摘要：花了两周的时间，整理完成了【opencv入门】系列教程，非常感谢浅墨和进击的小猴子两位大神，从他们的博客中学到了很多东西，我整理完成的这个系列教程，基本是从他们两位大神的博客上转过来的（此处应该有一行很惭愧的表情）。 当然也不是纯粹的照搬照抄，在转载学习的过程中，自己对文章中的每个示例都自己动手在自
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posted @ 2018-09-18 16:59
随笔分类 - opencv入门
摘要：一、运动物体轮廓椭圆拟合及中心 二、滤波方法去除噪声 1、中值滤波去除噪声 2、均值滤波去除噪声 三、轮廓筛选去除噪声 四、运动轨迹绘制 五、车辆数量检测 1.帧差法检测运动目标 2.预处理：a.转灰度图，绝对值做差 b.二值化，腐蚀，中值滤波，膨胀 c.查找轮廓，筛选轮廓，绘制外接矩形，计数，输出
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posted @ 2018-09-18 16:48
摘要：一、简介 运动物体检测顾名思义就是在视频(视频文件/摄像头获取)中检测运动物体(目标)。 OpenCV中常用的运动物体检测方法有背景减法、帧差法、光流法, 运动物体检测广泛应用于视频安全监控、车辆检测等方面。 背景减法: 就是用原图像减去背景模型, 剩下的就是前景图像, 即运动目标 帧差法: 就是利
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posted @ 2018-09-18 16:40
摘要：一、SURF特征点检测 1、SURF算法概览 SURF，英语全称为SpeededUp Robust Features，直译的话就是“加速版的具有鲁棒性的特征“算法，由Bay在2006年首次提出。SURF是尺度不变特征变换算法（SIFT算法）的加速版。一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍
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posted @ 2018-09-18 16:29
摘要：一、引言：关于兴趣点（interest points） 在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoints）、特征点（feature points） 被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图
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posted @ 2018-09-18 16:28
摘要：一、GrabCut 1、简介 OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改进, Graphcut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要确认前景和背景输入, 该算法就可以完成前景和背景的最优分割, 算法依据《“GrabCut” - Interactive Foreground
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posted @ 2018-09-18 16:27
摘要：一、简介 1、分水岭算法 原理: 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是 山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的 水。随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水 汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构
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posted @ 2018-09-18 16:11
摘要：一、简介 1、HSV颜色空间（hue色调，saturation饱和度，value亮度） HSV颜色空间与人眼所看色彩较接近, 故常用于颜色检测与识别。其中H(色调)、S(饱和度)、V(亮度) H 不同的颜色(红色/绿色/蓝色) 范围: 0~360 S 颜色深浅(浅红/深红) 范围: 0.0~1.0
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posted @ 2018-09-18 15:03
摘要：一、计算点与轮廓的距离及位置关系 pointPolygonTest() contour: 所需检测的轮廓对象 pt: Point2f 类型的pt, 待判定位置的点 measureDist: 是否计算距离的标志, 当其为true时, 计算点到轮廓的最短距离, 当其为false时, 只判定轮廓与点的位置
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posted @ 2018-09-18 14:49
摘要：一、轮廓最小外接圆 minEnclosingCircle() points: 输入的二维点集, 可以填Mat类型或std::vector center: Point2f&类型的center, 圆的输出圆心 radius: float&类型, 表示圆的输出半径 二、轮廓椭圆拟合 fitEllipse(
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posted @ 2018-09-18 14:14
摘要：一、简介 1、最小外接矩形 轮廓最小外接矩形 minAreaRect(InputArray points); points: 输入的二维点集, 可以填Mat类型或std::vector 返回值: RotatedRect类矩形对象, 外接旋转矩形主要成员有center、size、 angle、poin
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posted @ 2018-09-18 14:09
摘要：一、简介 1、使用特定形状的轮廓包围 在实际应用中, 经常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求, 提取包围轮廓的多边形也方便我们做进一步分析, 轮廓包围主要有一下几种: 轮廓外接矩形、轮廓最小外接矩形(旋转)、轮廓最小包围圆形、轮廓拟合椭圆、轮廓逼近多边形曲线 2、轮廓外接矩形 bounding
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posted @ 2018-09-18 13:53
摘要：一简介 1、凸包 凸包(Convex Hull)是一个计算机几何图形学中的概念, 简单来说, 给定二维平面点集, 凸包就是能够将最外层的点连接起来构成的凸多边形, 它能够包含点集中所有的点。物体的凸包检测场应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。 A-H是被标出的凸包缺陷 2、寻找凸包 conve
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posted @ 2018-09-18 12:39
摘要：一、简介 1、访问每一个轮廓 2、轮廓个数和单个轮廓中点的个数 vector<Point> size()表示单个轮廓中点的个数 vector<vector<Point>> size()表示轮廓的中个数 3、访问每一个轮廓的所有点 二、画出每个轮廓的每个点 点的密度可以在第二层for循环中，通过控制自
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posted @ 2018-09-18 12:22
摘要：一、简介 1、轮廓的相关概念 1)什么是轮廓 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，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或者灰度的曲线，或者说是连通域，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中非常有用。 2)注意事项: ①为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前
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posted @ 2018-09-18 10:27
摘要：一、模板匹配概念 模板匹配是一项在一副图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。模板匹配不是基于直方图的，而是通过在输入图像上滑动图像块（模板）同时对比相似度，来对模板和输入图像进行匹配的一种方法。 应用： （1）目标查找定位 （2）运动物体跟踪 1、模板匹配 matchTemplate(
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posted @ 2018-09-18 10:01
摘要：一、概述 二、一维灰度直方图 【示例】 三、不均匀灰度直方图 【示例】 四、RGB三色直方图 【示例】
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posted @ 2018-09-17 17:48
摘要：一、引言 在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫（Hough）变换，其为图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。最基本的霍夫变
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posted @ 2018-09-17 17:27
摘要：一、引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像，如果放大或者缩小图片的尺寸，笼统来说的话，可以使用OpenCV为我们提供的如下两种方式： （1）resize函数。这是最直接的方式， （2）pyrUp( )、pyrDown( )函数。即图像金字塔相关的两个函数，对图像进行向上采样，向下采样的
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posted @ 2018-09-17 17:21
摘要：一、理论与概念讲解 1、开运算（Opening Operation） 开运算（Opening Operation），其实就是先腐蚀后膨胀的过程。其数学表达式如下： 开运算可以用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。 2、闭运算(Closing Operatio
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posted @ 2018-09-17 17:20
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