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讲解opencv检测黑色区域

讲解OpenCV检测黑色区域在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大而广泛使用的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何使用OpenCV来检测并定位图像中的黑色区域。...可以使用以下命令在Python中安装OpenCV：markdownCopy codepip install opencv-python方法一：使用阈值方法第一种方法是使用阈值方法来检测黑色区域。...检测黑色区域的两种方法：阈值方法和颜色范围方法。...当用OpenCV检测黑色区域的一个实际应用场景是汽车驾驶辅助系统中的车道检测。...图像分割：根据不同的阈值，将图像分割成不同的区域，用于提取感兴趣的目标或区域。边缘检测：通过选择合适的阈值，可以提取出图像中的边缘特征，用于目标检测和图像分析。

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基于OpenCV的区域分割、轮廓检测和阈值处理

OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。...因此，代替处理整个框架，如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤： • 定义兴趣区 • 在ROI中检测轮廓 • 阈值检测轮廓轮廓线什么是ROI？...简而言之，我们感兴趣的对象所在的帧内的子区域称为感兴趣区域（ROI）。我们如何定义ROI？在输入帧中定义ROI的过程称为ROI分割。...在“ ROI细分”中，（此处）我们选择框架中的特定区域，并以矩形方法提供其尺寸，以便它将在框架上绘制矩形的ROI。 ?...在对框架进行阈值处理并检测到轮廓之后，我们应用凸包技术对围绕对象点的紧密拟合凸边界进行设置。实施此步骤后，框架应如下所示- ?

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浅谈opencv自动光学检测、目标分割和检测(连通区域和findContours)

步骤如下： 1.图片灰化； 2.中值滤波去噪 3.求图片的光影（自动光学检测） 4.除法去光影 5.阈值操作 6.实现了三种目标检测方法主要分两种连通区域和findContours 过程遇到了错误主要是图片忘了灰化处理...下面是连通区域的结果 ?...#include <opencv2\core\utility.hpp #include <opencv2\imgproc.hpp #include <opencv2\highgui.hpp #include...<opencv2\opencv.hpp #include <opencv2\core\core.hpp #include <opencv2\core\matx.hpp #include<string...自动光学检测、目标分割和检测(连通区域和findContours)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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OpenCV从零基础---检测及分割图像的目标区域

目标是把虫子区域抠出来 ?...三运行环境: 环境：例图：谷歌，可爱的虫子–image 软件：Anaconda 4.20，Opencv3.2 OpenCv的安装： 1.1安装Python3.60 1.2下载安装opencv3.2...如将每个像素替换为该像素周围像素的均值，这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。...得到了目标区域，那么你想拿它干什么就干什么！我不管你哈。...Author: Steve Wang Time: 2017/12/8 10:00 Environment: Python 3.6.2 |Anaconda 4.3.30 custom (64-bit) Opencv

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Opencv求取连通区域重心实例

计算轮廓 opencv中函数findContours函数 findContours（二值化图像，轮廓，hierarchy，轮廓检索模式，轮廓近似办法，offset）灰度重心法利用灰度重心法计算中心，...灰度重心法将区域内每一像素位置处的灰度值当做该点的“质量”，其求区域中心的公式为： ?...其中，f(u,v)是坐标为(u,v)的像素点的灰度值，是目标区域集合，是区域中心坐标，灰度重心法提取的是区域的能量中心。...补充知识：opencv 根据模板凸包求阈值化后的轮廓组合图像处理中，要求特征与背景的对比度高，同时，合适的图像分割也是解决问题的关键。..., contours[secondContourIdx].end()); } contours.erase(contours.begin() + secondContourIdx); } } 以上这篇Opencv

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OpenCV 圆检测

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

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OpenCV：边缘检测。

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。

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基于OpenCV的特定区域提取

今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...从上面的图像中，我们只想提取与四个地图（头部扫描）相对应的区域，而将其他所有内容都排除在外。因此，让我们开始吧。第一步是检测我们要提取的片段的边缘。这是一个多步骤过程，如下所述： 1....对于第一部分，我们将使用OpenCV的“ boundingRect（）”检测每个轮廓的边界矩形，并检查纵横比（高宽比）是否接近1。现在我们的任务已经完成，但还需要进行一些微调。...逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。

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OpenCV：人脸检测。

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。

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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。...// #include "stdafx.h" #include #include #include #include #pragma comment(lib, "opencv_highgui2410d.lib...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

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OpenCV 轮廓检测

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！

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OpenCV 检测人

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 '''

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OpenCV 边缘检测

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 #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

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OpenCV 直线检测

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）。

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OpenCV矩形检测

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！）...虽然矩形检测看起来不难，好像是只要定位到四条边判断两两直线夹角就好了，但要做好也不是那么简单的，Code用时方恨少，这篇博文你一定要收藏啊！...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...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～

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OpenCV 直线检测

contains material supporting chapter 7 of the cookbook: Computer Vision Programming using the OpenCV...defined LINEF #define LINEF #include #include .../core/core.hpp> #include #include #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

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使用C++ OpenCV实现椭圆区域检测与Aruco码的生成与检测并估计位姿

实现内容0、打开摄像头或某张图片1、先检测圆环(因视角变换可能是椭圆环)；2、裁剪保留圆环区域3、检测圆环中的Aruco码(单个或菱形或棋盘)4、计算目标的位姿----大致效果代码预览完整代码请看github...（测试性代码，写的很粗糙，仅供参考）Github: https://github.com/1061700625/OpenCV_ArucoMat testDetect(Mat &markerImage,...**************************************************************************************/ // 对每个椭圆区域进行检测...if (waitKey(1) >= 0) break; } return 0;}其他内容在线aruco标记生成器：https://chev.me/arucogen/OpenCV...识别Aruco markers库：https://docs.opencv.org/4.5.4/d5/dae/tutorial_aruco_detection.html

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使用C++ OpenCV实现椭圆区域检测与Aruco码的生成与检测并估计位姿

实现内容 0、打开摄像头或某张图片 1、先检测圆环(因视角变换可能是椭圆环)； 2、裁剪保留圆环区域 3、检测圆环中的Aruco码(单个或菱形或棋盘) 4、计算目标的位姿 ---- 大致效果代码预览...bool diamond = true, bool aamed=false, bool show=false) { /*************************************检测椭圆...*************************************************************************************/ // 对每个椭圆区域进行检测...waitKey(1) >= 0) break; } return 0; } 其他内容在线aruco标记生成器：https://chev.me/arucogen/ OpenCV...识别Aruco markers库：https://docs.opencv.org/4.5.4/d5/dae/tutorial_aruco_detection.html

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openCV提取图像中的矩形区域

改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等）原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。...主要思想：边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换 import numpy as np import cv2 # 这个成功的扣下了ppt白板 srcPic = cv2.imread...(greyPic, 130, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(binPic.shape) median = cv2.medianBlur(binPic, 5) # 进行边缘检测...[0][0],i[0][1]]) z.append([i[0][0],i[0][1]]) del s[0] del z[0] #现在的目标是从一堆点中挑出分布在四个角落的点，决定把图片分为四等份，每个区域的角度来划分点...,M,(srcPic.shape[0],srcPic.shape[1])) dstImage = cv2.warpPerspective(srcPic,M,(400,600)) # 在原图上画出红色的检测痕迹

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OpenCV检测篇（二）：笑脸检测

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。...1.1, minNeighbors=8, minSize=(55, 55), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE ) # 画出每一个人脸，提取出人脸所在区域..., img) #cv2.imwrite("smile.jpg",img) c = cv2.waitKey(0) Ｃ＋＋代码 #include #include

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