轮廓(Contours),指的是有相同颜色或者密度,连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。在轮廓检测之前,首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中,寻找的物体是白色的,而背景必须是黑色的,因此图片预处理时必须保证这一点。cv2.findContours函数Python版示例如下,也可以参考【OpenCV-Python教程(11、轮廓检测)...
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2015-08-04 13:30:28
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这里介绍三种边缘检测的方法, Sobel算子(索贝尔算子), Laplacian算子(拉普拉斯算子) 和 Canny算子 的边缘检测。
Sobel算子
Sobel算子在一阶偏导上检测边缘,且能在水平(x 方向)和竖直(y 方向)分别作用。直观上,Sobel寻找这样的边缘:中间灰度值特别大,两边很小,即像素值出现跳跃的现象。我们可以通过求梯度值来确定。
x 和 y 两个方向的核函数如下:
?...
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2015-08-03 22:47:06
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最大轮廓和投影 最近非常多的用到了最大轮廓和投影运算。回想起来,这两种算法的确是属于非常常见的基础算法。这里加以总结和提取。 最大轮廓: 前提是图像经过了灰度和阈值处理,也可以直接处理canny的结果,有些时候需要预先经过色彩域的转换。最后得到的结果,应该是一个contour,当然可以采用一定的方法...
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2015-07-16 07:16:50
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梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(不管是横向的、纵向的、斜方向的等等),所需要的无非也是一个核模板,模板的不同结果也不同。所以可以看到,所有的这些个算子函数,归结到底都可以用函数cv2.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化为不同的算子而已。并且这只是这类滤波函数的一个用途,曾经写过一个关于matlab下滤波函数imfilter()的扩展应用(等同...
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2015-07-12 19:02:57
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图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。Canny边缘检测基本特征如下:(1) 必须满足两个条件:①能有效地抑制噪声;②必须尽量精确确定边缘的位置。
(2) 根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子。这就是Canny...
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2015-06-23 20:14:54
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图像处理中的卷积运算一般都用来平滑图像、尖锐图像求边缘等等。主要看你选择什么样的核函数了。现在核函数很多,比如高斯平滑核函数,sobel核函数,canny核函数等等。这里举一个sobel核函数的例子来求图像的梯度。 Sobel自动求边缘图(梯度图)在opencv里有特定的函数,具体参照opencv文...
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2015-05-29 13:32:54
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预处理(PreProcessor)模块是BgsLibrary中一个必选的模块,是真正进入背景建模算法的“预处理”过程,其主要功能包括‘去模糊’、‘获得灰度图’、'应用Canny算子‘等可选模块。下面给出源码:[cpp]view plaincopyprint?#include"PreProcessor...
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2015-05-18 14:38:43
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下面看一个出自国外某教授的基于OpenCVSharp的车辆视觉框架,虽然包含车道检测和车辆识别,但源程序仅100行左右,非常精巧。算法描述检测部分的步骤很经典,是比较通用的步骤:
将图像上半部分无关内容截掉,设定ROI
转为灰度图
Canny算子提取边缘
Hough检测直线
通过直线角度位置信息筛选出车道线,标记到图上...
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2015-05-17 12:18:53
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预处理(PreProcessor)模块是BgsLibrary中一个必选的模块,是真正进入背景建模算法的“预处理”过程,其主要功能包括‘去模糊’、‘获得灰度图’、'应用Canny算子‘等可选模块。
下面给出源码:
#include "PreProcessor.h"
namespace bgslibrary
{
PreProcessor::PreProcessor() : f...
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2015-05-16 12:00:16
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实现gabor filter的滤波 图像纹理对于航空遥感图片、织物图案、复杂自然风景和动植物都适合。这里我采用遥感图片、织物图案和钢铁表面来做,并和canny图片进行一定的对比。遥感图像编织物相比较canny算法(或者自适应canny)来说,gabor的确在全局的特征显示上面有所优势,特别是在明暗....
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2015-05-10 14:07:02
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