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摘要:OpenCFU提供了MAKEFILE,基于此就可以进行CodeBlocks(以下简称CB)的环境配置,并且进入调试状态,方便下面代码浏览和学习。总的来说,CB的配置具有更多Linux自己的味道,也就是有一些难度的意思。我在配置过程中,也是走了一些弯路,逐渐加深了对其细节的认识了解,最后在29日中午,收到http://forums.codeblocks.org/index.php?topic=660... 阅读全文
posted @ 2020-09-29 15:28 jsxyhelu 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、基本情况What is OpenCFUOpenCFU is a C++ program to count bacterial colonies and other circular objects. It heavily uses OpenCV for image processing and Gtkmm for GUI. More information is available on th... 阅读全文
posted @ 2020-09-15 06:37 jsxyhelu 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:题目:Opencv multiple circle detection in a imagehttps://answers.opencv.org/question/234920/opencv-multiple-circle-detection-in-a-image/原图如上,目标是从这副图片中寻找“细胞”区域。难点分析:现实采集的图像,质量还是存在一定问题。边界部分可能有所干扰。参考代码: ... 阅读全文
posted @ 2020-09-13 07:08 jsxyhelu 阅读(169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、基本情况目前网络服务多以Http方式直接传播数据信息。在本次调用中,首先是开通权限而后是鉴权 public static class AccessToken { // 调用getAccessToken()获取的 access_token建议根据expires_in 时间 设置缓存 // 返回token示例 public static Str... 阅读全文
posted @ 2020-09-12 07:18 jsxyhelu 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点​ 轮廓是图像处理中非常常见的。对现实中的图像进行采样、色彩变化、灰度变化之后,能够处理得到的是“轮廓”。它直接地反应你了需要分析对象的边界特征。而对轮廓的分析,实际上也就是对原图像特征的分析。 在Opencv中,已经实现了基础的轮廓算法,但是相比较于比如halcon这样的专业软件,在轮廓处理这块的功能还是比较缺乏的。这里就通过一个... 阅读全文
posted @ 2020-07-20 13:51 jsxyhelu 阅读(297) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本篇博客是课程《基于OpenCV的钢管计数项目实战》第7课的提纲。在前面已经详细分析3种主要算法的基础上,本节的重点在于如果将每一种算法找到的目标有效地融合起来,并且进一步横向分析研究算法间的关系,最后就整套算法创造过程中产生的思考进行联想和畅谈,希望多少能够给关注这个方向、有类似需求的创作者一些思考。一、算法流程首先对于自然图片,通过blod detection获得准确的半径以及一些准确的钢管;... 阅读全文
posted @ 2020-07-09 18:44 jsxyhelu 阅读(335) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:1、先验知识:“印章”有两个明显特点:红的,圆的。这都有可能是准确识别、进而增强的依据。因为我们要识别的图片,印章不是很清楚,所以其圆的特性有可能不成立,所以我主要通过颜色来分析。2、具体实现:2.1 依据红色的区域通过域的转换,首先找到“红色”区域: Mat src = imread("e:/template/stamp.png"); Mat temp; Mat temp1; Mat... 阅读全文
posted @ 2020-07-06 21:44 jsxyhelu 阅读(180) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、OpenCV中的轮廓 在OpenCV中,将 Canny 等边缘检测算法根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,作为一个整体来研究和分析,称之为轮廓。比如对于这副图片:图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像,包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX, 其中c 代表 “轮廓(contour)”,h 代表 “孔(hole)”(也可以理解为内轮廓)。同样,... 阅读全文
posted @ 2020-07-03 06:59 jsxyhelu 阅读(749) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:霍夫变换是一种特征提取方法,被广泛应用在图像处理和计算机视觉应用中。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征,其霍夫圆/线变换的在OpenCV中均有具体实现。本文从概况和历史、OpenCV中的调用方法、理论原理、OpenCV实现代码浅析等方面具体研究分析,希望能够帮助读者理清相关思路、提高实践能力。 阅读全文
posted @ 2020-06-25 07:39 jsxyhelu 阅读(860) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:所谓Blob就是图像中一组具有某些共同属性(例如,灰度值)的连接像素,深色连接区域是斑点,斑点检测的目的是识别并标记这些区域。OpenCV提供了一种方便的方法来检测斑点并根据不同的特征对其进行过滤。本文丛使用方法、代码解析和原理分析3个方面全方面分析Blobdetector,并且和轮廓分析做简单比较。 阅读全文
posted @ 2020-06-18 20:11 jsxyhelu 阅读(1856) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:OpenCV使用了两步PR审核。当开发者提交pull request后,PR首先需要通过OpenCV Buildbot的自动测试,包括18种测试配置。 当PR通过了自动测试后,OpenCV核心团队的成员将会对PR进行审核,若通过则此PR将会被集成进OpenCV主版本中。本文展示一次简单的bug修复过程。 阅读全文
posted @ 2020-06-14 07:43 jsxyhelu 阅读(119) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 通过分析OpenCV.JS(官方下载地址 https://docs.opencv.org/_VERSION_/opencv.js)的白名单,我们可以了解目前官方PreBuild版本并没有实现QR识别。但是我们仍然可以通过轮廓分析的相关方法,去实现“基于opencv.js实现二维码定位”,这就是本篇BLOG的主要内容。 阅读全文
posted @ 2020-06-03 22:28 jsxyhelu 阅读(664) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本Blog来源于实际项目,所采用框架组合中,OpenCV实现算法主体、pybind11完成OpenCV的Python封装、django提供Web应用服务,三者协同配合,共同实现“网络后端调用OpenCV算法,解决特定问题”的目标。 由于pybind11在windows和在linux下的部署安装,都已经分别专门撰文,本文以django的配置和整体集成为重心。最终调用的OpenCV算法,也以GOWarper来表示。 阅读全文
posted @ 2020-05-26 19:36 jsxyhelu 阅读(297) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、情况说明layerModelBlending是属于photo 模块下的算法,我很大程度上参考seamlessclone进行实现。这是我第一次编写功能模块,不同于之前的教程或者是某些参数的修改。这里的操作需要更多的工作。这里将过程中出现的问题和解决方法进行分析,作为经验。二、问题分析主要是修改两个地方,一个是photo.hpp,主要是添加头文件;//! layerModelBlending al... 阅读全文
posted @ 2020-05-22 14:44 jsxyhelu 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 所谓图层混合模式就是指一个层与其下图层的色彩叠加方式,在这之前我们所使用的是正常模式,除了正常以外,还有很多种混合模式,它们都可以产生迥异的合成效果。 本文实现了其中17种混合算法,代码规则,文档齐全。 阅读全文
posted @ 2020-05-22 07:54 jsxyhelu 阅读(756) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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