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? 1、首先我们对原始图像进行预处理,将原始图形灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀化处理,最后得到一副膨胀的图形 ...
1.1.定义我们的形状检测器类ShapeDetector 开始定义我们的 ShapeDetector 类。我们将跳过这里的init构造函数,因为不需要初始化任何东西。 # 导入必要的包 import cv2 class ShapeDetector: def __init__(self): pass def detect(self, c): # 初始化形状名称并近似轮廓 shape = "unidentified" peri = cv2.arcLen...
int objCor = (int)conPoly[i].size(); // 轮廓多边形的角落(顶点)个数 // 根据objCor判断轮廓多边形的形状类型 if (objCor == 3) { objectType = "Tri"; // 三角形 } else if (objCor == 4) { // 四边形 float aspRatio = (float)boundRect[i].width / (float)boundRect[i].height...
OpenCV 形状识别 文本将讲述如何使用OpenCV识别一个图片中所包含的形状。 安装依赖包: $ pip install imutils 首先来定义一个类来负责检测图片中的形状: importcv2classShapeDetector:def__init__(self):passdefdetect(self,c):# 初始化图片名称与大概的形状shape="unidentified"peri=cv2.arcLength(c,True)approx=c...
形状检测 物体的形状检测多基于特殊形状的特性 opencv中提供了检测图像边缘中是否存在 直线 和 圆形的算法 直线检测 霍夫变换是图像处理中检测是否存在直线的重要算法 霍夫变换可以通过将图像中的像素从图像空间 变换到参数空间 使具有相同特性的曲线或者直线映射到参数空间形成峰值 从而将检测任意形状的问题 ...
Opencv+python 实现物体形状的质心检测 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的建立是为了给计算机视觉应用提供一个通用的基础设施,并加速机器感知在商业产品中的应用。作为BSD授权的产品,OpenCV使企业很容易利用和修改代码。
中心检测 Opencv+python 实现物体形状的质心检测 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的建立是为了给计算机视觉应用提供一个通用的基础设施,并加速机器感知在商业产品中的应用。作为BSD授权的产品,OpenCV使企业很容易利用和修改代码。 它拥有C++、Python、Java和MATLA...
7、形状识别 多边形拟合 轮廓点集合找到以后我们可以通过多边形拟合的方式来寻找轮廓点所组成的多边形的顶点,approxPolyDP() 函数功能是把一个连续光滑曲线折线化,对图像轮廓点进行多边形拟合,简单来说就是该函数是用一条具有较少顶点的曲线/多边形去逼近另一条具有较多顶点的曲线或多边形。approxPolyDP函数的原理如下;...
矩阵类型为32FC2或32FC3。利用std::vector可以很容易地构建出这样的矩阵（仅适用于C ++）：...
霍夫变换是一种特征提取方法,用于检测图像中的简单形状,例如圆形,直线等。“简单”特性是根据参数的形状表示得出的。“简单”形状仅由几个参数表示,例如,一条线可以由其斜率和截距表示,或者可以由x,y和半径表示。在我们的示例中,霍夫变换将负责处理图像上的点并计算霍夫空间中的值。用于进行转换并随后找到相交曲线...