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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 16:59 阿牧路泽 阅读(246) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 16:48 阿牧路泽 阅读(427) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 16:40 阿牧路泽 阅读(1225) 评论(0) 推荐(1)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 16:29 阿牧路泽 阅读(360) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 16:28 阿牧路泽 阅读(441) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 16:27 阿牧路泽 阅读(1251) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 16:11 阿牧路泽 阅读(528) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 15:03 阿牧路泽 阅读(446) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 14:49 阿牧路泽 阅读(1405) 评论(0) 推荐(0)
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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( 阅读全文
posted @ 2018-09-18 14:14 阿牧路泽 阅读(1964) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 14:09 阿牧路泽 阅读(2034) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 13:53 阿牧路泽 阅读(880) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 12:39 阿牧路泽 阅读(970) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 12:22 阿牧路泽 阅读(212) 评论(0) 推荐(0)
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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 阅读全文
posted @ 2018-09-18 10:27 阿牧路泽 阅读(552) 评论(0) 推荐(0)
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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( 阅读全文
posted @ 2018-09-18 10:01 阿牧路泽 阅读(719) 评论(0) 推荐(1)
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