在这一段代码里面我们对红灯进行了阈值处理转换为二值图片,然后进行膨胀处理增大白色像素数量,便于判断,最后则判断二值图片里面的白色像素的数量并且当白色像素大于一定数量的时候就输出识别到了红灯。 二值图片已经在上面展示出来了,这个是命令行的输出。 cv.imshow("ROI", ROI) cv.imshow("hld_dilate", hld_dila...
#pragma once #include"opencv2/opencv.hpp"#include"opencv2/imgproc.hpp"#include<opencv2/imgproc/types_c.h>//opencv3-4#include<opencv2/imgproc/imgproc_c.h>//出现很多未声明标识符的问题//#include <windows.h>#include<iostream>using namespace std;using namespace cv;// 函数声明intprocessImgR...
| cv2.RETR\_LIST | 只检测外轮廓 | | cv2.RETR\_CCOMP | 建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。(如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层) | | cv2.RETR\_TREE | 建立一个等级树结构的轮廓 | 简单试试这个函数 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....
cv2.imshow('frame',frame) cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('res', res) k= cv2.waitKey(5) & 0xffifk == 27:breakcv2.destroyAllWindows() cap.release() 把红色提取了出来,有点模糊
C语言资深大师 7 人赞同了该文章 前言 本文以实现行车过程当中的红绿灯识别为目标,核心的内容包括:OpenCV轮廓识别原理以及OpenCV红绿灯识别的实现具体步骤 一、轮廓识别相关原理 什么是轮廓检测? 目前轮廓检测方法有两类,一类是利用传统的边缘检测算子检测目标轮廓,另一类是从人类视觉系统中提取可以使用的数学模型完成目标...
使⽤opencv识别图像红⾊区域,并输出红⾊区域中⼼点坐 标 适⽤⼩⽩，⼤佬勿喷 个⼈配置：vs2013 ; opencv 3.0 ;直接上效果图 注意：右下⾓的⽔印把中⼼点挡住了，要仔细看才能看到 下⾯是代码：#include <iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc...
创建一个掩膜,将红色区域提取出来:mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) 对掩膜进行形态学操作,以去除噪声:kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 找到红色区域的轮廓:contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL,...
光看RGB值很难把红色提取出来，建议转到HSV颜色空间。因为opencv 的H范围是0~180，红色的H范围大概是 (0~8)∪(160,180)S饱和度很重要，一般是大于一个值,S过低就是灰色（参考值S>80)，V就亮度，过低就是黑色，过高就是白色(参考值220>V>50)PS：用cvCvtColor(src,dst,CV_BGR2HSV)即可转换 ...
# 3,C是从邻域像素的平均或加权总和中减去的一个常数。 # 下面的代码比较了光照变化的图像的全局阈值和自适应阈值: # 对于每个像素,应用相同的阈值。如果像素值小于阈值,则将其设置为0,否则将其设置为最大值。 img = cv.imread('images/1.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE) ...
zhangyanzeng增加ycrcb处理函数7c286947年前 6 次提交 取消 提示:由于 Git 不支持空文件夾,创建文件夹后会生成空的 .keep 文件 CvTest.cpp 增加ycrcb处理函数 7年前 CvTest.sln 初始化程序,该版本的程序不能根据图片的本身来调节参数,导致结果某些图片会有很多的噪点,后面还要考虑首先对颜色增强一下 ...