java opencv 轮廓检测 / 张生荣

Java+opencv3.2.0实现轮廓检测

轮廓是由一系列的点组成的集合,表现在图像中就是一条曲线. OpenCV3.2.0中提供了查找轮廓的方法: Imgproc.findContours(Mat image, List contours, ...

首先大家可以对OpenCV有个初步的了解,可以参考:简单了解OpenCV 轮廓(Contours),指的是有相同颜色或者密度,连接所有连续点的一条曲线.检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有 ...

目录函数原型参数说明测试代码测试效果补充函数原型 cv::Rect boundingRect( InputArray array ); 参数说明输入:InputArray类型的array ...

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 ...

图像的轮廓检测,如计算多边形外界.形状毕竟.计算感兴趣区域等. Contours : Getting Started 轮廓简单地解释为连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜色或强度. 轮廓是 ...

java+opencv实现人脸检测,调用笔记本摄像头实时抓拍,人脸会用红色边框标识出来,并且将抓拍的目录存放在src下,图片名称是时间戳. 环境配置:win7 64位,jdk1.8 CameraBas ...

边缘检测 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: ...

要想实现轮廓检测,首先我们需要对待检测的图像进行图像处理: 图像灰度化.高斯滤波.Canny 边缘检测.边缘检测放大处理.提取轮廓. 一.实现简单的全图型检测即只要将drawContours第三个参 ...

图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘,而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系. 带有结构关系的边缘检测,这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系. 图为一个具有4个不连通边缘的二值化 ...

目录介绍示例代码效果图补充介绍在某些情况下对图像进行缩放后,角点信息可能会丢失,这时候Harri便不能检测到所有的角点.SIFT(scale-invariant feature trans ...

前两篇博文分别介绍了图像的边缘检测和轮廓检测,本文接着介绍图像的轮廓检测和轮廓外接矩形: 一.代码部分: // extract_contours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #in ...

目录实现步骤主要代码效果图实现步骤 1.获取视频 2.设置形态学结构 3.创建Video.createBackgroundSubtractorMOG2() 4.提取模型 BS 5.进行形态学变 ...

相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制 ...

OpenCv提供了函数 findContours()用于对物体轮廓进行检测,该函数实现算法是由S.suzuki K.Abe于1985年发表的.OpenCVSharp封装了这个函数,有2个参数(cont ...

前言我们又来破解验证码啦,今天上场的是–顶象面积验证码根据场景来看,我们需要根据图片中分隔好的区域找到面积最大的一块来点击它. 那么我们把它拆分成以下几个步骤: 检测出图中标记的点将检测出来的点连 ...

目录环境准备制作主界面整体结构介绍核心代码与知识点讲解 JPanel中如何显示摄像头的图像 OpenCV调用摄像头使用摄像头拍照完整代码 OpenCVUtil.java ImageUtil ...

目录 1.凸包检测与凸缺陷定义 2.opencv相关实现函数 3.代码实践 4.总结 1.凸包检测与凸缺陷定义凸包是将最外层的点连接起来构成的凸多边形,它能包含点击中所有的点.物体的凸包检测常应用在 ...

目录 1.基于OpenCV的形状检测Python版本 1.1.定义我们的形状检测器类ShapeDetector 1.2.基于OpenCV的形状检测器 2.基于OpenCV的形状检测C++版本 2.1代 ...

本文实例为大家分享了OpenCV实现检测和追踪车辆的具体代码,供大家参考,具体内容如下完整源码GitHub 使用高斯混合模型(BackgroundSubtractorMOG2)对背景建模,提取出前景 ...

本文为大家分享了Opencv轻松检测出图片中条形码的步骤,供大家参考,具体内容如下 1. 原图像大小调整,提高运算效率 2. 转化为灰度图 3. 高斯平滑滤波 4.求得水平和垂直方向灰度图像的梯度差, ...

注意这里提取到的人脸图片的保存地址要改成自己要保存的地址 opencv人脸的检测模型的路径也要更改为自己安装的opencv的人脸检测模型的路径 import cv2 save_path = 'F:\\ ...