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搜索资源列表

  1. 边缘检测 轮廓检测 sobel算子

  2. 边缘检测是图像处理的一个重要环节。通过对现有经典边缘检测梯度算子——Sobel 算子的分析， 提出了一种具有普遍意义的边缘检测算子。文章根据新算子的构造机理以及大量的实验，验证了该算子的可行性， 这里是对边缘检测算子的一种很好的补充。 根据Ｍarr 视觉理论, 人眼对物体的辨识首先 是得到它的轮廓。而计算机视觉系统在模仿人的视 觉识别目标图像时, 首先要得到表征目标图像轮廓 的要素图[ 1 ] 。边缘检测就是寻求目标图像要素图的 过程，它是图像处理和模式识别的一个重要环节。 在模式识别中， 边

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-08-23
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：sgyd0404

  1. OpenCV在图像中寻找轮廓

  2. 使用OpenCV在图像中寻找轮廓 目标 在这个教程中你将学到如何: 使用OpenCV函数 findContours 使用OpenCV函数 drawContours

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-06-08
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：shcai_08

  1. 图像中寻找图像的轮廓

  2. 该程序是很好的一个关于图像轮廓的提取算法，能够直接运行，对学图像处理的同学有好处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-26
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：cquptwuyf

  1. opencv 寻找图像轮廓

  2. 请把opencv 和路径配置下 程序可以直接打开

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-03-23
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：a415199798

  1. python图像处理.rar

  2. 压缩包里是python的代码文件（包含代码），你的电脑安装了python可直接打开，我放了一张图片在里面，图像处理包括了对图形灰度化、腐蚀、图片二值化、寻找最大轮廓、canny边缘检测、获取hsv与rgb值、膨胀等技术。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-03-11
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_44083456

  1. opencv之轮廓发现实例下载

  2. 轮廓是图像的一种特征，轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果，此实例详细讲解了轮廓的检索模式，发现轮廓的近似方法，轮廓的绘制，根据阈值不同动态的调整轮廓结果，并附有代码实现。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-01-21
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：qq_15906821

  1. opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点.pdf

  2. 轮廓是图像处理中非常常见的。对现实中的图像进行采样、色彩变化、灰度变化之后，能够处理得到的是“轮廓”。它直接地反应你了需要分析对象的边界特征。而对轮廓的分析，实际上也就是对原图像特征的分析。 在Opencv 中，已经实现了基础的轮廓算法，但是相比较于比如halcon这样的专业软件，在轮廓处理这块的功能还是比较缺乏的。这里就通过一个具体问题，说明自己的学习研究。不对之处欢迎批评。 P.S 这里的轮廓处理相关函数，已经包涵在GOBase 中，具体可以到 公告中找Github.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：627kb
    • 提供者：qq_21685903

  1. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课-数字图像处理-考试要点答案整理

  2. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试要点答案整理。此文档受众：中南大学！计算机学院！梁毅雄老师授课学生！数字图像处理！中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试重点整理 2019.07.03 Canny边绿检测算法 基本原理 图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确 定边缘的位置。 从数学上表达了三个准则[信噪比准则(低错误率)、定位精度准则、单边缘 响应准则」,并寻找表达式的最佳解 属于先平滑后求导的方法 步骤 1)使用高欺滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：sinat_31857633

  1. 煤粉显微图像中重叠颗粒识别的方法

  2. 提出一种显微煤粉图像中近圆形重叠颗粒识别的新方法.首先通过Canny算法获得图像的轮廓,再通过建立卷积检测对的方法寻找圆弧的交点,最后将圆弧归类并确定单个圆.将新方法应用在真实的煤粉显微图像中,识别出了煤粉的单个颗粒,并得到了颗粒大小和颗粒分布等煤粉的重要参数.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：300kb
    • 提供者：weixin_38618819

  1. 基于图像轮廓分析的LCD 线路缺陷检测

  2. 为了避免图像配准精度对液晶显示屏（ LCD） 线路缺陷检测准确率的影响，采用一种基于图像轮廓分析的新方法，基于深度优先搜索寻找图像轮廓，并根据格林公式计算轮廓面积，将待检测LCD 的线路轮廓面积与标准模板的轮廓面积比较，从而判断是否存在短路。断路。孔洞和孤岛缺陷。该方法不需要图像配准，降低了算法精度要求，从而提高了检测的正确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-28
    • 文件大小：379kb
    • 提供者：weixin_38704830

  1. 显示/光电技术中的基于图像轮廓分析的LCD 线路缺陷检测

  2. 摘要： 为了避免图像配准精度对液晶显示屏（ LCD） 线路缺陷检测准确率的影响，采用一种基于图像轮廓分析的新方法，基于深度优先搜索寻找图像轮廓，并根据格林公式计算轮廓面积，将待检测LCD 的线路轮廓面积与标准模板的轮廓面积比较，从而判断是否存在短路。断路。孔洞和孤岛缺陷。该方法不需要图像配准，降低了算法精度要求，从而提高了检测的正确率。通过对200 片小型LCD 的测试，检测准确率达99%?结果表明，该方法可以快速正确地检测出图像上的所有轮廓，并计算出轮廓面积，用面积比较代替传统的图像像素比较，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：302kb
    • 提供者：weixin_38502292

  1. Opencv提取连通区域轮廓的方法

  2. 本文实例为大家分享了Opencv提取连通区域轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下 在进行图像分割后，可能需要对感兴趣的目标区域进行提取，比较常用的方法是计算轮廓。 通过轮廓可以获得目标的一些信息： （1）目标位置 （2）目标大小（即面积） （3）目标形状（轮廓矩） 当然，轮廓不一定代表希望目标区域，阈值分割时可能造成一部分信息丢失，因此可以计算轮廓的质心坐标，再进行漫水填充。 程序中有寻找质心+填充，但效果不好，因此就不放填充后的图了。 实验结果： #include "opencv2/

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：69kb
    • 提供者：weixin_38530115

  1. 【opencv学习笔记 23轮廓发现】

  2. 轮廓发现 是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘提取阈值的选定会影响最终轮廓发现的结果。 利用梯度来避免阈值的烦恼 相关代码 import cv2 as cv def edge_demo(image): """ 边缘处理 :param image: :return: """ blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.CO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38529123

  1. opencv提取外部轮廓并在外部加矩形框

  2. 这段时间一直在用opencv搞图像处理的问题，发现虽然可调用的函数多，但是直接找相应代码还是很困难，就行寻找连通域，并在连通域外侧加框，对于习惯使用Mat矩形操作的我，真心感觉代码少之又少，为防止以后自己还会用到，特在此记录一下。 要对下面的图像进行字符的边缘检测。 程序中具体的步骤为： （1）灰度化、二值化 （2）图像膨胀 （3）检测膨胀图像的边缘并叫外矩形框 实现代码如下： #include stdafx.h #include stdio.h #include Base_process

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：173kb
    • 提供者：weixin_38672794

  1. OpenCV中的图像处理部分IV(四）

  2. 21.1初识轮廓目标理解什么是轮廓学习找轮廓，绘制轮廓等函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()21.1.1什么是轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同、的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理、或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图、像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。在OpenCV中，查

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：216kb
    • 提供者：weixin_38608688

  1. 基于草图查询的语义对象图像检索

  2. 针对图像低层特征和高层语义之间存在的语义鸿沟问题,提出一种结合草图查询和相关反馈的语义对象图像检索系统.该系统首先根据用户输入的手绘草图,利用形状(轮廓、区域和骨架)特征从对象库中初步检索出语义对象并保存其区域组合;然后根据用户选择的反馈对象并结合查询草图提取用户检索对象的语义特征(形状、区域及拓扑特征),最后采用寻找最优区域配对的方法在系统特征库中进行检索.实验结果表明,本文方法不但对用户需求的语义对象有较好的检索效果,而且还能较准确地在结果图像中框选出用户感兴趣的语义对象.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：925kb
    • 提供者：weixin_38661650

  1. OpenCV中的图像处理部分IV(四）

  2. 21.1初识轮廓 目标理解什么是轮廓学习找轮廓，绘制轮廓等函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours() 21.1.1什么是轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同、的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理、或者 Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：216kb
    • 提供者：weixin_38547532

  1. Opencv实现轮廓提取功能

  2. 轮廓：一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。 在opencv中，提供了一个函数返回一个有序的点集或者有序的点集的集合（指多个有序的点集），函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的，一般使用Canny()函数处理后的图像，因为这样的图像含有边缘像素。 寻找轮廓的API函数： findContours(image,vector> contours,vectorhierarchy,int mode,int metho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：94kb
    • 提供者：weixin_38600696

  1. Python+OpenCV图像处理——实现轮廓发现

  2. 简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。 代码如下： import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：281kb
    • 提供者：weixin_38700430

  1. 基于图像轮廓分析的LCD 线路缺陷检测

  2. 摘要： 为了避免图像配准精度对液晶显示屏（ LCD） 线路缺陷检测准确率的影响，采用一种基于图像轮廓分析的新方法，基于深度优先搜索寻找图像轮廓，并根据格林公式计算轮廓面积，将待检测LCD 的线路轮廓面积与标准模板的轮廓面积比较，从而判断是否存在短路。断路。孔洞和孤岛缺陷。该方法不需要图像配准，降低了算法精度要求，从而提高了检测的正确率。通过对200 片小型LCD 的测试，检测准确率达99%?结果表明，该方法可以快速正确地检测出图像上的所有轮廓，并计算出轮廓面积，用面积比较代替传统的图像像素比较，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：378kb
    • 提供者：weixin_38623707
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