国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

opencv 凸包檢測 convexHull

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了opencv 凸包檢測 convexHull。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

#include "iostream"
#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat  img, temp, temp2,dst, dstbin, distancetransform,rel, rel2,gary, _threshold, temp3, OPEN;

	img = imread("shou2.jpg");

	resize(img, dst, Size(0, 0), 0.1, 0.1);
	dst.copyTo(temp3);

	cvtColor(dst, gary, COLOR_BGR2GRAY);

	threshold(gary, _threshold, 50, 255, THRESH_TOZERO);

	Mat kernel = getStructuringElement(1, Size(3, 3));

	morphologyEx(_threshold, OPEN, MORPH_OPEN, kernel);

	GaussianBlur(OPEN, temp2, Size(5, 5), 5, 0);

	threshold(temp2, rel, 100, 255, THRESH_BINARY);
	Mat canny;
	Canny(rel, canny, 50, 170, 3, false);

	//Mat kernel = getStructuringElement(1, Size(3, 3));

	//erode(canny, canny, kernel);
	dilate(canny, canny, kernel);

	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;
	findContours(canny, contours, hierarchy, 0, 2, Point());

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		vector<Point> pointss;
		convexHull(contours[i], pointss);
	

		for (int j = 0; j < pointss.size(); j++)
		{
			if (j == pointss.size()-1)
			{
				line(dst, pointss[j], pointss[0], Scalar(0, 0, 255));
				break;
			}
			line(dst, pointss[j], pointss[j + 1], Scalar(0, 0, 255));
		}
	
	}
	imshow("dst", dst);
	imshow("temp3", temp3);
	imshow("canny", canny);

	waitKey(0);

	return 1;
}

opencv 凸包檢測 convexHull,Opencv,opencv,人工智能,計算機視覺文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-660616.html

到了這里,關(guān)于opencv 凸包檢測 convexHull的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權(quán),不承擔相關(guān)法律責任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務器費用

相關(guān)文章

  • 人工智能-OpenCV+Python實現(xiàn)人臉識別(人臉檢測)

    在OpenCV中使用Haar特征檢測人臉,那么需要使用OpenCV提供的xml文件(級聯(lián)表)在haarcascades目錄下。這張級聯(lián)表有一個訓練好的AdaBoost訓練集。首先要采用樣本的Haar特征訓練分類器,從而得到一個級聯(lián)的AdaBoost分類器。Haar特征值反映了圖像的灰度變化情況。例如:臉部的一些特征

    2024年02月06日
    瀏覽(91)
  • 16- OpenCV:輪廓的發(fā)現(xiàn)和輪廓繪制、凸包

    16- OpenCV:輪廓的發(fā)現(xiàn)和輪廓繪制、凸包

    目錄 一、輪廓發(fā)現(xiàn) 1、輪廓發(fā)現(xiàn)(find contour in your image) 的含義 2、相關(guān)的API 以及代碼演示 二、凸包 1、凸包(Convex Hull)的含義 2、Graham掃描算法- 概念介紹 3、cv::convexHull 以及代碼演示 三、輪廓周圍繪制矩形和圓形框 一、輪廓發(fā)現(xiàn) 1、輪廓發(fā)現(xiàn)(find contour in your image) 的含義 輪

    2024年02月21日
    瀏覽(24)
  • opencv-疲勞檢測-眨眼檢測

    2024年02月12日
    瀏覽(16)
  • OpenCV入門(十九)快速學會OpenCV 18 圓環(huán)檢測

    OpenCV入門(十九)快速學會OpenCV 18 圓環(huán)檢測

    作者:Xiou 霍夫變換除了用來檢測直線外,也能用來檢測其他幾何對象。實際上,只要是能夠用一個參數(shù)方程表示的對象,都適合用霍夫變換來檢測。用霍夫圓變換來檢測圖像中的圓,與使用霍夫直線變換檢測直線的原理類似。 在霍夫圓變換中,需要考慮圓半徑和圓心(x坐標

    2024年02月16日
    瀏覽(15)
  • OpenCV入門(十四)快速學會OpenCV 13 邊緣檢測

    OpenCV入門(十四)快速學會OpenCV 13 邊緣檢測

    作者:Xiou 邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題,邊緣檢測的目的是標識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化,包括深度不連續(xù)、表面方向不連續(xù)、物質(zhì)屬性變化和場景照明變化。邊緣檢測特征是提取中的一個研

    2024年02月04日
    瀏覽(33)
  • 《opencv實用探索·十二》opencv之laplacian(拉普拉斯)邊緣檢測,Scharr邊緣檢測,Log邊緣檢測

    《opencv實用探索·十二》opencv之laplacian(拉普拉斯)邊緣檢測,Scharr邊緣檢測,Log邊緣檢測

    1、Laplacian算子 Laplacian(拉普拉斯)算子是一種二階導數(shù)算子,其具有旋轉(zhuǎn)不變性,可以滿足不同方向的圖像邊緣銳化(邊緣檢測)的要求。同時,在圖像邊緣處理中,二階微分的邊緣定位能力更強,銳化效果更好,因此在進行圖像邊緣處理時,直接采用二階微分算子而不使

    2024年04月10日
    瀏覽(24)
  • 《opencv實用探索·十一》opencv之Prewitt算子邊緣檢測,Roberts算子邊緣檢測和Sobel算子邊緣檢測

    《opencv實用探索·十一》opencv之Prewitt算子邊緣檢測,Roberts算子邊緣檢測和Sobel算子邊緣檢測

    1、前言 邊緣檢測: 圖像邊緣檢測是指在圖像中尋找灰度、顏色、紋理等變化比較劇烈的區(qū)域,它們可能代表著物體之間的邊界或物體內(nèi)部的特征。邊緣檢測是圖像處理中的一項基本操作,可以用于人臉識別、物體識別、圖像分割等多個領(lǐng)域。 邊緣檢測實質(zhì)上是計算當前點和

    2024年02月22日
    瀏覽(19)
  • 【OpenCV】基于OpenCV/C++實現(xiàn)yolo目標檢測

    【OpenCV】基于OpenCV/C++實現(xiàn)yolo目標檢測

    我們都知道, yolo 這些深度學習檢測算法都是在python下用 pytorch 或 tf 框架這些訓練的,訓練得到的是pt或者weight權(quán)重文件,這些是算法開發(fā)人員做的事情,如何讓算法的檢測精度更高、速度更快。 但在工程化的時候,一般還是要用 C++ 實現(xiàn)的, OpenCV 不只是能進行圖像的基本

    2024年02月15日
    瀏覽(19)
  • 人工智能算法工程師面試題——之OpenCV必背匯總(四)

    在OpenCV中,圖像融合通常指的是將兩個或更多圖像以某種方式組合在一起,以創(chuàng)建一個新的圖像。這個過程可以用于多種目的,比如藝術(shù)效果、圖像修復或信息增強。實現(xiàn)圖像融合的一種常見方法是通過加權(quán)求和,也就是每個像素位置上將不同圖像的像素值按照一定的權(quán)重相

    2024年02月21日
    瀏覽(20)
  • 13- OpenCV:霍夫檢測:直線、圓檢測

    13- OpenCV:霍夫檢測:直線、圓檢測

    目錄 一、霍夫變換簡介 1、霍夫變換的原理 2、霍夫變換的優(yōu)點 3、霍夫變換的缺點 4、霍夫變換的應用場景 5、使用霍夫變換的步驟 二、霍夫變換—直線檢測 1、霍夫直線變換介紹 2、霍夫直線變換的例子 3、相關(guān)API學習(代碼例子) 三、霍夫變換—圓檢測 1、霍夫圓檢測原理

    2024年02月21日
    瀏覽(25)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包