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资源分类
搜索资源列表
opencv 编写程序-寻找轮廓
用opencv编写的程序,其功能是寻找物体的轮廓。
所属分类:
C++
发布日期:2010-08-07
文件大小:880kb
提供者:
leilihui2009
openCV——寻找并绘制图像的轮廓
openCV——寻找并绘制图像的轮廓 在二值图像中寻找轮廓
所属分类:
C
发布日期:2011-07-14
文件大小:3kb
提供者:
aa402320106
opencv寻找轮廓
opencv寻找轮廓源代码,附有实现结果图片!
所属分类:
其它
发布日期:2011-10-11
文件大小:381kb
提供者:
zwt2052
OpenCV寻找轮廓实现运动目标检测
使用OpenCV寻找轮廓实现视频流的运动目标检测。刘瑞祯,于仕琪《OpenCV教程基础篇》的训练代码。
所属分类:
C++
发布日期:2012-05-03
文件大小:8kb
提供者:
jamie406
OpenCV在图像中寻找轮廓
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
所属分类:
C++
发布日期:2014-06-08
文件大小:37kb
提供者:
shcai_08
图像中寻找图像的轮廓
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
所属分类:
其它
发布日期:2008-10-26
文件大小:12kb
提供者:
cquptwuyf
寻找轮廓 find contours
用于寻找轮廓
所属分类:
其它
发布日期:2016-03-28
文件大小:3kb
提供者:
nxrnxr1
Opencv绘制物体轮廓,定位主要物件坐标
程序目的是对传送带上物件的定位,需要提取物件坐标。主要运用Opencv中的寻找轮廓函数findContours()作为程序核心,为了杂质的干扰,处理高斯滤波,做了一个轮廓面积的计算,来去除杂质
所属分类:
C++
发布日期:2017-11-13
文件大小:4mb
提供者:
edgar_u
读取摄像头转换至YCrCb空间寻找轮廓contour.py
读取摄像头转换至YCrCb空间寻找轮廓contour.py保留区域面积最大的轮廓点坐标
所属分类:
Python
发布日期:2020-04-20
文件大小:2kb
提供者:
weixin_41237855
opencv之轮廓发现实例下载
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。
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
opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点.pdf
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.
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
基于Petri网行为轮廓从事件日志中挖掘隐变迁的方法
隐变迁是指一些存在于过程模型中,但没有出现在日志序列中的变迁。这样的变迁会大量存在于现实的模型中。从事件日志中寻找挖掘隐变迁的方法是过程挖掘技术的一个重要的难题。目前针对自由选择网有一些解决办法,但是对于复杂的过程模型有一定的局限性。本文提出了基于Petri网行为轮廓寻找隐变迁的方法。首先根据发生频率最高日志序列得出源模型,再根据剩余的日志序列一步步优化源模型从而找到隐变迁,最后通过评价指标来判定模型的合理性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-23
文件大小:331kb
提供者:
weixin_38503483
基于图像轮廓分析的LCD 线路缺陷检测
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。
所属分类:
其它
发布日期:2020-08-28
文件大小:379kb
提供者:
weixin_38704830
显示/光电技术中的基于图像轮廓分析的LCD 线路缺陷检测
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,
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-20
文件大小:302kb
提供者:
weixin_38502292
Opencv提取连通区域轮廓的方法
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/
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-25
文件大小:69kb
提供者:
weixin_38530115
【opencv学习笔记 23轮廓发现】
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
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:55kb
提供者:
weixin_38529123
opencv提取外部轮廓并在外部加矩形框
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
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-31
文件大小:173kb
提供者:
weixin_38672794
Opencv实现轮廓提取功能
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-21
文件大小:94kb
提供者:
weixin_38600696
c语言通过opencv实现轮廓处理与切割
注意在寻找轮廓时要选择中寻找外层轮廓 RETR_EXTERNAL #include opencv/cv.h #include opencv/highgui.h using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat srcimg=imread(./22.jpg); Mat dst; cvtColor(srcimg,dst,CV_BGR2GRAY); threshold(dst,dst,120,255,1); vector &g
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:169kb
提供者:
weixin_38733333
OpenCV 轮廓检测的实现方法
轮廓概述 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,查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体,要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。 轮廓检测的作用: 1.可以检测图图像或者
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:209kb
提供者:
weixin_38679277
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