导读 本文给大家分享一个用OpenCV传统方法实现形状检测的小案例。...akshaybhatia10/ComputerVision-Projects/tree/master/FindShapes 其中典型的测试图片如下： 上图中包含了矩形、正方形、三角形、圆形和五角形共5种形状...，我们的目的是将其定位并标注对应的形状，效果如下： 实现步骤 【1】 图片转为灰度图，做二值化。...width * 1.0 / height) >= 0.95 and abs(width * 1.0 / height) <= 1.05: ② 区分星形(四角形/五角形)和正多边形(正八边形/正十边形)除了检测边数还可以加上凸包缺陷计算
霍夫变换是一种特征提取方法，用于检测图像中的简单形状，如圆、线等。 “简单”特征是通过参数的形状表示推导出来的。...不过，我们将看看这个算法的实现，它是OpenCV库的一部分。...使用 OpenCV 检测直线 在OpenCV中，使用霍夫变换的线检测是在函数HoughLines和HoughLinesP（概率霍夫变换）中实现的。我们将重点讨论后者。...使用 OpenCV 检测圆 该过程与直线的过程大致相同，不同之处在于这次我们将使用 OpenCV 库中的不同函数。...结果： 圆形检测示例 结论 霍夫变换是一种用于检测图像中简单形状的出色技术，具有多种应用，从医学应用（如 X 射线、CT 和 MRI 分析）到自动驾驶汽车。
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...C++示例代码 示例代码如下： #include opencv2/imgcodecs.hpp> #include opencv2/highgui.hpp> #include opencv2/imgproc.hpp...C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours LEARN OPENCV in
python代码： import cv2 as cv import numpy as np image = np.zeros((512, 512, 3), d...
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。...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。...图2和图3分别是Hough直线检测与LSD直线检测的结果示意图。 对于LSD算法得到的结果，可以根据直线的长度进行初步的筛选，得到更好的检测结果，提高后期处理效率。如图4所示。...具体角度的计算请参考直线检测之极坐标表示。 代码如下： 将图4中检测到的所有直线线段利用极坐标表示，然后进行分类，同类的直线分配相同的标签号。...方法如下： 最后，检测结果如图8所示。 图8
OpenCV中几何形状识别与测量 ---- 写有代码的文章、做有情怀的人 ---- 经常看到有学习OpenCV不久的人提问，如何识别一些简单的几何形状与它们的颜色，其实通过OpenCV的轮廓发现与几何分析相关的函数...，只需不到100行的代码就可以很好的实现这些简单几何形状识别与对象测量相关操作。...本文就会演示给大家如何通过OpenCV 轮廓发现与几何分析相关函数实现如下功能： 几何形状识别（识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆） 计算几何形状面积与周长、中心位置 提取几何形状的颜色 在具体代码实现与程序演示之前...轮廓(contours) 什么是轮廓，简单说轮廓就是一些列点相连组成形状、它们拥有同样的颜色、轮廓发现在图像的对象分析、对象检测等方面是非常有用的工具，在OpenCV中使用轮廓发现相关函数时候要求输入图像是二值图像...多边形逼近 多边形逼近，是通过对轮廓外形无限逼近，删除非关键点、得到轮廓的关键点，不断逼近轮廓真实形状的方法，OpenCV中多边形逼近的函数与参数解释如下： approxPolyDP(curve, epsilon
OpenCV 的 HoughCircles() 函数可以用来在一张单通道图像里检测圆形物体。...method 定义检测图像中圆的方法。目前唯一实现是cv2.HOUGH_GRADIENT dp：累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp取值越大，累加器数组越小。...minDist：检测到的各个圆的中心坐标之间的最小距离（以像素为单位）。如果过小，可能检测到多个相邻的圆。反之，过大则可能导致很多圆检测不到。 param1：用于处理边缘检测的梯度值方法。...阈值越小，能检测到的圆越多。 minRadius：半径的最小值（以像素为单位）。 maxRadius：半径的最大值（以像素为单位）。 下面以这张气球串的照片为例进行讲解。 ?...最后进行圆检测: #HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius
其中OpenCV提供了许多边缘检测滤波函数，这些滤波函数都会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他饱和的颜色。 不过这些滤波函数都很容易将噪声错误地识别为边缘，所以需要进行模糊处理。...边缘检测则是使用OpenCV的Canny函数实现，算法虽然很复杂，但是代码却很简单。...下面就来实现一下「跳一跳」的边缘检测，得以获取方块的中心位置。 / 01 / 边缘检测 Canny边缘检测代码如下。...下面是原图像灰度图和边缘检测图像。 ? 接下来，通过边缘检测图像找到方块的第一个顶点(上顶点)。...左图为边缘检测原图，右图为找到方块中心点并以中心点为圆心绘制圆形的图像。 / 02 / 跳动实现 现在结合之前模板匹配获得到的小跳棋位置，计算两中心的距离。 勾三股四弦五，便能得到两个中心的距离了。
前段时间断更了好久，一部分原因就是学习OpenCV去了。 OpenCV是一个开源、跨平台的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作。 比如最近写的一篇文章里就发现了计算机视觉的内容。...所以接下来会分享一些关于OpenCV有趣的小案例，毕竟要让学习变得有趣。 本次就来了解一下，如何通过OpenCV对人脸进行检测。...其中OpenCV有C++和Python两种，这里当然选用Python啦。 环境什么的，就靠大伙自己去百度了。 / 01 / 图片检测 先来看一下图片检测，原图如下。 ? 是谁我就不说了。...训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸。 代码如下。.../ 02 / 视频检测 视频用的抖音的上的视频。 这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子。 毕竟训练数据的质量摆在那里，有的时候会出现一些错误。 如想提高检测的精度，便需要一个高质量的人脸数据库。
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。...// #include "stdafx.h" #include #include opencv2/highgui/highgui.hpp> #include opencv2...OpenCV提供了很多函数，我们展示其中的几个： [cpp] view plain copy //轮廓的形状描述子 //外接矩形 Rect r0 = boundingRect(Mat(...其实，OpenCV还提供了许多其他的形状描述子，比如函数cv::minAreaRect计算了最小外界倾斜的矩形。函数 cv::contourArea估计轮廓区域的面积（里面的像素数）。...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
在计算机视觉中，轮廓检测是另一个比较重要的任务。它包含的操作有计算矩形边界、圆形边界、多边形边界等等。 我们以下面的黑猫图为例来讲解如何利用OpenCV进行轮廓检测。 ?...img0 = cv2.imread("cat.jpg") #img = cv2.pyrUp(img)#面积放大4倍 img0 = cv2.pyrDown(img0)#原图有点大，面积缩小到1/4 要做轮廓检测...我们可以看到，原图底部灰色的文字在转二值图的时候被过滤掉了，不参与轮廓检测。...此时，我们可以检测轮廓点集（图中绿色的外边界点） #2个返回值，分别是轮廓的点集(contours)和各层轮廓的索引(hierarchy) # openCV 4 , 否则注意版本差异！
contains material supporting chapter 7 of the cookbook: Computer Vision Programming using the OpenCV...defined LINEF #define LINEF #include opencv2/core/core.hpp> #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp>.../core/core.hpp> #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include opencv2/highgui/highgui.hpp> #include..."HoughLines.h" #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib...") #pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib") #define PI 3.1415926 int main() { // Read input
OpenCV 边缘检测 Canny算子 Canny 边缘检测算子，其算法步骤大体如下： 1) 用高斯滤波器对输入图像做平滑处理 (大小为 5x5 的高斯核) ?...因此，对于 Sobel 和 Scharr 函数，通常各自求其 x 和 y 方向的导数，然后通过加权来进行边缘检测。...参考代码 #include opencv2/opencv.hpp> #include #include using namespace cv; int main.../scharrImage.jpg",scharrImage); waitKey(0); return 0; } 参考 [OpenCV 之 边缘检测]https://www.cnblogs.com.../xinxue/p/5348743.html [OpenCV3编程入门读书笔记5-边缘检测]https://www.cnblogs.com/justkong/p/7297836.html
矩形检测有什么用？...世界上有各种各样的形状，但机器视觉中我们关注的形状却往往是规则的，比如圆形（OpenCV有霍夫变换函数可以直接检测），椭圆（之前分享过一篇非常棒的博文：开源、快速、高精度的椭圆检测—你值得拥有！）...分享的开源代码地址： https://github.com/alyssaq/opencv 其算法流程： 1.中值滤波去噪； 2.依次提取不同的颜色通道（BGR）检测矩形； 3.对每一通道使用canny检测边缘或者使用多个阈值二值化...； 4.使用findContours函数查找轮廓； 5.使用approxPolyDP函数去除多边形轮廓一些小的波折； 6.找到同时满足面积较大和形状为凸的四边形； 7.判断轮廓中两两邻接直线夹角余弦是否小于...仅依赖OpenCV，linux和windows下的编译都很简单。 再发一下地址： https://github.com/alyssaq/opencv 赶紧试用一下吧，你也能做出一个扫描全能王了～
OpenCV 中的 HoughLines() 和 HoughLinesP() 函数用来检测直线。...比如上述公路照片，为了做直线检测，我们可以先转灰度图并进行模糊降噪： import cv2 import numpy as np img0 = cv2.imread('freeway.jpg') #print...再做Canny边缘检测。当然也可以使用其它的边缘检测滤波器。 edges = cv2.Canny(gray, 5 ,100) cv2.imshow("Cimg", edges) ?...最后，由HoughLinesP()检测直线： lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, 1.0*np.pi/180, 120, minLineLength=10, maxLineGap...HoughLinesP() 函数有6个参数，依次是： 第1个参数是二值图像，通常是边缘检测后的灰度图。 第2、3 个参数是线段的几何表示ρ 和 θ 的精度（可以理解为步长）。
OpenCV 自带的HOGDescriptor类可以用来检测人。 下面是一个简单的例子，只使用默认参数。...不尽如人意，检测器好像对人腿情有独钟。下面给它喂一点大长腿： ? ? 这张却只检测到手臂了.......说明它很任性。...foundlocations：检测出的物体的边缘。...foundWeights: 检测窗口得分 hit_threshold：阀值，特征向量和SVM划分超平面的距离，大于这个值的才作为目标返回。...scale0：检测窗口增长参数。 finalThreshold：检测结果聚类参数useMeanshiftGrouping:聚类方式选择的参数 '''
前言 由于本文与上一篇OpenCV检测篇（一）：猫脸检测具有知识上的连贯性，所以建议没读过前一篇的先去阅读一下前一篇，前面讲过的内容这里会省略掉。...笑脸检测 其实也没什么可省略的，因为跟在opencv中，无论是人脸检测、人眼检测、猫脸检测、行人检测等等，套路都是一样的。正所谓： 自古深情留不住，总是套路得人心。...这里只说一下笑脸检测的流程，显然也都是套路： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 检测的时候用的都是同一个函数，也即上述detectMultiScale()函数。...这里需要注意的一点是： 笑脸检测是在人脸检测之后得到的人脸区域中进行的。我猜它用到的算法很可能是检测人的嘴角的姿态，因为笑脸检测最后的输出结果就是框住了人上扬的嘴角。..., img) #cv2.imwrite("smile.jpg",img) c = cv2.waitKey(0) Ｃ＋＋代码 #includeopencv2\opencv.hpp> #include
return EXIT_FAILURE; } std::cout << points.size() << " points" << std::endl; //形状检测
Opencv中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法，正如它的名称，该算法使用最简单的方式来检测斑点类的特征点。...这些限定条件包括颜色，面积和形状等等。斑点的形状又可以用圆度，偏心率，或凸度来表示。...位置是属于该灰度图像斑点的所有二值图像斑点中心坐标的加权和，即公式2，权值q等于该二值图像斑点的惯性率的平方，它的含义是二值图像的斑点的形状越接近圆形，越是我们所希望的斑点，因此对灰度图像斑点位置的贡献就越大...plt.subplot(1,1,1) plt.imshow(cv2.cvtColor(im_with_keypoints, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("OpenCV...可以看到，除了全部的蝌蚪都被检测出来了外，青蛙的眼珠也被检测出来了。当然，后者很容易通过斑点面积过滤掉。
OpenCV的Haar级联分类器具有尺度不变型(通过循环缩放图像再进行特征比对来实现），即它在尺度缩放上具有鲁棒性。但是，它不具备旋转不变形。...在OpenCV的源代码的副本中会有一个文件夹 \sources\data\haarcascades。...该文件夹包含了所有OpenCV的人脸检测的XML文件，这些文件可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到的图像中的人脸。 ? 假设我们已将上述文件夹都拷贝到了项目文件夹中。...下面的例子我们来检测静止图像中人脸，视频帧流中人脸检测的方法也大致一样。 ?...opencv_source_code/samples/python/facedetect.py ''' scaleFactor是每次迭代的缩放比例，越小（比1大）越可能检测到更多的人脸，但更可能重复。
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
对象存储
腾讯会议
云直播
