在地球引擎代码编辑器示例中，有一个通过内核卷积进行圆查找的示例。本文将演示另一种圆检测方法，它具有更大的灵活性，称为圆霍夫变换(CHT)。
【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程，全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述，简单易学，内容翔实，满满干货！是入门计算机视觉与人工智能的最佳选择。整套教材分为三部分，由浅入深、循序渐进，课程主讲老师-贾志刚
本文主要介绍如何在OpenCV中使用EdgeDrawing模块查找圆(详细步骤 + 代码)。
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（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。
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
上一篇《OpenCV极坐标变换函数warpPolar的使用》中介绍了极坐标变换的使用，文中提到过因为手机拍的照片，部分地方反光厉害。OpenCV本身也有一个消除高亮的函数，今天这篇就是来了解一下消除高亮函数的使用，就结果来说，有效果，但不多。
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
自动化测试使用过程中，发现很多App无法获取到控件、资源ID等内部资源，而目前主要的移动端自动化测试工具基本都是基于获取内部控件元素来进行操作。因此，传统的测试框架和工具无法满足项目组游戏自动化测试的需求。
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。
我们要干什么 对于全景视频大家已经不陌生了，图1就是标准的全景视频截图。通过佩戴VR眼镜和利用VR视频播放器能够体验沉浸式感觉（上下左右前后观看视频），当然，观众看到的画面依赖于摄影机拍摄的点，不能随心移动，这是和VR视频的最大区别。 图1 VR视频截图 如何生成全景视频，大家可能很少关注过。本文将会介绍一种简单的生成全景视频的方法，基本能够满足爱好者的摄影和观影需求。 鱼眼相机快速介绍 人的双眼视角能够达到188度，而一般的手机拍照视角大概只能能达到90度左右，鱼眼相机一般在200度以上所以生成全景视
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
这个是设定半径范围 50-70 后的效果，因为原图稍微大一点，半径也大了一些。
视觉 进化的作用，让人类对图像的处理非常高效。 这里，我给你展示一张照片。 📷 如果我这样问你： 你能否分辨出图片中哪个是猫，哪个是狗？ 你可能立即会觉得自己遭受到了莫大的侮辱。并且大声质问我：你觉得我智商有问题吗？！ 息怒。 换一个问法： 你能否把自己分辨猫狗图片的方法，描述成严格的规则，教给计算机，以便让它替我们人类分辨成千上万张图片呢？ 对大多数人来说，此时感受到的，就不是羞辱，而是压力了。 如果你是个有毅力的人，可能会尝试各种判别标准：图片某个位置的像素颜色、某个局部的边缘形状、某个水平位置的连续颜
内能（internal energy） 从微观的角度来看，是分子无规则运动能量总和的统计平均值。分子无规则运动的能量包括分子的动能、分子间相互作用势能以及分子内部运动的能量。物体的内能不包括这个物体整体运动时的动能和它在重力场中的势能。
导语 在客户端自动化中，如果需要对UI进行操作，控件识别和操作是最基础的能力。在windows标准控件中，我们可以通过FindWindow来找到窗口，FindWindowEx来找到子窗口和按钮，在selenium测试web页面，我们通过find_element_by_xpath、find_element_by_css_selector、find_element_by_id等等来找到页面元素。但是，在大多数应用程序中使用的都是非标准的控件，无法通过FindWindowEx来找到某个按钮，也无法通过某个ID来找
本期文章继续介绍缺陷检测专题的第三个案例，用OpenCV实现Halcon中一个物体凸缺陷检测的实例，前两个案例链接如上↑↑↑。
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
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。
前阵子在做方案时，得了几张骨钉的图片，骨科耗材批号效期管理一直是比较麻烦的，贴RFID标签成本太高，所以一般考虑还是OCR的识别比较好，因为本身骨钉的字符是按圆印上去的，直接截取图片进行OCR没法识别，需要经过图像处理后再识别，所以这篇就是学习一下OpenCV的极坐标变换函数。
如图1所示，交通摄像头对公路上移动的汽车进行实时的定位，随着小汽车的移动，红色框也跟随小汽车移动，实时将小汽车框起来。
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。
这项功能下周才会正式向所有Plus用户开放，但不少提前进行测试的网友都不约而同地发现：
霍夫变换是一种特征提取技术，主要应用于检测图像中的直线或者圆。 OpenCV 中分为霍夫线变换和霍夫圆变换。
北京现代拥有3 座整车生产工厂、3 座发动机生产工厂和1 座承担自主研发的技术中心。北京现代拥有近300 台机器人，分别应用在车身焊接、车身冲压、发动机组装、涂装等各种关键工位中。公司依靠先进的自动化制造装备，保障100%焊接与运输自动化率，100%自动化冲压生产，确保车身焊接质量与车身强度。 在发动机生产工厂，汽车发动机的缸体搬运工作是由韩国现代公司制造的机器人来进行。在引导机器人进行缸体搬运时，采用的是由韩方定制的工业相机＋视觉软件的方式。在生产过程中，遇到了棘手问题，主要是：相机拍照一次检测不成功，需
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆 缺点：原始的Hough变换找圆，计算量很大，而且如果对查找圆的半径不加控制，不但运算量巨大，而且精度也不足，在输入噪声点不多的情况下，找圆效果远不如拟合找圆；为了提高找圆精度，相比拟合法，需要提供更多的参数加以控制，参数要求比较严格，且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度，它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票，而只是计算轮廓点处的梯度向量，然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点，最后根据投票结果图确定圆心位置，其示意图如图1
图像识别？的搜寻结果 百度百科 [最佳回答]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术... 机器学习算法与Python学习 9999……999条好评 图像识别（image recognition）是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级
视觉 进化的作用，让人类对图像的处理非常高效。 这里，我给你展示一张照片。 如果我这样问你： 你能否分辨出图片中哪个是猫，哪个是狗？ 你可能立即会觉得自己遭受到了莫大的侮辱。并且大声质问我：你觉得我智商有问题吗？！ 息怒。 换一个问法： 你能否把自己分辨猫狗图片的方法，描述成严格的规则，教给计算机，以便让它替我们人类分辨成千上万张图片呢？ 对大多数人来说，此时感受到的，就不是羞辱，而是压力了。 如果你是个有毅力的人，可能会尝试各种判别标准：图片某个位置的像素颜色、某个局部的边缘形状、某个水平位置的连
OpenCV 霍夫变换与轮廓提取 3. 霍夫变换 3.1 霍夫直线 3.2 霍夫圆 4. 轮廓提取 4.1 查找轮廓 4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换 首先放上霍夫变换官方文档：[霍夫直线变换官网文档] 3.1 霍夫直线 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 将图片以灰度的方式读取进来 img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv.IMREAD_COLOR) gr
移位误差：如果发现晶圆两边的对准标记均在X轴方向向里或向外发生偏移，那么晶圆存在移位误差。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
使用python PIL库读取图像，该方法返回一个 Image 对象，Image对象存储着这个图像的格式(jpeg,jpg,ppm等)，大小和颜色模式(RGB)，它含有一个show()方法用来显示图像：
从非结构化数据中提取有用的信息一直是研究界极为关注的话题。图像就是一种这样的非结构化数据，图像数据分析在商业的各个方面都有应用。
如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是检测任何形状的一种比较流行的技术。即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状。本文将讲解如何将它何作用于一条线。
Contours：轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。 边缘检测检测出边缘，边缘有些未连接在一起。
https://pan.baidu.com/s/1PK3VoarNl3kRibbsUTuyAQ
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【走进OpenCV】系列，主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库，涉及到的知识点会做简单讲解。
OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类 一：方法 二值图像几何形状提取与分离，是机器视觉中重点之一，在CT图像分析与机器人视觉感知等领域应用广泛，OpenCV中提供了一个对二值图像几何特征描述与分析最有效的工具 - SimpleBlobDetector类，使用它可以实现对二值图像几何形状的分离与分析。而它之所以强大是因为整合OpenCV中其它一些API的功能，主要是有三个： 自动的图像灰度与二值化，根据输入的步长与阈值，得到半径 实现了轮廓查找功能，可以查找所有轮廓， 然后在此基础上基于几何矩的计算实
结合并补充图像中发现的每个单独的成分，可以绘制所需的部分内容。但是，如果只想独立检查每个单独的组件怎么办？从整个图片中分离出来，并创建一个不同的部分，这时就可以使用斑点检测技术和连接的分量算法分别分析图像分量。
二值图像几何形状提取与分离，是机器视觉中重点之一，在CT图像分析与机器人视觉感知等领域应用广泛，OpenCV中提供了一个对二值图像几何特征描述与分析最有效的工具 - SimpleBlobDetector类，使用它可以实现对二值图像几何形状的分离与分析。而它之所以强大是因为整合OpenCV中其它一些API的功能，主要是有三个：
前段时间，微信朋友圈开始出现了一种晒照片新形式，微信好友墙，即在一张大图片中展示出自己的所有微信好友的头像。
Hough（霍夫）变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法，可以进一步推广到除简单线之外的情况。
第一次认识李诞是在吐槽大会，第二次看到李诞是在奇葩说，第三次是在腾讯视频新推出的节目《奇遇人生》中重新认识他。他在微博中发的开心点，人间不值得总会被奇葩说的辩手拿出来调侃，但或许这就是李诞的人生态度向往自由，活的潇洒。
在Python开发中，经常会遇到UnboundLocalError: local variable 'xxx' referenced before assignment的错误。这个错误通常发生在在一个函数内部，尝试访问一个在函数内定义的局部变量之前。 这篇文章将详细介绍这个错误的原因，并提供几种常见的解决方法。
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。 pytesseract：图像识别库。
第一次认识李诞是在吐槽大会，第二次看到李诞是在奇葩说，第三次是在腾讯视频新推出的节目《奇遇人生》中重新认识他。他在微博中发的开心点，人间不值得总会被奇葩说的辩手拿出来调侃，但或许这就是李诞的人生态度向往自由，活的潇洒。 李诞喜欢搞笑，喜欢看书，同时也喜欢喝酒。似乎酒在他的生活中必不可少。 （图片来源于网络） 奇遇人生里说到买房这个事，李小牧说：“租房住才是最合理的，你经常可以换地方，你买那个房子一辈子也就住在那儿，多不好玩。” 是呀，我们年轻人现在结婚必备房子车子票子，生活的重担已经把我们压得喘不过气
这周五没漂亮妹妹带我出去玩了呜呜，无聊在家扣手机，发现大家都在合成大西瓜 。作为一个未来年轻无为的计算机科学家（或许是人民艺术家），我是不屑于玩这种浪费时间又无聊的游戏的（因为玩了四小时才合成了第一个大西瓜），但为了投身到人民群众中去，我决定尝试写一个程序挂机跑一下。
Blob是图像中一组相连的像素，它们具有一些共同的属性（例如灰度值），Blob检测的目的是识别并标记这些区域。OpenCV提供了一种方便的方法来检测blob并可以根据不同特征对其进行过滤，它就是SimpleBlobDetector，让我们看一个简单的例子：
Create something today even if it sucks.—— 作者不详
热力学第三定律是热力学的四条基本定律之一，其描述的是热力学系统的熵在温度趋近于绝对零度时趋于定值。而对于完整晶体，这个定值为零。由于这个定律是由瓦尔特·能斯特归纳得出后进行表述，因此又常被称为能斯特定理或能斯特假定。1923年，吉尔伯特·路易斯和梅尔·兰德尔对此一定律重新提出另一种表述。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
