line 47, in <module> (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) cv2.error: OpenCV(4.0.0) /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/imgproc/src/shapedescr.cpp:741: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || ...
image.convertTo(m1, CV_32F,1.0/255.0); Mat gradx; Sobel(m1, gradx,-1,1,0); gradx.convertTo(m2, CV_8U,255); imshow("sobel", m2); 运行结果如下: Python对应的代码如下: importcv2ascv importnumpyasnp image = cv.imread("D:/images/dannis1.png", cv.IMREAD_GRAYSCALE) cv.imshow("...
CV_Assert( ktype == CV_32F || ktype == CV_64F );//确保核元素为32位浮点数或者64位浮点数 Mat kernel(n, 1, ktype);//建立一个n*1的数组kernel,一个Mat矩阵包括一个矩阵头和一个指向矩阵元素的指针 float* cf = (float*)kernel.data;//定义指针cf指向kernel单精度浮点型数据 double* cd =...
cv.imshow("bi-filter",dst) 解释:边缘保留滤波算法的一种,OpenCV还支持其它的边缘保留滤波算法。 图像梯度 dx=cv.Sobel(src,cv.CV_32F,1,0) dy=cv.Sobel(src,cv.CV_32F,0,1) dx=cv.convertScaleAbs(dx) dy=cv.convertScaleAbs(dy) cv.imshow("grad-x",dx) cv.imshow("grad-y",dy) 解释:图像...
OpenCV提供了函数cv::kmeans来实现 k-means 聚类算法。函数cv::kmeans不仅可以基于灰度、颜色对图像进行区域分割,也可以基于样本的其它特征如纹理、形状进行聚类。 double cv::kmeans(InputArray data, //用于聚类的数据,类型为 CV_32F int K, //设定的聚类数量 ...
GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) -> dst src:输入图像，它可以是单独的任意通道数的图片，但需要注意，图片深度应该为CV_8U,CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。ksize:表示方法，（核的宽度,核的高度），输入高斯核的尺寸，核的宽高都必须是正奇数。否则，...
ddepth=cv2.cv.CV_32Fifimutils.is_cv2()elsecv2.CV_32FgradX=cv2.Sobel(gray,ddepth=ddepth,dx=1,dy=0,ksize=-1)gradY=cv2.Sobel(gray,ddepth=ddepth,dx=0,dy=1,ksize=-1)# 用x方向的梯度减去y方向的梯度 gradient=cv2.subtract(gradX,gradY)gradient=cv2.convertScaleAbs(gradient) ...
可以以PFM,TIFF,OpenEXR和Radiance HDR格式保存32位浮点(CV_32F)图像;使用LogLuv高动态范围编码(每像素4个字节)将保存3通道(CV_32FC3)TIFF图像 使用此功能可以保存带有Alpha通道的PNG图像。为此,创建8位(或16位)4通道图像BGRA,其中alpha通道位于最后。完全透明的像素应将alpha设置为0,完全不透明的像素应将alpha...
cv.waitKey(0)# 基于边缘defcutImage(sourceDir):# 读取图片img = cv.imread(sourceDir)# 灰度化gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 高斯模糊处理:去噪(效果最好)blur = cv.GaussianBlur(gray, (9,9),0)# Sobel计算XY方向梯度gradX = cv.Sobel(gray, ddepth=cv.CV_32F, dx=1, dy=0)...
CV_32F转换为CV_8Ualpha=255时表示从0～1切换到0～255之间 同时该函数还有另外一个功能就是对超过范围的数据进行最大最小极限取值,低于0的取值0,大于255取值255。 但是到了Python中之后,很多人就会认为convertTo函数只是一个数据精度类型转换函数,不会太过关心细节,然后直接使用它。这样的结果往往导致一些细数据差...