cpp // 保存骨架图像 cv::imwrite("skeleton.jpg", skeleton); // 释放资源 src.release(); resized.release(); binary.release(); skeleton.release(); temp.release(); return 0; } 完整代码整合了上述所有步骤,实现了从读取图像到提取并保存骨架图像的全过程。请根据实际情况调整图像路径和参数。
static void XN_CALLBACK_TYPE CBNewUser(UserGenerator &generator, XnUserID user, void *p_cookie) { //得到skeleton的capability,并调用RequestCalibration函数设置对新检测到的人进行骨骼校正 generator.GetSkeletonCap().RequestCalibration(user, true); } //完成骨骼校正的回调函数 static void XN_CALLBACK_TY...
(UserGenerator*)p_cookie;skeleton.RequestCalibration(user, true);//骨骼校正失败时重新设置对人体骨骼继续进行校正 }}voidCOpenNI::CBGestureRecognized(GestureGenerator&generator, constXnChar*strGesture, constXnPoint3D*pIDPosition, constXnPoint3D*pEndPosition, void*pCookie){COpenNI*openni= (COpenNI...
OPENCV_REGISTER_TEST( test_skeleton, "cvRasterSkeleton" ) // 以上宏扩展了如下代码: // // static CvTstReg( test_skeleton, "cvRasterSkeleton", // "test_skeleton", "skeleton_test.cpp", // 20 /* code line number */, // "test_skeleton.in" /* input data file name */ // "test_s...
skeleton.RequestCalibration(user, true);//骨骼校正失败时重新设置对人体骨骼继续进行校正 } } void COpenNI::CBGestureRecognized(GestureGenerator &generator, const XnChar *strGesture, const XnPoint3D *pIDPosition, const XnPoint3D *pEndPosition, void *pCookie) { COpenNI *openni = (COpenNI*)pCoo...
//定义了skeleton和convex hull操作用到的各八个structuring element //structuring element可根据不同需要改变,这里只是一种 #define ELE_STR_SIZE 3 #define SKELETON_STR_ELE_NUM 8 const unsigned char skeleton_str_ele[SKELETON_STR_ELE_NUM][ELE_STR_SIZE][ELE_STR_SIZE] = { ...
参数3是一个含有4个元素的结构体的集合,如果在c++的版本中,该参数可以直接用vector来代替,Vec4i中的4个元素分别表示凹陷曲线段的起始坐标索引,终点坐标索引,离凸包集曲线最远点的坐标索引以及此时的最远距离值,这4个值都是整数。在c版本的opencv中一般不是保存的索引,而是坐标值。
我尝试了下面的方法: 是一个openCV图像,并且该算法返回一个坐标列表: def getSkeletonIntersection(skeleton): intersections.append((x,y)); return intersections; 它找到存在两个以上相邻像素的白色像素<e 浏览413提问于2017-01-18得票数 4 回答已采纳 1回答 形态学骨架-不同的科学工具-图像,热变形,OpenCV-...
cv.imwrite("D:/skeleton.png", result) 3.根据骨架像素点拟合直线 frame =self.line_fitness(ypts, image=frame) frame =self.line_fitness(xpts, image=frame, color=(255,0,0)) cv.imshow("fit-lines", frame) cv.imwrite("D:/fitlines.png", frame) ...
opencv实现⼆值图像细化的算法 opencv实现⼆值图像细化的算法 细化算法通常和⾻骼化、⾻架化算法是相同的意思，也就是thin算法或者skeleton算法。虽然很多图像处理的教材上不是这么写的，具体原因可以看这篇论⽂，Louisa Lam, Seong-Whan Lee, Ching Y. Suen，“Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey ...