boundingRect(conPoly[i]);// 计算顶点集合或灰度图像的非零像素的右上边界矩形,获取边界包围盒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}elseif(objCor==4){// 四边形float aspRatio=(f...
在OpenCV中识别简单物体的形状,可以通过以下步骤实现: 1. 准备图像数据集 首先,你需要准备一个包含简单物体形状(如圆形、矩形、三角形等)的图像数据集。这些图像应该是清晰的,并且物体的形状应该尽可能标准,以便于识别。 2. 图像预处理 使用OpenCV对图像进行预处理,这通常包括灰度化和边缘检测等步骤。 python import...
InputArray curve:输入的点集 OutputArray approxCurve:输出的点集,当前点集是能最小包容指定点集的。draw出来即是一个多边形; double epsilon:指定的精度,也即是原始曲线与近似曲线之间的最大距离。 bool closed:若为true,则说明近似曲线是闭合的,它的首位都是相连,反之,若为false,则断开。 1#include <opencv2/ope...
对于物体几何形状的识别,我们需要的就是它的特征,而常见的几何形状特征主要在于构成这一形状的边的条数,那么对于几何形状的识别,就可以分为以下两步:首先滤除无关信息,接着获取判别特征。 滤除无关信息我们采用的是简单的二值化处理,对于初始图像,利用到如下两个函数: 灰度:cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GR...
#判断形状 if objCor == 3: objType = "Tri" elif objCor == 4: aspRatio = w/float(h) if aspRatio >0.95 and aspRatio <1.05: objType= "Square" else:objType="Rectangle" elif objCor>4: objType= "circles" else:objType="None" ...
该函数使用算法从二进制图像中检索轮廓。轮廓是形状分析和对象检测和识别的有用工具。 image 源,8位单通道图像。非零像素被视为1。零像素保持为0,因此图像被视为二进制。您可以使用compare、inRange、threshold、adaptiveThreshold、Canny等从灰度或彩色图像中创建二值图像。如果 mode 等于RETR_CCOMP或RETR_FLOODFILL,...
5、轮廓识别 在OpenCV中,轮廓对应着一系列的点的集合,OpenCV提供了一个findContours()函数,用来获取这些点的集合,函数如下: image 一个8位的单通道图像,非零像素被视为1,0像素为0,图像被当作二进制来处理。如果使用mode 是RETR_CCOMP 或者 RETR_FLOODFILL, 那么输入的图像类型也可以是32位单通道整形,即CV_32S...
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=...
HoughLinasP()的返回值是一个形状为(1,N,4)的数组,其中N为线段数,第二轴的4个元素 为线段的起点和终点:x0、y0、x1、y1。 HoughLinesP()需要针对二值图像进行操作,因此先用Canny()对灰度图像进行边缘检 测,得到一幅二值图像img_binaiy。Canny()有两个阈值参数,它们直接影响边缘检测的结果。 阀值越小,从...
int ch[] = { c, 0 }; mixChannels(&timg, 1, &gray0, 1, ch, 1); >>>l值调参 为了得到最佳的阈值处理效果。自定义l的值来调参使用。 // apply threshold if l!=0: //tgray(x,y) = gray(x,y) < (l+1)*255/N ? 255 : 0 gray...