原文来源:arXiv 作者:Tali Dekel、Chuang Gan、Dilip Krishnan、Ce Liu、William T. Freeman 「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀、KABUDA 我们研究这样一个问题,根据稀疏轮廓位置存储的信息重构图像。研究结果证明,我们可以从稀疏输入中获得对源图像的高保真度的高质量重构,例如,包括少于6%的图像像素。与现有的基于轮廓的重构方法相比,这是一个重大改进,它需要更密集的输入以捕捉细微纹理信息并确保图像质量。我们的模型是基于生成式对抗网络的,在没有提供输入
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() )
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程,以及有一些有趣的功能,例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过,什么是图像的二值化以及二值化的作用。
算法:最优拟合多边形框是计算包围指定轮廓点集的点集,最优拟合多边形框是边界表达的一种,采用Douglas-Peucker(DP)算法来实现。
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。
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。
参考自:https://www.pyimagesearch.com/2016/10/03/bubble-sheet-multiple-choice-scanner-and-test-grader-using-omr-python-and-opencv/
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。
OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在,使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓(对象)。然而,OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如,一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓,但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓是单独检测的,因此我们感兴趣的是对它们进行分组,使一个轮廓对应一个对象。
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。
后面需要将相应算法翻译到C++环境中,而Skimage没有对应的C++版本,为了确保python算法和C++算法结果的一致性,需要进行迁移,因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码。代码如下:
本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位,以此为基础,我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位,或者特定颜色线条的提取与定位
Halcon 定义了自己独有的数据结构,本文记录相关内容。 简介 HALCON 数据参数主要有图形参数和控制参数。其中,图形参数包括图像、区域、亚像素轮廓,控制参数包括数组和字典。 图形参数 图像(Image) 图像是图形参数的一种,图像通道可以看作一个二维数组,也是表示图像时所使用的数据结构。 📷 该图像由很多个方格组成,每个方格称为像素,每一个方格用一个数值来表示,像素点的灰度值可取很多个数值,8 位图像取值范围为 0~255 HALCON 的图像数据类型有 10 种: 类型 描述 byte 即8
在检疫期间,我们的体育活动非常有限,这样并不好。在进行一些居家运动时,我们必须时刻保持高度的注意力集中,以便记录自己每天的运动量。因此我们希望建立一个自动化的系统来实现运动量计算。考虑到我们在深蹲时,有明确阶段和大幅度变化的基本运动,实现对深蹲的计数会相对比较简单。
作者:王抒伟 编辑:王抒伟 算了 爱看多久看多久 零 参考目录: 1.获取图片 2.转换灰度并去噪声 3.提取图像的梯度 4.我们继续去噪声 5.图像形态学(牛逼吧、唬人的) 6.细节刻画 7.找出昆虫区域的轮廓 8.画出轮廓 9.裁剪出来就完成啦 一 第一天: 老师:你知道么,今天有人问了我一个问题。 ~.我:什么? 老师:他说很难。 ~.我:关于什么的? 老师:图像处理。 ~.我:喔,你说说看,我确实做了不少图像处理的东西(心里默念,你不知知道你给过我多少图像吗?) 老师:好嘞!在用深度学习的时候,
这一段时间没怎么写博客,偶尔写一次也是比较正经的博客,感觉自己都不正常了。今天看课的时候突然来了灵感,那就整个烂活玩一玩。
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
在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测,轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。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?
今天要干什么?在一张图片上通过传统算法来检测矩形。为了防止你无聊,先上一组对比图片。
细心的伙伴不难发现上图的每个图形外面都画了一圈黑色虚线,不错,这些虚线就是根据图形轮廓提取的图像坐标绘制的。
1)实验中与使用整个鱼轮廓模型相比,排除鱼鳍和尾部的模型是否更准确?换句话说鱼的整个轮廓模型是否应该包含鱼鳍和尾部?(提取整个鱼表面区域要比排除鱼鳍和尾部要容易的多)。
执行以下命令安装opencv-python库(核心库)和opencv-contrib-python库(贡献库)。注意:命令拷贝后要合成一行执行,中间不要换行。
取值 含义 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储了所有的轮廓点。也就是说,等高线的任意2个后续点(x1,y1)和(x2,y2)将是水平、垂直或对角线邻居,即 max (abs (x1-x2),abs (y2-y1)) = 1。 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和对角线段,只留下它们的端点。例如,一个直立的矩形轮廓用 4 个点进行编码。 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc98fe501017ypb.html
该算法主要思路是利用图片的已知区域对待修复区域进行填充。而填充的顺序是根据计算优先级确定的,填充的基本单位是自定义大小的像素块。
算法:等效直径是与轮廓面积相等的圆形的直径,作为轮廓的特征,也作为图像的特征,通常情况下,轮廓是非规则外形的图像。
相同图像的matchShape= 0.0 相似图像的matchShape= 0.19863853606386983 不相似图像的matchShape= 0.11567279132076783
轮廓19的矩: {'m00': 8974.5, 'm10': 2036635.8333333333, 'm01': 558017.8333333333, 'm20': 468955543.4166666, 'm11': 126497297.95833333, 'm02': 40771439.75, 'm30': 109496918136.75, 'm21': 29099721634.316666, 'm12': 9233994661.75, 'm03': 3287867639.9500003, 'mu20': 6769848.65736407, 'mu11': -136956.318305403, 'mu02': 6074921.579848155, 'mu30': 1448006.2300262451, 'mu21': 3092744.005244732, 'mu12': -1475507.6674439907, 'mu03': -2679981.253308296, 'nu20': 0.08405400977445295, 'nu11': -0.0017004409256613537, 'nu02': 0.0754258394382496, 'nu30': 0.00018977752378493878, 'nu21': 0.00040533893214355905, 'nu12': -0.0001933818968777062, 'nu03': -0.0003512417249984393} 轮廓19的面积:8974
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。
pixelpoints.shape= (1158, 2) pixelpoints= [[ 9 217] [ 9 218] [ 9 219] ... [115 225] [115 226] [115 227]]
「向传统视觉研究寻求破局之法」成为了近年来计算机视觉领域的一大趋势。将传统视觉技术与深度学习方法结合有望构建更为鲁邦的下一代视觉模型。 近日,著名计算机视觉、神经科学学者曹颖在美国科学院院刊 PNAS 上发表研究论文,基于 J.J.Gibson 的「生态光学」和微分拓扑学提出了一种新的图像分割与目标跟踪框架,对计算机视觉和生物视觉研究具有巨大的启发意义。 作者丨曹颖、Thomas Tsao 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 我们所生活的世界由物体、地面和天空组成。视觉感知需要解决两个基本的问题: (1)将视觉输
contours[0]面积= 18.0 contours[1]面积= 9891.5 contours[2]面积= 6761.0 contours[3]面积= 4.0 contours[4]面积= 9571.0 contours[5]面积= 9281.5 contours[6]面积= 8.5 contours[7]面积= 14.0 contours[8]面积= 36.0 contours[9]面积= 5.5 contours[10]面积= 57.5 contours[11]面积= 4019.0 contours[12]面积= 6168.5 contours[13]面积= 3.5 contours[14]面积= 32.5 contours[15]面积= 4.0 contours[16]面积= 3263.0 contours[17]面积= 9103.5 contours[18]面积= 6578.5 contours[19]面积= 8974.5
pixelpoints.shape= (9129, 1, 2) pixelpoints= [[ 9 217] [ 9 218] [ 9 219] ... [115 225] [115 226] [115 227]]
distA= -44.67523126587924 distB= -35.353421065507135 distC= -35.353421065507135
本文主要介绍如何使用 OpenCV + GrabCut实现一个文档自动扫描仪。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
OpenCV 霍夫变换与轮廓提取 3. 霍夫变换 3.1 霍夫直线 3.2 霍夫圆 4. 轮廓提取 4.1 查找轮廓 4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换 首先放上霍夫变换官方文档:[霍夫直线变换官网文档] 3.1 霍夫直线 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 将图片以灰度的方式读取进来 img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv.IMREAD_COLOR) gr
对于给定的数独照片(尽可能干净整齐),进行一系列处理,提取位置和数字信息,这中间可能要用到一系列图像处理的基本算法,数字识别时初步打算用knn来做,knn对手写体的精度一般,这里要求输入应该是打印体,这样才能保证正确率,最后通过数独求解的算法算出答案。
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。
论文题目:SilhoNet:An RGB Method for 3D Object Pose Estimation and Grasp Planning
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:
导读 边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作,细节也许就会被过强的图像线条掩盖,纹理(texture)本身就是一种很弱的边缘分布模式,分级(hierarchical)表示是常用的方法,俗称尺度空间(scale space)。以前做移动端的视觉平台,有时候不得不把一些图像处理功能关掉,原因是造成了特征畸变。现在CNN模型这种天然的特征描述机制,给图像预处理提供了不错的工具,它能将图像处理和视觉预处理合二为一。
在本书的第二部分中,您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说,您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外,您还将看到如何创建和理解直方图,直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外,您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术,这是图像分割的关键部分。 此外,您还将看到如何处理轮廓,轮廓用于形状分析以及对象检测和识别。 最后,您将学习如何构建第一个增强现实应用。
算法:Extend是轮廓面积与矩形边界(矩形包围框、矩形轮廓)面积之比,作为轮廓的自身属性,也作为矩形轮廓所包围对象的特征。
OpenCV 提供了 findContours[2] 函数查找轮廓,需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。
算法:宽高比值来描述矩形轮廓,作为矩形轮廓的自身属性,也作为矩形轮廓所包围对象的特征,应用在步态识别、字符识别等领域。
木材表面缺陷不利于木材的加工利用,降低木制品的品质,影响生产企业的经济效益,因此木材表面缺陷的图像检测技术越来越受重视。而采用图像处理方法进行木材表面缺陷检测,是实现木材表面缺陷自动检测、提高企业生产效率的必由之路。
函数cv2.convexHull()构造的多边形是否是凸形的:True 函数cv2.approxPolyDP()构造的多边形是否是凸形的:False
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。
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