2、打开Qt,在对应项目文件的pro文件下添加如下代码: INCLUDEPATH += C:\opencv\build\include C:\opencv\build\include\opencv C:\opencv\build\include\opencv2 LIBS +=-LC:\opencv\build\x64\vc14\lib -lopencv_world310 INCLUDEPATH += $$PWD/../opencv/build/x64/vc14 DEPENDPATH += $$PWD/../ope...
c. p2*p4*p8 = 0 d. p2*p6*p8 = 0 第二次迭代则相反,会移去西北的边界点,注意p2,p8出现了2次,就是说它们有一个为0,则c,d就满足。 执行完上面两个步骤后,就完成了一次细化算法,我们可以多次迭代执行上述过程,得到最终的骨架图。 细化算法代码如下: 以上部分原理是转载(迈克老狼2012)http://www.cnb...
b. p2->p9的排列顺序中,01模式的数量(这里假设二值图非零值为1)为1。 c. p2*p4*p8 = 0 d. p2*p6*p8 = 0 第二次迭代则相反,会移去西北的边界点,注意p2,p8出现了2次,就是说它们有一个为0,则c,d就满足。 执行完上面两个步骤后,就完成了一次细化算法,我们可以多次迭代执行上述过程,得到最终的骨架...
该图像细化代码依据论文: T. Y. ZHANG and C. Y. SUENA Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns 代码如下: voidThinSubiteration1(Mat & pSrc, Mat &pDst) {introws =pSrc.rows;intcols =pSrc.cols; pSrc.copyTo(pDst);for(inti =0; i < rows; i++) {for(intj =0; j < cols; ...
功能：将IPL_DEPTH_8U型⼆值图像进⾏细化 参数：src，原始IPL_DEPTH_8U型⼆值图像 dst，⽬标存储空间，必须事先分配好，且和原图像⼤⼩类型⼀致 iterations，迭代次数 参考⽂献：T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol....
int find[] = { a, b, c, d, e, f, g, h, l };//按8领域顺序定义数组,方便操作 int n = 0; for (int x = 2; x < 9; ++x) { if (find[x] == 0 && find[x + 1] == 255) { n = n + 1; } } return n;
求解:相机在世界坐标系下的位姿 R 和 t,即 {W} 到 {C} 的变换矩阵cwT,如下图: 世界坐标系中的 3d 空间点,与投影到像平面的 2d 像素点,两者之间的关系为: s[uv1]=[fx0cx0fycy001][r11r12r13t1r21r22r23t2r31r32r33t3][XwYwZw1] 1.2 分类 ...
功能:将IPL_DEPTH_8U型二值图像进行细化 参数:src,原始IPL_DEPTH_8U型二值图像 dst,目标存储空间,必须事先分配好,且和原图像大小类型一致 iterations,迭代次数 参考文献:T.Y.ZhangandC.Y.Suen,“Afastparallelalgorithmforthinningdigitalpatterns,”Comm.ACM,vol.27,no.3,pp.236-239,1984. ...
由上图可知,只有当处于图c的黑色矩形区域内,才会保留原始图像的值;其它区域都会被背景像素值所代替,因此周边值都是0。 cv2.erode()实现腐蚀操作 dst=cv2.erode(src,kernel[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]]])其中:src是需要进行腐蚀的原始图像,图像的通道数可以任意的。但是要求图像的深度必须是CV...
1 OpenCV函数distanceTransform():功能：用来计算原图像中距离变换图像；void distanceTransform( InputArray src, OutputArray dst,OutputArray labels,int distanceType,int maskSize,int labelType=DIST_LABEL_CCOMP );函数说明：用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离，输出的是保存每一个非零点...