分类：opencv

2020
10-08

opencv 形态学变换(开运算，闭运算，梯度运算)

形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来，其他操作（保括膨胀和腐蚀的组合操作）都叫形态学变换。opencv里有包：cv2.morphologyEx()morphology：译文形态学使用python+opencv讲解开运算开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀morphologyEx运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k)cv2.MORPH_OPEN:开运算importcv2importnumpyasnpo=cv2.imread("opening.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)k=np.ones((1... 继续阅读 >

2020
10-08

opencv 图像腐蚀和图像膨胀的实现

语言：python+opencv为什么使用图像腐蚀和图像膨胀如图，使用图像腐蚀进行去噪，但是为压缩噪声。对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并保持原样形状。图像腐蚀腐蚀主要针对的是二值图像，如只有0和1两个值，两个输入对象：1原始二值图像，2卷积核使用卷积核遍历原始二值图像，如果卷积核对应的元素值均为1，其值才为1，否则为0。如图，红色为卷积核。腐蚀后的结果示意图见下面，效果是将边缘抹掉一部分。使用方法：erod... 继续阅读 >

2020
10-08

Python OpenCV去除字母后面的杂线操作

原图代码src=cv2.imread("28.png")gray_src=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#cv2.imshow("inputimage",src)#cv2.imshow("grayimage",gray_src)#cv2.waitKey(0)gray_src=cv2.bitwise_not(gray_src)#二值化binary_src=cv2.adaptiveThreshold(gray_src,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,15,-2)cv2.namedWindow("resultimage",cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv2.imshow("result... 继续阅读 >

2020
10-08

使用OpenCV去除面积较小的连通域

这是后期补充的部分，和前期的代码不太一样效果图源代码//测试voidCCutImageVS2013Dlg::OnBnClickedTestButton1(){vector<vector<Point>>contours;//轮廓数组vector<Point2d>centers;//轮廓质心坐标vector<vector<Point>>::iteratoritr;//轮廓迭代器vector<Point2d>::iteratoritrc;//质心坐标迭代器vector<vector<Point>>con;//当前轮廓doublearea;doubleminarea=1000;doublemaxarea=0;Mome... 继续阅读 >

2020
10-08

浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法

主要内容：对比新旧函数，用于过滤原始图像中轮廓分析后较小的区域，留下较大区域。关键字：connectedComponentsWithStats在以前，常用的方法是”是先调用cv::findContours()函数（传入cv::RETR_CCOMP标志），随后在得到的连通区域上循环调用cv::drawContours()“比如，我在GOCVHelper中这样进行了实现//寻找最大的轮廓VPFindBigestContour(Matsrc){intimax=0;//代表最大轮廓的序号intimaxcontour=-1;//代表... 继续阅读 >

2020
10-08

使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除，代码如下img=morphology.remove_small_objects(img,size)img=morphology.remove_small_holes(img,size)后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移，因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码。代码如下：_,binary=cv2.threshold(img,0.1,1,cv2.THRESH_BINARY)image,contou... 继续阅读 >

2020
10-08

python使用opencv resize图像不进行插值的操作

如下所示：defresize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None):如果使用vanillaresize，不改变默认参数，就会对原图像进行插值操作。不关你是扩大还是缩小图片，都会通过插值产生新的像素值。对于语义分割，target的处理，如果是对他进行resize操作的话。就希望不产生新的像素值，因为他的颜色信息，代表了像素的类别信息。但是我们有时候希望resize之后不产生新的像素值，而是产生利用最近邻点的像素值作... 继续阅读 >

2020
10-08

Python-openCV开运算实例

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~#coding=utf-8importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('timg.jpeg',cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)#创建矩形结构单元g=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(9,9))#形态学处理,开运算img_open=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,g)img_hat=img-img_opencv2.imshow('img',img)#cv2.imshow('erode',edge_dilate)cv2.imshow('img_open',img_open)cv2.imshow('img_open_',img_hat... 继续阅读 >

2020
10-08

Python+Dlib+Opencv实现人脸采集并表情判别功能的代码

一、dlib以及opencv-python库安装介于我使用的是jupyternotebook，所以在安装dlib和opencv-python时是在这个命令行安装的dlib安装方法：1.若可以，直接使用上图所示命令行输入以下命令：pipinstallcmakepipinstallboostpipinstalldlib若安装了visualstudio2019应该就可以直接pipinstalldlib，至少我是这样由于很多在执行第三句时都会报错，所以这里提供第二种办法2.去dlib官网：http://dlib.net/或者https://github.co... 继续阅读 >

2020
10-08

使用OpenCV对车道进行实时检测的实现示例代码

项目介绍下图中的两条线即为车道：我们的任务就是通过OpenCV在一段视频（或摄像头）中实时检测出车道并将其标记出来。其效果如下图所示：这里使用的代码来源于磐怼怼大神，此文章旨在对其代码进行解释。实现步骤1、将视频的所有帧读取为图片；2、创建掩码并应用到这些图片上；3、图像阈值化；4、用霍夫线变换检测车道；5、将车道画到每张图片上；6、将所有图片合并为视频。代码实现1、导入需要的库importosimportreimportcv2i... 继续阅读 >

2020
10-08

OpenCV 之按位运算举例解析

文章介绍OpenCV库中包含很多运算函数，这里着重介绍按位运算的基本原理并举例说明。本篇文章中主要涉及到的函数有：按位与：bitwise_and()；按位或：bitwise_or()；按位异或：bitwise_xor()。按位反转：bitwise_not()；【注】以上所有运算皆基于二进制而来。举例说明1、bitwise_and()a=np.array([[1],[9],[1],[0],[0]])b=np.array([[1],[8],[0],[0],[0]])c=cv2.bitwise_and(a,b)print(c) [[1] [... 继续阅读 >

2020
10-06

python opencv 实现读取、显示、写入图像的方法

opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法，值得学习和深究下。opencv包安装·这里直接安装opencv-python包（非官方）：pipinstallopencv-python官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/1、读取图像importcv2image=cv2.imread("dog2.jpg",1)说明：第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。cv.IMREAD_COLOR：加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视... 继续阅读 >

2020
10-06

opencv之颜色过滤只留下图片中的红色区域操作

如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。IplImage*hsv=cvCreateImage(cvGetSize(image),8,3);cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV);opencv的H范围是0~180，红色的H范围大概是(0~8)∪(160,18... 继续阅读 >

2020
10-06

Opencv求取连通区域重心实例

我们有时候需要求取某一个物体重心，这里一般将图像二值化，得出该物体的轮廓，然后根据灰度重心法，计算出每一个物体的中心。步骤如下：1）合适的阈值二值化2）求取轮廓3）计算重心otsu算法求取最佳阈值otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分，ot... 继续阅读 >

2020
10-05

opencv 查找连通区域 最大面积实例

今天在弄一个查找连通的最大面积的问题。要把图像弄成黑底，白字，这样才可以正确找到。然后调用下边的方法：RETR_CCOMP:提取所有轮廓，并将轮廓组织成双层结构(two-levelhierarchy),顶层为连通域的外围边界，次层位内层边界#include<opencv2/imgproc.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){Matsrc=imread(argv[1]);intlargest_area=0;in... 继续阅读 >

2020
10-05

使用OpenCV获取图片连通域数量,并用不同颜色标记函

一，原图和效果图二，代码//#########################产生随机颜色#########################cv::ScalaricvprGetRandomColor(){ucharr=255*(rand()/(1.0+RAND_MAX));ucharg=255*(rand()/(1.0+RAND_MAX));ucharb=255*(rand()/(1.0+RAND_MAX));returncv::Scalar(b,g,r);}//#########################产生随机颜色#########################//########################种子填充法）#############... 继续阅读 >