在opencv轮廓提取中,如何取得Freeman链码表示的轮廓及轮廓的点坐标呢?

C/C++ > 其它技术问题 [问题点数:40分]
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OPENCV轮廓提取findContours和drawContours

关于opencv中轮廓提取函数findcontours()和轮廓绘制函数drawContours()参数的说明和实验结果。

图像轮廓生成Freeman

摘要Freeman码是描述轮廓的另外一种形式,这篇博客我将会用matlab和OpenCV两个版本生成Freeman码。纵观网上很多介绍边缘轮廓的,都提到过Freeman码,但是实现却比较少。 准备工作2.1**matlab版** matlab自身是不带...

Opencv轮廓跟踪算法源码分析(1)——icvFetchContour()

想要看懂Opencv源码,打算从findContours()开始。 源文件: C:\***\opencv\sources\modules\imgproc\src\contours.cpp 环境:opencv2.4.9 + VS2010 void cv::findContours( InputOutputArray _image, ...

python-OpenCV轮廓的查找,绘制,特征,近似,外接矩形

轮廓即是以某种方式表示图像的曲线的的列表,可以把轮廓理解为一个有序的点集。 OpenCV函数原型 cv2.findContours(img, mode, method) 参数解释 img 输入的原图片 mode 轮廓检索模式 RETR...

opencv查找轮廓---cvFindContours && cvDrawCountours 用法例子

环境: vs2008 + opencv2.1 先看,这两个函数的用法(参考 opencv手册): +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ ...

OpenCV图像的轮廓链码

在OpenCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列的每一个元素是曲线一个的位置.关于序列表示轮廓细节将后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像...

图像形状特征(三)--链码及形状数

Freeman链码(弗雷曼链码)是指用曲线起始坐标和边界方向代码来描述曲线或边界的方法,常被用来图像处理、计算机图形学、模式识别等领域中表示曲线和区域边界。它是一种边界的编码表示法,用边界方向作为...

OpenCV图像的轮廓

在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列的每一个元素是曲线一个的位置.关于序列表示轮廓细节将后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的就可以了.函数cvFindContours()从二值图像...

链码 边界长度 形状数

链码(又称为freeman码)是用曲线起始坐标和边界方向代码来描述曲线或边界的方法,常被用来图像处理、计算机图形学、模式识别等领域中表示曲线和区域边界。它是一种边界的编码表示法,用边界方向作为编码...

OpenCV学习笔记(8)—轮廓的匹配

一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板. 矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较...公式p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上

opencv轮廓及点在轮廓内判断

在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列的每一个元素是曲线一个的位置.关于序列表示轮廓细节将后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的就可以了. 函数cvFindContours()从二值...

OpenCV图像的轮廓的匹配

一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;...通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩:公式p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶数表示对应的

OpenCV轮廓检测

最近再次用到了opencv轮廓这里结合作者冰山一角的博客... 对于轮廓的相关数据结构表示和几本操作(查找轮廓,画轮廓),可参见前面两片关于轮廓的例程,这里不多讲。 对于查找轮廓我们一般要对图像

OpenCV轮廓提取

在OpenCV中,一个轮廓一般对应一系列的,也就是图像的一条曲线,表示方法可能根据不同的情况有所不同,在OpenCV中,一般用序列来存储轮廓信息,序列的每一个元素是曲线一个的位置。虽然Canny之类的边缘...

OpenCV仪表数据识别(五):数字分割提取

本篇介绍数字的自动分割。将每行的数字单独分割出来才能够一个...分别建立各个轮廓轮廓矩 将每个矩形切割出来,并单独存为一个图像 旋转后的行图片如图,一共有4行,这里就只贴一行了。 分割后的数字图片如图: 2

OpenCV通过cvFindContours与cvDrawCountours函数查找轮廓

FindContours 二值图像寻找轮廓 int cvFindContours(CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST, int method=CV_CHAIN_APPROX_...

轮廓的查找、表达、绘制、特性匹配 c#版

作者:王先荣 前言  轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。... 首先我们面对的问题是如何图像找到轮廓OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作,我们的任务只是调用现成的函数而已。Image类的

OpenCV学习笔记(7)—轮廓

在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列的每一个元素是曲线一个的位置.关于序列表示轮廓细节将后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像...

opencv学习篇(8)轮廓的查找、表达、绘制、特性匹配

前言  轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。前面讲了如何根据色彩色彩... 首先我们面对的问题是如何图像找到轮廓OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作,我们的任务只是调用现成的函数而已。Image类的FindCo

OpenCV函数】轮廓提取;轮廓绘制;轮廓面积;外接矩形

二值图像寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,  int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,  int method=CV_CHAIN_APPROX_SI

OpenCV_轮廓的查找、表达、绘制、特性匹配

虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配...

OpenCV——findContours函数的使用(基于Mat轮廓处理基础)

本文所有代码参考OpenCV 300 目录 1.提取轮廓 2.绘制轮廓 3.获取轮廓最小外接矩形 4.获取轮廓最小外接圆 5.填充RotatedRect 1.提取轮廓 void findContours//提取轮廓,用于提取图像的轮廓 ( ...

Opencv图像识别从零到精通(23)----轮廓

当看到轮廓的时候,发现没有办法具体到什么, 因为关系轮廓的东西似乎有很多,例如检测轮廓提取轮廓轮廓跟踪,轮廓面积,周长,标记,匹配,还有一系列的外接最小矩形,圆形,椭圆,图像矩,填充孔洞等,不得不...

opencv笔记(二十九)——提取轮廓相关函数使用方法

opencv中常用的跟轮廓相关的操作有:findContours()查找轮廓;drawContours()画轮廓轮廓填充;计算轮廓的面积和周长;提取轮廓凸包,矩形,最小外接矩形,外接圆等。它们都有相应的函数可以直接调用,那么任意形状...

OpenCV轮廓、多边形逼近、关键、周长和面积、边界框、矩、轮廓树、凹凸包、几何直方图、匹配

OpenCv轮廓高级应用(轮廓匹配,几何直方图)  最近再次用到了opencv轮廓这里结合作者冰山一角的博客(http://www.cnblogs.com/slysky/)以及自己的体会此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog,遗憾的是...

Opencv中一些基本概念

(1)ROI和COIROI投资领域是Return on investment的意思,也就是投资回率的... 实际上ROI在opencv中是指Region of interest,感兴趣的区域的意思。COI是Channel of interest的意思。计算机表示图像的时候,是按RG

使用Opencv进行轮廓检测,字符提取,简单的直方图字符识别!

所需函数:1.cvFindContours函数功能:从二值图像检索轮廓,并返回检测到的轮廓的个数函数原型:int) cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size = ...

链码

思想:首先目标边界轮廓上选择一个起始,然后从该起始开始,按照顺时针方向,沿边界顺次的为边界上的各坐标点找出4方向链码或8方向链码表示该线段时对应的方向编码值,并将其标注出来。这样就可以用一串数字...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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