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。
ArUco是一个开源的小型的AR虚拟现实增强库，已经集成在OpenCV3.0以上的版本，它除了用于现实增强，还很用于实现一些机器视觉方面的应用。
我们在关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。任何偏离这个凸包的物体都可以被认为是凸性缺陷。
基于视觉的疲劳检测可以认为大致分为三个部分，点头，哈欠，眨眼。分别为姿态、嘴部特征、眼部特征。 本文主要介绍哈欠的测定方法。 首先研究了陈博士《基于可拓学与面部视觉。。。》一文，他提出一种基于特征点曲线拟合的嘴唇内轮廓检测方法，先对嘴巴进行粗定位，然后对嘴巴区域进行Harris角点检测，利用检测到的角点坐标拟合出嘴巴内轮廓曲线。【角点检测+二次曲线拟合】 内轮廓具有的优点为：准确的张口度；头部较大旋转仍能计算张口度。 什么是角点：角点没有明确的数学定义,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘
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？
轮廓即是以某种方式表示图像中的曲线的点的列表。这种表示可以根据实际的情形不同而不同。表示一条曲线的方式有很多种。
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。
我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下:
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。
上一节我们介绍了Threejs中二维图形相关的类，这一节我们来聊一聊如何通过创建的二维图形来生成三维图形
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构，并加速在商业产品中使用机器感知。
1999年，英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目，并于 2000 年发布第一个版本。2005年，OpenCv 被首次应用在 Stanley，这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今，OpenCv 除了支持计算机视觉，还增加了众多机器学习相关算法，未来还将持续扩展。
轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征，并进行比较和匹配，我们可以实现目标识别、形状分析等应用。在本文中，我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。
只要是标准的POI搜索，就可以在高德地图上清晰地出现其轮廓线，此轮廓线就是我们接下来制作地图数据包的源材料。
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架！
视频跟踪（video tracking）第一步往往是人工的目标选取，当然在特定场合，也可以用动态检测来实现目标的自动选择。人工选择的情况下，往往是从某一frame开始用鼠标神马的选一下目标。更多的是需要用户绘制出跟踪目标的外接矩形或者外接圆，显然，这样显然会消耗比较长的时间，通常情况下是不可容忍的。所以利用边缘检测可以将矩形绘制简化为鼠标单击。
前面我们学习了《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取（附代码）》，根据照出来的照片直接截取到卡片后，在卡片识别里面下一步我们肯定就会用到了卡号的获取
不知道大家会不会有这种感觉，经常是觉得自己学的技术没有用，担心自己能不能胜任工作。因为我们通常学的都是基础的，老师教完之后做几道题目会做考试过了代表学过了。
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。
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
这篇文章最初发表于2018年5月13日，是在卡内基梅隆大学教授的课程的一部分。 是关于的 Varun Gadh 和 Hang Wang 的项目。
一、更改轮廓线 outline 轮廓线 是 元素 边框 外面 的一条线 , 其作用是 选中后突出元素 ; 一般情况下都会去掉 轮廓线 显示 ; outline 样式后可设置 1 ~ 3 个参数 , 按照顺序分别是 : outline-color 轮廓线颜色 outline-style 轮廓线风格 outline-width 轮廓线宽度 常用的取消轮廓线的设置是 outline: 0; 或者 outline: none; 取消轮廓线内嵌式写法 : <input type="text" style="outli
版权提示：本文参考自 http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/12889059，素材也都取自这里，本文仅做部分修改。
本文来自光头哥哥的博客【Ordering coordinates clockwise with Python and OpenCV】，仅做学习分享。
终于该来的还是得来~ 插头DP入门学习! HDU 1693 Eat the Trees
今天（2017年5月7日）惊闻吴文俊先生仙逝，宛若晴天霹雳，令人无限感伤。我虽然从未有幸和吴先生见面，但却多次通过电子邮件得到他亲自教诲。我的学术生涯受到了吴文俊先生光辉思想的深刻影响。
需要注意的是，轮廓线多边形内不能有空洞，使用的不是常见的非零绕数规则（nonzero）以及奇偶规则（odd-even）。
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？
【1】中插头DP入了个小门. 而且在【1】中也提到了本题. 即本题在【1】的基础上杂糅了”连通性”. 即状压轮廓线的时候要多状压进一个信息维度——当前已经决策完毕的格子们的连通性. 所以本题可以视作在【1】的进阶. 而且墙裂推荐先学习【1】, 本文的思路就很自然了.
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。
Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images In Proc. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2008
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
车牌识别技术 是智能交通系统中的重要组成部分，它可以对车辆的行驶轨迹进行跟踪和记录，为交通管理提供重要的数据支持。
今天跟大家推荐一份YouTube上最火的 OpenCV-Python 入门视频教程，该教程由CodeBind网站博主录制，从今年2月份到现在已经录制了38个主题。
void findContours//提取轮廓，用于提取图像的轮廓 ( InputOutputArray image,//输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值的 OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量 OutputArray hierarchy,//可选的输出向量，包含图像的拓扑信息。其中元素的个数和检测到的轮廓的数量相等 int mode,//说明需要的轮廓类型和希望的返回值方式 int method,//轮廓近似方法 Point offset = Point() )
两立体表面的交线称为相贯线，见图5-14a和b所示的三通管和盖。三通管是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台组合而成。盖是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台、圆筒组合而成。它们的表面(外表面或内表面)相交，均出现了箭头所指的相贯线，在画该类零件的投影图时，必然涉及绘制相贯线的投影问题。
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。
当我们视频分析时可能图像中需要有一个文字说明，OpenCV中本身也有这个API，我们就来看看OpenCV中的图像文字输出。
① 在知道直线方程的前提下(或知道直线上一点和直线角度)，联立方程求解交点坐标(注意数学坐标系和图像坐标系的关系)；
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
RGB[A]转换为灰度：Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B;
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。
参考自：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/03/bubble-sheet-multiple-choice-scanner-and-test-grader-using-omr-python-and-opencv/
基于连通性状态压缩的动态规划问题 基于状态压缩的动态规划问题是一类以集合信息为状态且状态总数为指数级的特殊的动态规划问题．在状态压缩的基础上，有一类问题的状态中必须要记录若干个元素的连通情况，我们称这样的问题为基于连通性状态压缩的动态规划问题，本文着重对这类问题的解法及优化进行探讨和研究． 本文主要从动态规划的几个步骤——划分阶段，确立状态，状态转移以及程序实现来介绍这类问题的一般解法，会特别针对到目前为止信息学竞赛中涌现出来的几类题型的解法作一个探讨．结合例题，本文还会介绍作者在减少状态总数和降低转移开销
算法：对极几何是是“两幅图像之间的对极几何”，图像平面与以基线为轴的平面束的交的几何(基线是指连接摄像机中心的直线)。
各位朋友大家好，我是CPP课题组的视觉工程师。这个系列的文章主要介绍计算机视觉尤其是OCR在经济类课题数据采集中的应用以及其实现方法。既是小教程又是学习笔记。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
