该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
前阵子在做方案时，得了几张骨钉的图片，骨科耗材批号效期管理一直是比较麻烦的，贴RFID标签成本太高，所以一般考虑还是OCR的识别比较好，因为本身骨钉的字符是按圆印上去的，直接截取图片进行OCR没法识别，需要经过图像处理后再识别，所以这篇就是学习一下OpenCV的极坐标变换函数。
边界检测，指的是检测一个物体所处“运动环境的范围”，简单来说，就是给运动物体限定一个范围，从而实现某些动画效果。
图像处理适用于图像和视频。良好的图像处理结果会为后续的进一步处理带来很大的帮助，例如提取到图像中的直线有助于对图像中物体的结构进行分析，良好的特征提取会优化深度学习的结果等。今天我们来回顾一下图像处理中的最基础的，但是却非常实用的一些操作。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
想学习图像处理，不管是机器学习也好，深度学习也好，不会点OpenCV好像有点说不过去吧？所以，现在开始OpenCV的学习。
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。
在我们开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过一个例子来进行了解。
斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学影像中或质量检测领域，我们需要从一些X光图片或普通光学照片中提取一些具有特殊意义的斑点的数量和坐标信息。
之前吃串串火锅，老板数竹签不是称重就是用手慢慢数，但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目，而且容易暗箱操作；而慢慢数总是要等待比较长的时间，感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此，一款可以数竹签的应用因此产生，一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
记得以前看爆笑校园里有一集讲到，一个人对着前面开了一枪，过了一阵子弹打中他自己的后脑勺。作者想通过这个冷笑话告诉大家一件事：地球是圆的。
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。
1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法
极坐标变换就是将图像在直角坐标系与极坐标系中互相变换，形式如图3-26所示，它可以将一圆形图像变换成一个矩形图像，常用于处理钟表、圆盘等图像。圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘，便于对文字的识别和检测。
cv2.findContours函数输入有三个参数： - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果： - contours: 图像中所有的轮廓，python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组.
中秋佳节即将来临，作为传统的中国节日之一，人们除了品尝美味的月饼、赏月外，还喜欢通过绘画来表达对这个节日的喜悦和祝福。而如今，随着科技的不断发展，竟然可以借助计算机视觉库OpenCV来绘制精美的月饼和可爱的玉兔图像，真是令人大开眼界。
1. 需求分析 使用OpenCV中可用的绘图功能创建OpenCV的徽标； 目标图像及目标图像的宽高； 测量绘制的目标的外径和内径； 测量绘制的目标的颜色； 计算绘制的目标的圆心； 绘制目标的文字； 将原图和绘制图像放到一起对比。 2. 目标图像 📷 3. 代码实现 目标图像及目标图像的宽高； 复制一个opencv-logo矩阵； 使用Photoshop测量外径和内径； 使用Photoshop测量各个圆的颜色； 计算各个绘制圆的圆心； 分别绘制三个圆，使用同心圆去掉中间部分，使用椭圆实现圆弧缺口； 绘制 Op
我们在前两节中有了解使用OpenCV中的矩形绘制，接下来我们了解一下更多的图形绘制方法。我们在OpenCV中若需要绘制直线需要使用line方法，line方法的原型如下：
绘制以上两条贝塞尔曲线和直线需要五个点：P1,P2,P3,P4,M,其中P1,P2,P3,P4是圆的切点，现在只知道两个圆的中心圆点O1和O2,那么怎么根据这两个点来求其余四个圆的切点呢？先分析：
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
要画一条线，你需要传递线的起点和终点坐标。我们将创建一个黑色的图像，在上面画一条从左上角到右下角的蓝线。
本文主要介绍如何在OpenCV中使用EdgeDrawing模块查找圆(详细步骤 + 代码)。
圆特征在测量领域中应用广泛，比如：相机标定、位姿估计、目标跟踪等方面。圆经过透视投影，当成像平面与圆平面不平行时，圆经过透视投影为椭圆，圆心的透视投影点与椭圆的中心点不重合，这个偏差叫做椭圆构像偏差。鉴于此，研究如何绘制一个高精度的椭圆，对于整个测量系统的精度具有重要意义。
这里提供了两个方法，一个使用Numpy函数，另一个使用OpenCV函数(最后的注释行)。结果也是一样的，只是略有不同。Numpy给出的坐标是(行、列)格式，而OpenCV给出的坐标是(x,y)格式。所以基本上答案是可以互换的。注意，row = x, column = y。
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。
我们将学习如何提取一些常用的物体属性，如实体性、等效直径、掩膜图像、平均灰度等。（注意：中心点、面积、周长等也属于这一类，但我们在上一章已经看到了）
这是我在网上看到的一个效果，觉得还是很不错的，就研究了一下源码，今天给大家分享一下，其实也很简单。
在之前的某个教程里，我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam（树莓派的相机）。这次，我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体，像下边的动图里那样：
按每行看，左+中=右(去掉重叠线条，保留不重叠线条)；按每列看，上+中=下(同理)
linetype：线条的类型 8 型或 cv2.LINE_AA, 默认值为 8 型
在进行数组索引操作时，我们有时会遇到类似于 "IndexError: index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4" 的错误信息。这个错误表示我们试图访问数组中超出索引范围的元素。
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。
使用OpenCV做图像处理与分析的时候，经常会遇到需要进行曲线拟合与圆拟合的场景，很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展，其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的，而且还会告诉你拟合的圆的半径是多少，简直是超级方便，另外一个常用到的场景就是曲线拟合，常见的是基于多项式拟合，可以根据设定的多项式幂次生成多项式方程，然后根据方程进行一系列的点生成，形成完整的曲线，这个车道线检测，轮廓曲线拟合等场景下特别有用。下面就通过两个简单的例子来分别学习一下曲线拟合与圆拟合的应用。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc98fe501017ypb.html
值班离岗智能识别监测系统通过python+yolo网络模型视频分析技术，值班离岗智能识别监测系统能自动检测画面中人员的岗位状态（睡岗或者离岗），值班离岗智能识别监测系统一旦发现人员不在岗位的时间超出后台设置时间，立即抓拍存档提醒。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
为了区分形状 ，我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm（例如Harris）来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落，一个正方形的四个，还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
在本章中，我将逐步介绍如何开始使用 OpenCV 开发具有视觉感知的 Android 应用。
上篇文章我们了解了canvas的定义、获取和基础的绘图操作，其中的绘图功能我们讲解了线段绘制、上色、描边等方面知识点。 今天我们来讲讲矩形（Rectangle）和多边形的绘制。 矩形的绘制一共有两个口令，分别是 ctx.fillRect(x, y, width, height) 和 ctx.strokeRect(x, y, width, height) ，参数中的 x 和 y 依旧表示需绘制的矩形的起始点坐标（相对canvas原点），width 和 height表示需绘制的矩形宽高。 而 fillRec
画圆画点都是使用circle()函数来画，点就是圆，我们平常所说的圆只不过是半径大一点而已。
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆 缺点：原始的Hough变换找圆，计算量很大，而且如果对查找圆的半径不加控制，不但运算量巨大，而且精度也不足，在输入噪声点不多的情况下，找圆效果远不如拟合找圆；为了提高找圆精度，相比拟合法，需要提供更多的参数加以控制，参数要求比较严格，且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度，它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票，而只是计算轮廓点处的梯度向量，然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点，最后根据投票结果图确定圆心位置，其示意图如图1
上期我们一起学习来了图像处理中64个常用的算子， 机器视觉算法(第10期)----图像处理中64个常用的算子 从今天我们仍将以OpenCV为工具，来学习下算法中常用的绘图和注释有哪些？
要绘制多边形，首先需要顶点的坐标。将这些点组成形状为ROWSx1x2的数组，其中ROWS是顶点数，并且其类型应为int32。在这里，我们绘制了一个带有四个顶点的黄色小多边形。
最近工作中需要判断焊球的图像圆不圆，于是DIY了一个算法，可以定量计算任意图像与圆的偏离程度。这里首先假设图像是单连通域的二值图（单连通不满足也可计算，二值图可以转化而来）。
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