按钮的情况与文本按钮略有不同。我们把“发送”图案放在一个圆形按钮的背景上。你认为哪种图标在视觉上更平衡? ? 你应该已经注意到左边的不平衡了，这是因为不同的对齐方法。...如果你想让三角形的位置在视觉上更平衡，那么就把它圈起来，然后将这个圆与按钮背景对齐。 ? - 要点： 具有尖锐边缘的形状应该更大或更长，以便与相邻的矩形保持平衡。...第一个是在Sketch中创建的圆角矩形，第二个是勾选了“平滑圆角”的圆角矩形，也称作Lamé曲线。这是法国数学家加布里埃尔·拉姆发现的规律，这套公式可以解决从四角星形到圆角矩形的的平滑问题。 ?
，在人脸上添加一个矩形框，此时，在预览窗口看到的效果就是视频中人脸上始终有矩形框，实现了跟踪的效果 虽然尽可能简短的讲完了核心逻辑，但此时的您可能有一些疑问，例如： Hue分量是啥？...没错，上面几个疑问就是人脸跟踪功能依赖的关键技术，接下来咱们都简单了解一下吧 重要知识点：HSV、HUE HSV：如下图，HSV是一种直观的颜色空间，把色调分布到一个圆盘上，Hue表示角度，所以Hue的值就代表一个具体的色调...来看看完整的应用主流程，如下图，检测到人脸后，就用此人脸生成直方图，对之后的每一帧都用反向投影+CamShift计算人脸位置，如果位置有效就表示跟踪成功，在图上添加矩形框，如果位置无效，表示跟踪失败（...正常情况下，CamShift返回的是一个有效的矩形，人不再出现的帧，CamShift计算其反向投影的时候，返回的矩形的长和宽都小于等于零，但实际测试的时候，发现人脸消失后，CamShift还可能返回一个很小的矩形...，但CamShift计算得到的矩形就未必是50*60了，一般高度会更大，导致将人脸之下的脖子也包括进来，而且头发上面会包括进来，此刻，您可以按照自己的业务需求来调整这个矩形，我这里是将位置向下移动（不把头发包括进来
已添加了用于密集光流的 DIS 算法。 添加了一个新模块，用于检测和解码 QR 码。...现在，我们已经在一个基本示例中尝试了这些过滤器，让我们考虑如何将它们集成到更大，更具交互性的应用中。 创建模块 让我们重新回顾在第 2 章，“处理文件，照相机和 GUI”中启动的Cameo项目。...我们使用轮廓在图像的彩色版本上绘制绿色轮廓。 最后，我们显示图像。 结果是一个白色的正方形，其轮廓以绿色绘制-一个斯巴达场景，但有效地展示了这个概念！ 让我们继续更有意义的例子。...边界框，最小面积矩形和最小封闭圆 找到一个正方形的轮廓是一个简单的任务。 不规则，倾斜和旋转的形状充分发挥了 OpenCV cv2.findContours函数的全部潜力。...使用或不使用遮罩，将矩形区域从一个图像复制到另一个图像。 使用深度相机基于深度来区分面部和背景。 在交互式应用中交换两个人的脸。
从这个动图我们可以看出： 这个世界有2个正方形和一个地面（底部的长方形）。 正方形出现在空中，然后做自由落体运动。 左边的正方形碰到地面后出现了一点回弹。...右边的正方形落地前砸到左边的正方形，阻止了左边正方形的回弹，并且自己往右滚动了一下。 要使用 Matter.js 实现上面的效果，需要做以下几步： 创建容器。 引入 Matter.js。 创建引擎。...创建正方形和地面，并且让地面元素保持静止。 将创建好的元素添加到“世界”里（没错，你就是创世神～）。 最后，为这个世界添加“时间”属性，让它可以运转起来（Matter.Runner）。...Bodies 是刚体的意思，用它来创建物体的，本例就创建了2个正方形和1个地面。 Composite 就是前面讲到的复合体，它可以让世界和物体产生关联，也就是说可以将物体添加到世界中。...比如，当两个物体相撞时，质量越大的物体会对速度的改变产生更小的影响，而质量越小的物体会对速度的改变产生更大的影响。 举个例子，我在画布中创建3个质量不同的矩形，左边的矩形的质量最小，右边的最大。
\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt2.xml”这是我安装的一个路径，你也要找到这个路径并且复制到程序中，这个东西的作用主要是实现对人脸识别的功能...对同一个画面有可能出现多张人脸，因此，我们需要用一个for循环将所有检测到的人脸都读取出来，然后逐个用矩形框框出来，这就是接下来的for语句的作用。...cv2.rectangle()函数的最后两个参数一个用于指定矩形边框的颜色，一个用于指定矩形边框线条的粗细程度。 运行结果： 好，看来可以顺利的识别出视频中的脸，搞定！...然后存储到另一个文件夹下，注意，一个人的照片存储到一个文件夹下，不可弄混。截图完成，就像下图这样。...，它是一个线性堆叠模型，各神经网络层会被顺序添加，专业名称为序贯模型或线性堆叠模型 self.model = Sequential() #以下代码将顺序添加CNN网络需要的各层，一个add就是一个网络层
CoreML为iOS带来了机器学习 - 应用程序可以利用训练有素的机器学习模型来执行从问题解决到图像识别的各种任务。...3.处理视觉处理的结果 矩形检测完成后，执行HandleRectangles方法，裁剪图像以提取第一个矩形，将矩形图像转换为灰度，并将其传递给CoreML模型进行分类。...observations[0]提取第一个矩形并传递给CoreML模型： C＃复制 的ClassificationRequest在步骤1中使用的初始化HandleClassification 在下一步骤中定义的方法...所述影像与CoreML样品接受一个图像参数，并使用视觉框架的图像，其被传递到识别单位的CoreML模型中，以确定正方形区域。 最后，CoreML图像识别示例使用CoreML来识别照片中的要素。...默认情况下，它使用较小的SqueezeNet模型（5MB），但它已经编写，因此您可以下载并合并更大的VGG16型号（553MB）。有关更多信息，请参阅示例的自述文件。
难点就在于如何从画面中快速而准确的找到二维码区域，寻找到二维码三个匹配模式点。 一：二维码的结构与基本原理 标准的二维码结构如下： ?...特别要关注的是图中三个黑色正方形区域，它们就是用来定位一个二维码的最重要的三个区域，我们二维码扫描与检测首先要做的就是要发现这三个区域，如果找到这个三个区域，我们就成功的发现一个二维码了，就可以对它定位与识别了...二维码其它各个部分的说明如下： ? 三个角上的正方形区域从左到右，从上到下黑白比例为1:1:3:1:1。 ? 不管角度如何变化，这个是最显著的特征，通过这个特征我们就可以实现二维码扫描检测与定位。...四：各个步骤代码实现 #include opencv2/opencv.hpp> #include #include using namespace cv; using...if (area < 100) continue; RotatedRect rect = minAreaRect(contours[t]); // 根据矩形特征进行几何分析
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。...膨胀就是对图像高亮部分进行“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。...MORPH_RECT表示矩形的卷积核，当然还可以选择椭圆形的、交叉型的 //膨胀操作 dilate(img, out, element); namedWindow("膨胀操作",...opencv里有一个很好的函数getStructuringElement，我们只要往这个函数传相应的处理参数，就可以进行相应的操作了，使用起来非常方便。 下面列举一下相应的操作宏定义。 ?...MORPH_RECT表示矩形的卷积核，当然还可以选择椭圆形的、交叉型的 //高级形态学处理，调用这个函数就可以了，具体要选择哪种操作，就修改第三个参数就可以了。
它们和鱼眼相机的畸变矫正原理也是一样的：核心是求解一个“好”的重映射矩阵（remap matrix）。 从而将原图中的部分像素点（或插值点）进行重新排列，“拼”成一张矩形图。...，用旋转矩形框代替了正矩形框。...因为长条形物体旋转后，再用正的矩形框标定时，相邻框之间很容易产生大的overlap，并且框内有冗余信息。所以选择人头（偏圆形）或者头肩（偏正方形）。 ② 标定时，太远的目标可以不标，或者mask掉。...： A：海康大华宇视都有，像我用的就是500多块的海康相机，1.16mm的焦距。 互动问答8 Q：针对之前的分享，有一个问题，代码实现的时候，opencv必须要用特定的版本吗？...车载前视的大概6mm焦虑，能看15米左右吧，鱼眼是想看更大范围的，为啥选这么小的焦虑呢，还是说鱼眼相机的特性就是和平常的相机不一样？ A：焦距越小，FOV越大吧，视野越开阔。
腐蚀与膨胀 是OpenCV提供的两种最基本的形态学操作 形态学操作 简单来讲，形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。通过将 结构元素 作用于输入图像来产生输出图像。...与任意形状的内核 ( ? )，通常为正方形或圆形,进行卷积。 内核 ? 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点。 进行膨胀操作时，将内核 ? 划过图像,将内核 ?...getStructuringElement 我们可以为我们的内核选择三种形状之一: 矩形: MORPH_RECT 交叉形: MORPH_CROSS 椭圆形: MORPH_ELLIPSE...代码演示 新建一个项目opencv-0010,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.并加载我们常用的那个图片显示出来 ?...定义最大的点和当前的点 然后我们还用到了 createTrackbar这个函数.createTrackbar是Opencv中的API，其可在显示图像的窗口中快速创建一个滑动控件，用于手动调节阈值，具有非常直观的效果
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