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OpenCV学习+常用函数记录③：霍夫变换与轮廓提取

/ 180 # 累加平面的阈值参数，int类型，超过设定阈值才被检测出线段，值越大，基本上意味着检出的线段越长，检出的线段个数越少。...、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号 轮廓检索模式： RETR_EXTERNAL 只检测最外层轮廓 RETR_LIST 提取所有轮廓，并放置在list中，检测的轮廓不建立等级关系 RETR_CCOMP 提取所有轮廓...获取每个轮廓的每个像素，相邻的两个点的像素位置差不超过1 CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的重点坐标，如果一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息...(图像, 轮廓列表, 轮廓索引 如-1则绘制所有, 轮廓颜色, 轮廓的宽度) ((x,y),radius) = cv.minEnclosingCircle(contour) # 绘制外切圆 实现步骤：...2 # 轮廓的宽度 color = (255, 125, 125) # 轮廓的颜色 imgg = cv.drawContours(img

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【CV 向】如何打造一个“数串串神器“

通常情况下，我们会动用我们的“五感”来完成这项操作，但由于我们这里所说的是计算机视觉的内容，所以这里就只会列举和视觉相关可能情况： 1、颜色识别：人类首先会注意到钢管的颜色。...钢管通常具有金属质感，常见的颜色有银灰色、黑色等。人们通过观察钢管的颜色来初步判断是否为钢管。 2、形状识别：人类会观察钢管的形状。钢管通常是圆柱形状，具有一定的长度和直径。...4、…… 上面是一些可能存在的情况，但由于我们的目的是钢管和计数，钢管之间会存在堆叠的状态，而不仅仅是识别单个钢管，钢管之间会有遮挡等因素，而使“银灰色、黑色、圆柱形、有金属光泽等”钢管特征并不能应用到该场景下...Blob Detection Blob Detection（斑点检测）是一种计算机视觉中常用的图像分析技术，用于检测和识别图像中的斑点或区域。...轮廓分析是计算机视觉和图像处理中常用的一种技术，用于检测和描述图像中的对象形状。

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    【CV 向】如何打造一个“数串串神器“

    通常情况下，我们会动用我们的“五感”来完成这项操作，但由于我们这里所说的是计算机视觉的内容，所以这里就只会列举和视觉相关可能情况：1、颜色识别：人类首先会注意到钢管的颜色。...钢管通常具有金属质感，常见的颜色有银灰色、黑色等。人们通过观察钢管的颜色来初步判断是否为钢管。2、形状识别：人类会观察钢管的形状。钢管通常是圆柱形状，具有一定的长度和直径。...4、……上面是一些可能存在的情况，但由于我们的目的是钢管和计数，钢管之间会存在堆叠的状态，而不仅仅是识别单个钢管，钢管之间会有遮挡等因素，而使“银灰色、黑色、圆柱形、有金属光泽等”钢管特征并不能应用到该场景下...Blob DetectionBlob Detection（斑点检测）是一种计算机视觉中常用的图像分析技术，用于检测和识别图像中的斑点或区域。...Pipes", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 输出钢管数量print("Steel Pipe Count:", steel_pipe_count)轮廓分析轮廓分析是计算机视觉和图像处理中常用的一种技术

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    opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换

    本文来自于段力辉 译《OpenCV-Python 中文教程》 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，通过标识数字图像中亮度变化明显的点，来捕捉图像属性中的显著变化，包括深度上的不连续、表面方向的不连续...该方法操作简单，且不明显增加计算时间，虽然代码量少，但在BSDS500数据集上的结果甚至超过人类标注者的平均表现水平，而且在Titan X上能够达到实时检测速度(30fps)。...文中提到所有文章的下载链接为：http://pan.baidu.com/s/1jHLdyIU . ---- 一、Canny 边缘检测理论 Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是 John.... ---- 三、OpenCV 中的轮廓 1、概念 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。...接下来的参数是轮廓的颜色和厚度等。

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    Adobe放出P图新研究：就算丢了半个头，也能逼真复原

    好像不错的样子？ 我的勋章还是又亮又圆，还标记出了勋章的轮廓，圆周曲率，合规合矩，不圆不要钱。...可以看出，前三个AI还是非常生硬，将图片上的颜色随意涂抹一通。 后三个里，第四个和第五个在处理小男孩衣领的时候出现了问题，好像毛衣脱了线。...一种是不能出现在前景对象上的洞，主要是为了模拟不需要的区域，或者分散注意力的对象位于显著对象后面的情况。 数据集搞定之后，就轮到前边提到的3步算法出场了。 检测前景轮廓 ?...数据集做好之后，在正式训练轮廓补全模块之前，会先对显著对象进行轮廓检测。在这一环节中，没有输入图像的轮廓蒙版，而是使用了DeepCut来自动检测图像中的显著对象。...然后采用Sobel算子从分割图中检测物体的不完整轮廓。 下一步，就是—— 预测完整轮廓 ?

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    Science: 位于人类听觉皮层的语调编码

    颜色深浅代表全模型至少在两个时间点上显著（F检测；P的最大变异。非显著的电极用灰色表示。...具有黑色轮廓的电极表示显著主效应是语调（F检测；P的活动显示在（D）和（E）中。...接下来作者为了检测语调编码是基于音高的心理声学属性而不是语言信息或者基频的声学能量，创建了两种非语言刺激，一种包含基频，一种不包含基频，但都保留了与语言刺激中相同的语调轮廓（图4）。...（C）非语言示例，具有和（A）（B）中相同的音高轮廓，但是不包含基频f0。从音高轮廓开始之前的0.25s到结束加入了粉红噪音。...感受野显示哪个刺激特征驱动更大的神经反应——在这里，是相对音高具有更高的值。颜色指回归权重（任意单位）。（E）原始刺激集的音高轮廓。（F）原始刺激集中男性和女性说话人在各个语调间的平均音高轮廓。

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    opencv可以有多有趣

    第一步其实先把图像给整成灰度图，直接使用opencv的cvtColor函数即可 接下来为了方便提取人物的轮廓，我们需要做一下二值处理，这里使用的函数是threshold，这个函数中会设置一个的阈值，当像素值超过这个阈值时...如下图所示，可以看到轮廓很清晰了 相对于原视频，这个时候的图像已经很清楚的展示出了我们需要的内容，并且很容易就可以提取出轮廓 这之后，再将轮廓画在视频上就可以了，如下图 接下来就可以开始搞代码了...5就变色 m = 0 while (1): m += 1 # 颜色数组的下标 l = 0 # 颜色数组 实现rgb变化效果 colos = [[0, 0, 255...cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值处理 这里的阈值设置为130可能不是最好的，可以试着再改改 超过130就会变255，否则就是0，从而实现二值图像的生成...thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # 边缘检测，检测出边缘方便轮廓提取 edged =

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    OpenCV 轮廓检测

    读入彩色3通道图像，转换成灰度图像，再转换成二值图像，完后检测轮廓。 // cvtcolor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),2);  imshow("提取所有轮廓",result);  通常，这样提取的轮廓包含一些我们不希望的轮廓（比如一些小洞...mode表示轮廓的检索模式 CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息...具体参考contours.c这个demo method为轮廓的近似办法 CV_CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），...color为轮廓的颜色，第五个参数thickness为轮廓的线宽，如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部，第六个参数lineType为线型，第七个参数为轮廓结构信息，第八个参数为maxLevel

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    使用 Python 和 OpenCV 构建 SET 求解器

    SET 是一种游戏，玩家在指定的时间竞相识别出十二张独特纸牌中的三张纸牌（或 SET）的模式。每张 SET 卡都有四个属性：形状、阴影/填充、颜色和计数。...阴影 识别卡片阴影或 “填充” 的方法使用卡片最大轮廓内的像素密度。 颜色 识别卡片颜色的方法包括评估三个颜色通道 (RGB) 的值并比较它们的比率。...计数 为了识别卡片上的符号数量，我们首先找到了四个最大的轮廓。尽管实际上计数从未超过三个，但我们选择了四个，然后进行了错误检查以排除非符号。...使用第一种方法，我在我的中端笔记本电脑上对程序计时，发现它在我的测试输入上平均运行 1.156 秒（渲染最终图像）和 1.089 秒（不渲染）。...Otsu 的自动二元阈值方法。 轮廓和 Canny 边缘检测。 OpenCV 库及其一些用途。

    1.3K60

    使用 Python 通过基于颜色的图像分割进行物体检测

    一些重要的术语 轮廓 轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（连同边界）的曲线，具有相同的颜色或亮度。轮廓是形状分析和目标检测和识别的有用工具。 阈值 在灰度图像上应用阈值处理使其成为二值图像。...我将所有其他强度转换为黑色（包括更大和更小的强度）。 第二步我对图像进行阈值处理，以便只有我想要轮廓的颜色现在显示为白色而其他所有颜色都转换为黑色。...我是一名计算机工程专业的学生，我正在开展一个名为机器学习的项目，用于智能肿瘤检测和识别。 在该项目中使用基于颜色的图像分割来帮助计算机学习如何检测肿瘤。...物体检测 ? 照片来自Pexels的Lukas 你可以从Pexels免费获得这个图像。你只需要裁剪它。 在此图像中，我们只想轮廓化叶子。由于该图像的纹理非常不规则且不均匀，这意味着虽然没有很多颜色。...HSV颜色的绿色表示 将图像转换为HSV：使用HSV可以更轻松地获得一种颜色的完整范围。HSV，H代表Hue，S代表饱和度，V代表值。我们已经知道绿色是[60,255,255]。

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    Collision detection

    V-REP能够以一种非常灵活的方式检测两个可碰撞实体之间的碰撞。这是一个精确的干涉计算。碰撞检测模块只检测碰撞;但是，它不会直接对它们作出反应(对于碰撞响应，请参考dynamics模块)。...下图展示了碰撞检测功能: ? 对下图中的内容进行介绍： ? Enable all collision detections启用所有碰撞检测:允许启用或禁用所有已注册碰撞对象的碰撞检测。...可以选择列表中的单个碰撞对象，然后相关属性显示如下。 Adjust collision color调整碰撞颜色:允许调整碰撞实体显示的颜色。请参见碰撞更改碰撞器颜色和碰撞更改碰撞器颜色项进一步向下。...Comp. coll. contour (shapes only):如果启用，则对形状-形状碰撞进行详尽碰撞检测:计算并可视化所有交叉口(即碰撞轮廓)。然而，这比简单的碰撞检测需要更多的计算时间。...Adjust contour color调整轮廓颜色:允许调整碰撞轮廓线的颜色。 Contour width轮廓宽度:碰撞轮廓线的宽度。

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    告别灰白和朦胧，老照片也能玩转3D，新SOTA效果惊艳

    近日，弗吉尼亚理工等机构开发出了一种语境感知分层深度修复技术，它利用基于学习的修复模型来迭代地合成新的颜色和深度信息，并借助标准图形引擎将这些老照片渲染成3D照片。...在预处理过程中，检测主要的深度不连续区域，并将它们分为简单的连接深度边缘（connected depth edge）。...首先对颜色和深度输入进行预处理 (a-b)，然后使用双边中值滤波器锐化输入深度图 (c-d)，接下来使用视差阈值检测不连续区域 (e)，清除错误的阈值响应并将不连续区域组合成为连接深度图 (f)。...(a) 初始 LDI 是全连接的，图中灰色区域是深度边缘（不连续区域）。(b) 首先将深度边缘上的 LDI 像素连接断开，形成前景轮廓（绿色）和背景轮廓（红色）。...语境感知的颜色和深度修复 如何合成颜色和深度值？一种最直接的方法是分别修复彩色图像和深度图。但随之产生的问题是，已修复的深度图可能无法与已修复的颜色非常合适地匹配。

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    OpenCV系列之轮廓入门 | 二十一

    轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。 为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。...因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测。 从OpenCV 3.2开始，findContours()不再修改源图像。 在OpenCV中，找到轮廓就像从黑色背景中找到白色物体。...要绘制所有轮廓，请传递-1），其余参数是颜色，厚度等等 在图像中绘制所有轮廓： cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3) 绘制单个轮廓，如第四个轮廓...但是在大多数情况下，以下方法会很有用： cnt = contours[4] cv.drawContours(img, [cnt], 0, (0,255,0), 3) 注意 最后两种方法相似，但是前进时，您会发现最后一种更有用...您是否需要线上的所有点来代表该线？不，我们只需要该线的两个端点即可。这就是cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE所做的。它删除所有冗余点并压缩轮廓，从而节省内存。 下面的矩形图像演示了此技术。

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    opencv(4.5.3)-python(十八)--轮廓线入门

    • 你将看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours() 什么是轮廓线？ 轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或灰度。...轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。 • 为了获得更好的准确性，使用二进制图像。因此，在寻找轮廓线之前，应用阈值或Canny边缘检测。...它的第一个参数是源图像，第二个参数是轮廓线，应该以Python列表的形式传递，第三个参数是轮廓线的索引（在绘制单个轮廓线时很有用。 要绘制所有轮廓线，传递-1），其余参数是颜色、厚度等。...cnt = contours[4] cv.drawContours(img, [cnt], 0, (0,255,0), 3) 注意事项:最后两种方法是一样的，但是你会发现最后一种方法更有用。...你需要这条线上的所有点来表示这条直线吗？不，我们只需要那条线的两个端点。这就是cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE的作用。它删除了所有多余的点并压缩了轮廓，从而节省了内存。

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    形状识别之直线检测

    形状识别中常见的即是矩形框的识别，识别的主要步骤通常是：图像二值化，查找轮廓，四边形轮廓筛选等。当识别的目标矩形有一条边被部分遮挡，如图1所示，传统的识别方法就不能达到识别的目的。...图1 ---- 在这里，提供一种识别的思路,仅供参考。识别的最终目标就是想识别出身份证的四条边，通过计算四条边的交点最后得到四边形的轮廓。...主要涉及的问题有如下几点： 直线检测 直线聚类 直线筛选 交点计算 交点排序 ---- 1.直线检测 常规直线检测方法即是Hough。这里推荐使用一种比较新的直线检测算法LSD。...这里进行筛选的思路是，采集图6中所示红色线段两侧的图像数据，计算颜色特征H,S,V。针对图6，手上的颜色特征明显区别于身份证边缘的特征，很容易去除。...由于待测身份证的边缘邻域颜色特征是稳定的，可以作为初始经验值，当识别线段的颜色特征不符合经验值要求即可剔除掉，最后得到想要的边缘线段以及对应的极坐标表示直线。

    2.4K31

    VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测

    VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测 在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测，轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。...如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等，我们如何去区分不同的形状，并且根据轮廓进行检测呢？...1、首先我们对原始图像进行预处理，将原始图形灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀化处理，最后得到一副膨胀的图形 2、基于这幅膨胀的图像，我们调用findContours函数从膨胀化的二值图像中检索出所有的轮廓...，结果放到vector> contours数组中 3、遍历每一个轮廓多边形，首选计算轮廓面积，过滤那些面积特别小的轮廓（比如面积小于1000则不处理，例如上图中的那个黑色的圆点...判断轮廓多边形的形状类型，特别注意矩形和正方形的区别，我们根据轮廓的宽高比来区分，当轮廓宽高比大于0.95或者小于1.05时我们可以认定轮廓为正方形 4、最后我们在第三步基础上，绘制轮廓或填充轮廓，颜色为粉色

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    LabVIEW色彩匹配实现颜色识别、颜色检验

    综上所述，色彩匹配实际上就是比较图像或图像区域的色谱与模板图像的色谱是否相同或相近的过程。在学习阶段，机器视觉系统会提取指定模板图像或选择图像的色谱，其中图像的颜色信息可以由一种或多种颜色组成。...，以确定与之匹配的图像； 由于IMAQ ColorMatch可对同一ROl中的多个轮廓进行颜色匹配，因此其返回的匹配标记（Flag）和匹配度分值（Score）均为数组，其元素的值与ROI中轮廓的顺序对应...如检测产品是否缺少或有放错的彩色部件，搜索彩色部件以及进行彩色标签的缺陷检测等。...ROI中的两个轮廓位置的检测结果； 根据返回的匹配标志的值是否为真，可以清楚获知每个位置上的保险丝是否被正确安装。...下面效果还显示了检测到ROI第一个轮廓对应位置未安装保险丝的情况。同样，当这两个位置安装的保险丝为其他类型时，测试也不能通过。

    2.4K61

    基于Opencv的抠图

    ，这会干扰之后的昆虫轮廓的检测，要把它们去掉。...第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种：cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓。cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系。...第三个参数为轮廓的近似方法cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE...我们把list排序，点最多的那个轮廓就是我们要找的昆虫的轮廓。 OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。...第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓 第四个参数是轮廓线条的颜色第五个参数是轮廓线条的粗细

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