浮沉沉浮

2019年8月8日

摘要：我们只分析关于滑动条的那段代码: #.首先, 我们加载了两个图像, 目的是把它们混合显示. src1 = imread("../../images/LinuxLogo.jpg"); src2 = imread("../../images/WindowsLogo.jpg"); src1 = imrea 阅读全文

posted @ 2019-08-08 10:00 浮沉沉浮阅读(386) 评论(0) 推荐(0)

opencv中的图像矩（空间矩，中心矩，归一化中心矩，Hu矩）

摘要：严格来讲矩是概率与统计中的一个概念，是随机变量的一种数字特征。设 x 为随机变量，C为常数，则量E[(x−c)^k]称为X关于C点的k阶矩。比较重要的两种情况如下： 1.c=0,这时a_k=E(X^k)称为X的k阶原点矩; 2.c=E(X),这时μ_k=E[(X−EX)^k]称为X的k阶中心矩一阶阅读全文

posted @ 2019-08-08 09:30 浮沉沉浮阅读(9180) 评论(0) 推荐(0)

2019年8月7日

计算物体的凸包

摘要：凸包跟多边形逼近很像，只不过它是物体最外层的"凸"多边形：集合A内连接任意两个点的直线都在A的内部，则称集合A是凸形的。如下图，红色的部分为手掌的凸包，双箭头部分表示凸缺陷(Convexity Defects)，凸缺陷常用来进行手势识别等；阅读全文

posted @ 2019-08-07 14:50 浮沉沉浮阅读(507) 评论(0) 推荐(0)

OpenCV函数：提取轮廓相关函数使用方法

摘要： opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓，并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式官网：https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__ 阅读全文

posted @ 2019-08-07 11:07 浮沉沉浮阅读(2596) 评论(0) 推荐(0)

模板匹配细节研究

摘要：昨天学习力一下模板匹配函数的调用，但是没有细究，今天再看程序时：发现一个问题：这里g_nMatchMethod是需要与匹配方法作比较，而g_nMatchMethod确是数字，这是输出的结果；之后转到定义里面：发现了这个，也就是说0,1,2等数字已经定义好了，代表的各自的方法，具体的传递是怎么做阅读全文

posted @ 2019-08-07 10:26 浮沉沉浮阅读(435) 评论(0) 推荐(0)

2019年8月6日

模板匹配

摘要：模板匹配是一项在一-幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术。在OpenCV2和OpenCV3中，模板匹配由MatchTemplate()函数完成。需要注意，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，对实际的图像块和输入图像进行匹配的一种匹配方法。模板匹配的工作方式阅读全文

posted @ 2019-08-06 21:24 浮沉沉浮阅读(3331) 评论(0) 推荐(0)

直方图计算

摘要：直方图直方图是对数据的集合统计，并将统计结果分布于一系列预定义的 bins 中。这里的数据不仅仅指的是灰度值，统计数据可能是任何能有效描述图像的特征。先看一个例子吧。假设有一个矩阵包含一张图像的信息 (灰度值 ): 直方图对比可查看：直方图对比¶ #include "opencv 阅读全文

posted @ 2019-08-06 14:38 浮沉沉浮阅读(1361) 评论(0) 推荐(0)

反向投影

摘要：什么是反向投影？反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲，所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。例如，你有一个肤色直方图 ( Hue-Saturation 直方图 ),你可以用它来寻找图像中的肤色区域: 实阅读全文

posted @ 2019-08-06 14:21 浮沉沉浮阅读(1017) 评论(0) 推荐(0)

使用imread()函数读取图片的六种正确姿势

摘要： OpenCV实践之路——使用imread()函数读取图片的六种正确姿势 opencv里的argv[1]指向的文件在哪里测试阅读全文

posted @ 2019-08-06 10:38 浮沉沉浮阅读(4945) 评论(0) 推荐(0)

2019年8月5日

OpenCV——查找、绘制轮廓

摘要：使用OpenCV函数 findContours 使用OpenCV函数 drawContours 阅读全文

posted @ 2019-08-05 21:02 浮沉沉浮阅读(286) 评论(0) 推荐(0)

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