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搜索资源列表

  1. 基于OpenCV的车辆轮廓检测

  2. 为了获得理想的车辆轮廓线,提出了一种基于开源计算机视觉库OpenCV的轮廓检测新方法。首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等预处理,获得二值化黑白图像。然后通过轮廓提取和跟踪检测到车辆外轮廓线。在VC++6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法。由实验结果看出,该方法可以较为理想地获得车身外轮廓线信息,既节省了预处理的时间,也保证了精度。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-02-15
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：younewzg

  1. OpenCV例程汇总

  2. OpenCV例程汇总 基于opencv的use摄像头视频采集程序 1 基于opencv的两个摄像头数据采集 3 能激发你用代码做视频的冲动程序 6 图像反转（就是把黑的变白，白的变黑） 11 图像格式的转换 12 从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测 13 采用Canny算子进行边缘检测 15 角点检测 18 图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的） 21 Log-Polar极坐标变换 22 对图像进行形态学操作（图像的开闭，腐蚀和膨胀运算） 24 用不同的核

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bihaichentian

  1. OpenCV教程-基础篇.pdf

  2. OpenCV教程-基础篇.pdf 基于opencv的use摄像头视频采集程序 1 基于opencv的两个摄像头数据采集 3 能激发你用代码做视频的冲动程序 6 图像反转（就是把黑的变白，白的变黑） 11 图像格式的转换 12 从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测 13 采用Canny算子进行边缘检测 15 角点检测 18 图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的） 21 Log-Polar极坐标变换 22 对图像进行形态学操作（图像的开闭，腐蚀和膨胀运算） 24

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-08-23
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：kvn_cn

  1. OPenCv经典例程

  2. opencv例程有很多经典例程 基于opencv的use摄像头视频采集程序 1 基于opencv的两个摄像头数据采集 3 能激发你用代码做视频的冲动程序 6 图像反转（就是把黑的变白，白的变黑） 11 图像格式的转换 12 从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测 13 采用Canny算子进行边缘检测 15 角点检测 18 图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的） 21 Log-Polar极坐标变换 22 对图像进行形态学操作（图像的开闭，腐蚀和膨胀运算） 24

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-06-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weilaiyixing00

  1. opencv实例

  2. 基于opencv的use摄像头视频采集程序 1 基于opencv的两个摄像头数据采集 3 能激发你用代码做视频的冲动程序 6 图像反转（就是把黑的变白，白的变黑） 11 图像格式的转换 12 从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测 13 采用Canny算子进行边缘检测 15 角点检测 18 图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的） 21 Log-Polar极坐标变换 22 对图像进行形态学操作（图像的开闭，腐蚀和膨胀运算） 24 用不同的核进行图像的二维滤波 2

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-03-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u011177159

  1. OpenCV入门教程之目标分割、特征提取专题

  2. 在这个专题中个，我们主要讨论怎么去分割图像，以及检测图像中的目标。在这里，我们以分割车牌字符为例子进行讨论。 我们可以分为三步来实现： （1） 对图像进行预处理 （2） 找到轮廓 （3） 计算轮廓的最小矩形，得到字符的具体坐标 （4） 提取字符特征 通过上面的三步后，就可以实现字符分割，然后，使用常规的字符识别方法，即可进行字符识别。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-06-08
    • 文件大小：198656
    • 提供者：shcai_08

  1. 线段检测与圆检测

  2. 在《【OpenCV入门指南】第五篇轮廓检测上》与《【OpenCV入门指南】第六篇轮廓检测下》讲解了OpenCV的轮廓检测。本篇将讲解在OpenCV中使用线段检测与圆检测。 线段检测与圆检测主要运用Hough变换，Hough变换是一种利用图像的全局特征将特定形状的边缘连接起来，形成连续平滑边缘的一种方法。它通过将源图像上的点影射到用于累加的参数空间，实现对已知解析式曲线进行识别。 在OpenCV编程中，线段检测和圆检测已经封装成函数了，直接使用cvHoughLines2和cvHoughCircl

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-22
    • 文件大小：186368
    • 提供者：shushengzheng

  1. 研究论文-基于图像处理技术的管道裂缝检测方法研究.pdf

  2. 提出了一种新的管道裂缝检测方法，基于OpenCV开源平台开发了一个方便用户使用的图像处理系统，实现了管道缺陷检测。该方法首先利用中值滤波法去除图像中的噪声；然后使用形态学梯度算法检测裂缝图像边缘轮廓；最后通过Otsu算法自适应地选取阈值分割图像得到管道裂缝的二值图像。对管道裂缝的检测实验结果表明本文提出的方法检测效果优于DEE（dou-edge evaluation）方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_39840387

  1. OpenCV 轮廓检测的实现方法

  2. 主要介绍了OpenCV 轮廓检测的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：218112
    • 提供者：weixin_38537684

  1. 使用OpenCV实现道路车辆计数的使用方法

  2. 今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。 我们将从以下四个方面进行介绍： 1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。 2. OpenCV图像过滤器。 3. 利用轮廓检测物体。 4. 建立进一步数据处理的结构。 背景扣除算法 有许多不同的背景扣除算法，但是它们的主要思想都很简单。 假设有一个房间的视频，在某些帧上没有人和宠物，那么此时的视频基本为静态的，我们将其称为背景（backg

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：307200
    • 提供者：weixin_38697808

  1. OpenCV实现轮廓的发现

  2. 前言：         当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。 一、查找、绘制轮廓       首先了解一下轮廓的定义。一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。 1.1 find

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：83968
    • 提供者：weixin_38621312

  1. (三)OpenCV图像处理_01_切边

  2. 方法一： 通过边缘检测 + 轮廓发现或者直线检测最大外接矩形实现 方法二： 通过二值分割 + 形态学方法 + Hough直线 找到最大外接矩形 #include #include using namespace std; using namespace cv; Mat src, gray, dst; RNG rng; int threshold_value = 128; void FindROI(int, void*);//ROI感兴趣的区域//COI感兴趣的通道 void Check_Rot

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：230400
    • 提供者：weixin_38717171

  1. opencv-course:在4小时内学习OpenCV-我在freeCodeCamp上的Python和OpenCV课程中使用的代码-源码

  2. 4小时内使用Python实现OpenCV 我在上的使用的注释和代码。 重要更新： caer.train_val_split()是不推荐使用的功能。 请改用sklearn.model_selection.train_test_split() 。 有关更多详细信息，请参见 。 课程大纲（带时间戳） 1.安装 除了安装OpenCV，我们还将介绍以下软件包的安装： 是用于高性能AI研究的轻量级高性能Vision库。 它通过提取不必要的样板代码来简化您的计算机视觉方法，使您可以灵活地快速构建深度学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42097208

  1. Python使用Opencv实现边缘检测以及轮廓检测

  2. Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。Canny边缘检测器算法基本步骤：平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘。非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某一像素在梯度的正方向和负方向上是否是局部最大值，如果是，则抑制该像素（像素不属于边缘）。这是一种边

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38630463

  1.  离线建模法在虚拟键盘中的应用

  2. 针对基于图像处理技术的虚拟键盘存在的按键定位准确度低的问题，提出了一种基于图像处理的离线建模的方法。该方法将摄像头和键盘距离保持固定，通过摄像头采集键盘图像，轮廓查找算法定位键盘的每一行，再进行一些简单的计算即可建立键盘在采集的图像中的位置信息。后续程序只需检测手指按下的位置，通过坐标转换即可定位用户按下的目标按键，实现输入功能。本文在VC6.0编程环境下，用开源机器视觉库（OpenCV），编写了软件算法，实验表明该方法能够高准确度定位键盘位置，为虚拟键盘的研究提供了新的设计方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38689976

  1. Python使用Opencv实现边缘检测以及轮廓检测

  2. Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。Canny边缘检测器算法基本步骤：平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。 计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘。 非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某一像素在梯度的正方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38616435

  1. opencv 图像轮廓的实现示例

  2. 图像轮廓 Contours：轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。 边缘检测检测出边缘，边缘有些未连接在一起。 注意问题 1.对象为二值图像，首先进行阈值分割或者边缘检测。 2.查找轮廓需要更改原始图像，通常使用原始图像的一份进行拷贝。 3.在opencv里，是从黑色背景里找白色。因此对象必须是白色，背景为黑色。 方法 cv2.findContours() cv2.drawContours() 通过cv2.findContours() 查找轮廓在哪里，再通过 cv2.drawCo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：463872
    • 提供者：weixin_38743235

  1. OpenCV 轮廓检测的实现方法

  2. 轮廓概述 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。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。  为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。  查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。  在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体,要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。 轮廓检测的作用： 1.可以检测图图像或者

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：214016
    • 提供者：weixin_38679277

  1. Python Opencv实现单目标检测的示例代码

  2. 一 简介 目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分，将其分割出来进行下一步操作，可避免背景的干扰。以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法，算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1，背景区域全置为0，然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割，在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例。 环境：python3.7 opencv4.4.0 二 背景前景分离 1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件 根据图像前景和背景的差异进行二值化，例如有明显颜色差异的转换到HSV色彩空间进行分割。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：143360
    • 提供者：weixin_38735899

  1. 基于机器视觉的导爆管自动检测系统研究

  2. 机器视觉系统在工业生产过程中，提供了比人工检测更为迅捷、精确的自动检测方法。为了实现塑料导爆管高速度、高精度的自动检测，设计了一种基于机器视觉的导爆管自动检测系统。该系统采用CMOS数字相机实现图像采集，在Windows下基于开源计算机视觉库OpenCV，运用ROI区域提取、图像滤波、图像分割以及轮廓检测等图像处理算法完成缺陷检测，再通过遍历像素点等方式进行特征检测。实验结果表明，该系统在保证稳定的情况下，提高了次品的识别率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38531210
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