rectArea = axisLongTemp * axisShortTemp; //计算矩形的面积 rectDegree = area / rectArea; //计算矩形度(比值越接近1说明越接近矩形) long2Short = axisLongTemp / axisShortTemp; //计算长宽比 //if (long2Short > 2.2 && long2Short < 3.8 && rectDegree > 0.63 && rectDegree < 1.37 && rectAr...
Canny边缘检测算法有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪、计算梯度、在边缘上使用非最大抑制(NMS)、在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘。 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imw...
cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 接下来,对图像进行二值化ret,thresh=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)# 使用findContours()函数找到轮廓contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 针对找到的每个轮廓计算面积forcontourin...
图片分类:图片分类问题已经不陌生了,例如,输入一张图片到多层卷积神经网络,它会输出一个特征向量,并反馈给softmax单元来预测图片的类型。 定位分类问题:不仅要用算法判断出图中是否有一辆汽车,而且还要标注汽车的位置,一般用边框(Bounding Box)来标注。通常只有一个较大的对象位于图片的中间位置,我们要对它进识别和定...
卷积核的移动步长不一定能够整除图片像素的宽度,所以在有些图片的边框位置有些像素不能被卷积。这种不越过边缘的取样就叫做 valid padding,卷积后的图像面积小于原图像。为了让卷积核覆盖到所有的像素,可以对边缘位置进行0像素填充,然后在进行卷积。这种越过边缘的取样是 same padding。如过移动步长为1,那么得到和原图...
上面的图片如果直接用阈值操作并不能很好的分割划痕与背景,尝试如下: 本文的实现思路步骤: ① 原图均值滤波 ② 滤波图像与原图进行差分 ③ 二值化 ④ 查找轮廓(根据轮廓长度进行筛选) 代码与效果如下: 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnpprint(cv2.__version__)minThres=6# 读取图像1img1=cv2.imr...
与原始图片相比,一批提取的尾巴带有边框 如下所示,我们可以非常准确地确定图片中尾巴的位置,然后,我们可以在所有图片中将“尾部-内部”与“海部-外部”分开。 为了更好地了解这种分离,对于训练集的每张图片,我们将边界框内每个像素的蓝色值相加,并对框外的像素进行相同的处理。
使用OpenCV加载图片 查看图片形状/分辨率 显示图片 调整图像大小 1. 使用OpenCV加载图片 Import cv2 # colored Image Img = cv2.imread ("Penguins.jpg",1) # Black and White (gray scale) Img_1 = cv2.imread ("Penguins.jpg",0) 如以上代码所示,第一个要求是导入OpenCV模块。
Box的面积计算为 w*h S_Boxa = (xmax-xmin)*(ymax-ymin) = (Boxa[2]-Boxa[0])*(Boxa[3]-Boxa[1]) S_Boxb = w*h = Boxb[2]*Boxb[3] 3、A1的表示与计算 box相交的一些情况 计算相交的面积和上个问题类似,只需计算出相交框的w与h如果没有相交,就是0。由上图可以发现以下规律:如果...
这里我们使用的犬种识别数据集,每张图片均包括类别标签,以及标注的物体边框(Bounding Box),训练集具有6087张图片、验证集571张、测试集317张,总计6975张犬种图像。部分数据文件及其标记框情况如下图所示。 每张图像均提供了图像类标记信息,图像中犬种的bounding box,犬种的关键part信息,以及犬种的属性信息,数据集并...