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使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

/ 前两篇文章：使用Python和OpenCV顺时针排序坐标使用OpenCV测量图像中物体的大小已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象的大小。这个参考对象应该有两个重要的特征，包括：我们知道这个物体的尺寸(以英寸、毫米等表示)。它很容易在我们的图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行，这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。

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使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

/ 前两篇文章：使用Python和OpenCV顺时针排序坐标使用OpenCV测量图像中物体的大小已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象的大小。这个参考对象应该有两个重要的特征，包括：我们知道这个物体的尺寸(以英寸、毫米等表示)。它很容易在我们的图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行，这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。

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OpenCV图像哈希计算及汉明距离的计算

OpenCV均值哈希与感知哈希计算，比对图像相似度，当计算出来的汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大，这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索....离散傅里叶变换的推导具体代码和OpenCV代码请移步到博客 ?...., N - 1 式中, Subscript[W, N] = e^(-j*2 \[Pi]/N) N称为DFT变换区间长度，N \[GreaterSlantEqual] M通常称 (1) 式和 (...8*8的图像矩阵，汉明长度为8*8=64个字节长度 //最快速的去除高频和细节，只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。.../** 汉明距离函数取哈希字符串进行比对，两字符串长度必须相等才能计算准确的距离 */ int HanmingDistance(string &str1, string &str2) { //

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关于OpenCV中图像的widthStep

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在OpenCV的IplImage指针结构中，有一个成员widthStep，这个值如何来确定呢，最近让我头疼了好久，终于想明白了，现在拿出来跟大家交流一下，不知道我的想法对吗，起码在我验证时没有出错。...widthStep应该等于width*3，但是由于4字节对齐问题，有时候需要在一行的末尾需要填充1-3个字节，这时候widthStep>width*3。...因此， widthStep的值的计算有两种情况： 1.当（width*3）%4=0，这时width*3=widthStep； 2.当（width*3）%4 ！

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C++ OpenCV基于距离变换与分水岭的图像分割

图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。 ? 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干个（N）个cluster集合，I每个集合包含一类像素。...根据算法分为监督学习算法和无监督学习算法，图像分割的算法多数都是无监督学习算法。---KMeans 距离变换与分水岭介绍距离变换 ?...，sharp 转为二值图像通过threshold 距离变换对距离变换结果进行归一化到[0~1]之间使用阈值，再次二值化，得到标记腐蚀得到每个Peak - erode 发现轮廓 – findContours...绘制轮廓- drawContours 分水岭变换 watershed 对每个分割区域着色输出结果代码演示新建一个项目opencv-0027,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入...#include和main方法这次我们用opencv里面自带的一张图像来实个这个方法 ?

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openCV提取图像中的矩形区域

改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等）原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。...主要思想：边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换 import numpy as np import cv2 # 这个成功的扣下了ppt白板 srcPic = cv2.imread...，决定把图片分为四等份，每个区域的角度来划分点， #默认四个角分别分布在图像的四等分的区间上，也就是矩形在图像中央 # 我们把所有点的坐标，都减去图片中央的那个点（当成原点），然后按照x y坐标值的正负...,要选择距离中心点最远的点，就是角点 for i in one : x=z[i][0]-center[0] y=z[i][1]-center[1] d=x*x+y*y if d distance :...用到的图片 ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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使用OpenCV测量图像中物体的大小

原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-opencv/ 今天的文章是关于测量图像中物体大小和计算它们之间距离的系列文章的第二部分...测量图像中物体的大小类似于计算相机到物体的距离——在这两种情况下，我们都需要定义一个比率来测量每个计算对象的像素数。我将其称为“像素/度量”比率，我将在下面中对其进行更正式的定义。...在任何一种情况下，我们的引用都应该以某种方式是唯一可识别的。在这个例子中，我们将使用0.25美分作为我们的参考对象，在所有的例子中，确保它总是我们图像中最左边的对象。...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。用计算机视觉测量物体的大小现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。...(单位为英寸)，方法是将各自的欧几里德距离除以像素度量值。

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OpenCV中图像的读取，显示与保存

图像的读取，显示与保存相关函数：cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite() ?...cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图像 cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图像，并且包括图像的 alpha 通道示例代码 import cv2 img =...函数的第一个参数是一个窗口标题，第二个参数是图像。...：用cv2.imwrite()函数来保存图像，第一个参数是文件名称，第二个参数是想要保存的图像。...namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL) #窗口大小可以改变 4 cv2.imshow('image',img) 5 cv2.waitKey(0) #如果不加这一句，在IDLE中执行窗口直接无响应

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OpenCV中基于Retinex的图像增强实现

在对数域中，用原图像减去低通滤波图像，得到高频增强的图像G(x,y)。 ? 对G(x,y)取反对数，得到增强后的图像： ? 对R(x,y)做对比度增强，得到最终的结果图像。...需要注意的是，最后一步量化的过程中，并不是将 Log[R(x,y)] 进行 Exp 化得到 R(x,y) 的结果，而是直接将 Log[R(x,y)] 的结果直接用如下公式进行量化： ?...Vec2b—表示每个Vec2b对象中,可以存储2个char(字符型)数据 Vec3b—表示每一个Vec3b对象中,可以存储3个char(字符型)数据,比如可以用这样的对象,去存储RGB图像中的...Vec4b—表示每一个Vec4b对象中,可以存储4个字符型数据,可以用这样的类对象去存储—4通道RGB+Alpha的图 SSR算法实现 void SingleScaleRetinex(...//高斯模糊，当size为零时将通过sigma自动进行计算 GaussianBlur(doubleImage, gaussianImage, Size(0, 0), sigma); //OpenCV

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opencv中图像叠加图像融合按位操作的实现

你可以根据需要自己调整两个图片的权重，以达到不同的显示效果三、图像的按位操作：cv2.bitwise_and ''' 注意，src1和src2的形状要保持一致，一般都是同一张图像，关键是在于mask...，如果用图像混合，则会改变图片的透明度，所以我们需要用按位操作。...mask和roi尺寸也一样，而且我们想要在roi中去除的区域在mask中对应位置的像素值正好也为0，为什么不让roi和mask两者直接相与呢？...于是先利用roi和roi相与得到roi本身，而mask可以控制相与之后输出数据的某些元素发生变化，而相与之后的输出就是roi，所以此时相当于直接对roi进行操作，使roi中和mask中像素值为0的像素点对应的像素点的像素值也为...到此这篇关于opencv中图像叠加/图像融合/按位操作的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像叠加/图像融合/按位操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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python中对复数取绝对值来计算两点之间的距离

参考链接： Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y，并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离，这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...，当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离，对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长 if __name__ == '__main__': points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]] for i in points: print(i) # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式... points = [complex(*z) for z in points] for i in range(len(points)): # 计算每个复数的模长 ...points[i] = abs(points[i]) print(points) # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离 point1 = complex(0, 1

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OpenCV图像处理中“投影技术”的使用

问题引出本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用...在这样采集到的图像中，大量存在黑色的定位区块： ? 如果进一步定位，可以得到这样的结果： ? 如果做成连续图像 ? ?...在这波峰波谷中，存在着的“量化”结果，对应了答题卡中的定位关系概念抽象在前面的分析里，我们已经基本建立起“投影”的概念。...在这样的OCR识别中，首先可以通过投影的方法，实现字符的分割。 2 . 压板识别 ? ? 在这样的项目中，同样可以通过投影的方法，获得各个压板的准确定位。 3、轮廓展开分析 ?...在类似树叶这样的测量中，可以通过“极坐标转换”，将树叶的这样的曲线转换成可以分析的投影，从而得到比如“树叶有多少个分叉”“有无缺陷”这样的定量信息。君子藏器于身，待时而动

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OpenCV 3.1.0中的图像放缩与旋转

OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。...首先来看图像放缩，通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。...OpenCV3.1.0中实现图像旋转需要用到的两个API函数分别是 - getRotationMatrix2D - warpAffine 第一个函数是用来产生旋转矩阵M，第二个函数是根据旋转矩阵M实现图像指定角度的旋转...从上面旋转以后图像可以看到四个角被剪切掉了，无法显示，我们希望旋转之后图像还能够全部显示，在之前2.x的OpenCV版本中要实现这样的功能，需要很多的数学知识，而在3.1.0中只需要添加如下几行代码即可实现旋转之后的全图显示...可以看出基于OpenCV3.1.0实现图像旋转的时候同样会涉及到像素插值问题，可以选择的插值算法跟放缩时候一致。在OpenCV3.1.0中默认的插值算法是线性插值(INTER_LINEAR=1)。

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超详讲解图像拼接全景图原理和应用 | 附源码

《用python和opencv检测图像中的条形码》第六期《OpenCV测量物体的尺寸技能 get～》第七期《还在用肉眼找不同吗？...在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV执行图像拼接。鉴于一对共享一些共同区域的图像，我们的目标是“缝合”它们并创建全景图像场景。...我们首先考虑一个简单的解决方案。关键点检测一开始可能使用简单些的方法，诸如使用Harris Corners之类的算法提取关键点。然后，我们可以尝试根据欧几里德距离之类的相似度量来匹配相应的关键点。...给定2组特征（来自图片A和图片B），来自集合A的每个特征与集合B中的所有特征进行比较。默认情况下，BF匹配器计算两点之间的欧几里德距离。因此，对于集合A中的每个特征，它返回集合B中最接近的特征。...对于SIFT和SURF，OpenCV建议使用欧几里德距离。对于其他特征提取器，如ORB和BRISK，建议使用汉明距离。

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OpenCV中图像的BGR格式及Img对

图像的BGR格式说明 OpenCV中图像读入的数据格式是numpy的ndarray数据格式。是BGR格式，取值范围是[0,255]. 如下图所示，分为三个维度： ?...第一维度：Height 高度，对应图片的 nRow 行数第二维度：Width 宽度，对应图片的 nCol 列数第三维度：Value 代表BGR三通道的值 BGR分别代表蓝色，绿色和红色 2.Image...对象的属性 image.shape 返回图像的宽度，长度和通道数，如果是灰度图，返回值仅有行数和列数。 ...image.size 返回图像的像素 image.dtype 返回图像的数据类型 1 import cv2 2 import numpy as np 3 img=cv2.imread('buffer.jpg

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C++ OpenCV透视变换综合练习

# 实现思路 1 图像灰度图，高斯滤波、二值化 2 形态学开操作，Canny边缘检测 3 查找轮廓，遍历轮廓判断周长大于图像宽度的进行多边形拟合 4 判断拟合的点大于4个的获取到最小旋转矩形 5 通过多边形拟合的点计算出离最小旋转矩形最近的...图片来自网络获取旋转矩形的函数minAreaRect( )中，四个顶点中y值最大的顶点为p[0]，p[0]围着center顺时针旋转，依次经过的顶点为p[1]，p[2]，p[3]。...距离的计算用的是欧几里德距离，然后对比找到最近的4个点。...curpoint); if (curdist < lbdist) { lbdist = curdist; vetPoints[3] = curpoint; } }} //计算两点间的距离...- point2; //利用欧几里德距离计算H return sqrt(pow(tmppoint.x, 2) + pow(tmppoint.y, 2));} TIPS 距离计算时一开始用的是旋转矩形的中心点离多边形拟合按左上

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视觉进阶 | Numpy和OpenCV中的图像几何变换

例如，在计算机图形学中有一个简单的用例，用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容。它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面。例如，与其直视前方的场景，不如自上而下地看。...根据参数的值，它将在矩阵乘法后扭曲任何图像。变换后的图像保留了原始图像中的平行直线(考虑剪切)。本质上，满足这两个条件的任何变换都是仿射的。但是，有一些特殊形式的A，这是我们将要讨论的。...在Python和OpenCV中，2D矩阵的原点位于左上角，从x，y=(0，0)开始。...逆扭曲(Inverse Warping) 另一种防止上面情况的方法是将扭曲表示为给定扭曲点x'的源图像I(x，y)的重采样。这可以通过X'乘以A的逆来实现。这里需要注意的是，变换必须是可逆的。...OpenCV中的变换现在你已经对几何变换有了更好的理解，大多数开发人员和研究人员通常省去了编写所有这些变换的麻烦，而只需依赖优化的库来执行任务。在OpenCV中进行仿射变换非常简单。

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使用Python和OpenCV检测图像中的多个亮点

本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...阈值化后，我们得到如下图像： ? 注意图像的明亮区域现在都是白色的，而其余的图像被设置为黑色。...0.45, (0, 0, 255), 2) # show the output image cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) 首先，我们需要检测掩模图像中的轮廓

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一类强大算法总结！！

它在多个领域中被广泛应用，特别是在数据挖掘、机器学习和图像处理等领域。常见使用场景数据挖掘：欧几里德距离可用于测量不同数据样本之间的相似度，例如聚类分析和推荐系统。...机器学习：欧几里德距离可以作为分类算法中的特征之间的相似性度量，如K近邻算法。图像处理：欧几里德距离可用于比较两幅图像的相似性，如图像匹配、图像检索等。...distance # 示例使用 point_1 = (2, 3) point_2 = (5, 7) distance = euclidean_distance(point_1, point_2) print("两点之间的欧几里德距离...：", distance) 对于示例中的点（2, 3）和（5, 7），计算结果为欧几里德距离为5。...常见使用场景切比雪夫距离常用于衡量两个向量之间的差异或相似性。图像处理：用于图像分类、对象识别和图像匹配等任务。机器学习：可用于聚类算法中的距离计算，例如 K-means 算法。

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用python和opencv检测图像中的条形码

概述在日常生活中，经常会看到条形码的应用，比如超市买东西的生活，图书馆借书的时候。。。那么这些东西是如何做到准确检测出条形码的位置呢？...这就是今天要介绍的内容了这篇博文的目标是演示使用计算机视觉和图像处理技术实现条形码的检测。...这里，我们用Scharr算子的x方向梯度减去y方向的梯度。通过这个相减操作，我们就只剩下了高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。我们上述原始图像的梯度表示如下图所示 ?...腐蚀操作将会“腐蚀”掉图片中的白色像素点，因此将会清除这些小的斑点，而膨胀操作将会“扩张”剩余的白色像素，并使白色区域变长。如果在腐蚀过程中去除了小的斑点，则在膨胀的过程中不会再次出现。...中提供了相应的接口，可以很容易地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确地完成了图像处理步骤，它应该会对应于条形码区域。

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