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基于OpenCV的图片中红色区域截取与面积计算
weixin_41499627
2018-05-22 03:14:34
有一张图片,是干净齿轮上沾有红色印痕的,现在要求计算出红色印痕的大小,要用图像处理的方法,我选择用基于Opencv的C++方法处理,但是首先要将图片中红色部分选区出来。然后通过后续的处理计算出该部分的面积。现在问题是如何要先将红色部分识别出来?程序上要如何实现啊,还有图片需不需要进行预处理?
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基于OpenCV的图片中红色区域截取与面积计算
有一张图片,是干净齿轮上沾有红色印痕的,现在要求计算出红色印痕的大小,要用图像处理的方法,我选择用基于Opencv的C++方法处理,但是首先要将图片中红色部分选区出来。然后通过后续的处理计算出该部分的面积。现在问题是如何要先将红色部分识别出来?程序上要如何实现啊,还有图片需不需要进行预处理?
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codedoctor
2018-05-25
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二值化是将图像的RGB按2 4 8 ...2的次方来划分等级 一般是先做灰度化,再进行二值化 你这个如果图像中的红色很突出。 你可以简单的用取色器取到其中的红色的RGB,再设置一下RGB的范围(比如这个颜色的一定上下限) 然后直接遍历像素点,再计算就行了
weixin_41499627
2018-05-24
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为什么二值化彩色图像后,图片还会有彩色呢
赵4老师
2018-05-23
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参考OpenCV自带的相关例子代码。 百度搜 “OpenCV RGB转HSL” “OpenCV 像素遍历” 现代中国人的能力差别很大程度上体现在会不会合理高效地使用百度上。
weixin_41499627
2018-05-23
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请问有相关的代码吗?因为是新手,对颜色空间转换后像素遍历的写法不是很清楚,希望有个代码可以参考一下。网上的答案大多是openCV1.0版本的,我现在用的openCV3.0,有的代码编译出来有点问题。
赵4老师
2018-05-22
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先RGB转HSL, 假如H∈[0~360°),S∈[0,1),L∈[0,1),则 比如 Hi∈[0~10°)或[350~360°),且Si∈[0.8,1),且Li∈[0.2,0.9) 为红色。
·蚊子雷达追踪打击系统.zip
一、核心功能 (一)蚊虫视觉追踪 摄像头实时监测 通过电脑摄像头采集画面,利用背景减法(MOG2 算法)与Canny 边缘检测识别运动目标。 过滤干扰(如灰尘、灯光反射),仅标记符合蚊虫特征(
面积
5-150px²、周长 > 10px、圆形度 > 0.5)的物体。 多目标跟踪 基于轨迹匹配算法为每个蚊虫分配唯一 ID,记录其位置、速度、方向等参数。 显示历史轨迹(主轨迹线 + 尾迹渐变效果),支持追踪至多目标同时移动。 (二)超声波驱蚊攻击 高频声波生成 生成22000Hz 超声波音频(接近蚊子感知上限),存储为 WAV 文件并循环播放。 自动触发逻辑:检测到蚊虫时播放声波,间隔 5 秒避免听觉适应(可通过按键手动切换开关)。 脉冲音效设计 蚊虫标记点伴随正弦波动效果,模拟雷达 “锁定 - 攻击” 视觉反馈,增强交互沉浸感。 (三)数据可视化与统计 雷达界面 极坐标雷达图:以绿色扫描线、
红色
标记点显示蚊虫位置(距离 0-500cm,角度对应屏幕方位)。 动态扫描效果:扇形
区域
渐变填充 + 尾迹拖影,模拟军用雷达扫描逻辑。 信息面板 实时显示系统状态(运行时间、摄像头连接)、检测统计(当前 / 今日蚊虫数、最大同时数量)、单目标详情(速度 / 距离 / 方向)、追踪精度(准确率、误报率)。 支持按键截图(保存雷达界面为 PNG),便于后期分析。 (四)交互与扩展 快捷键控制: Q:退出程序;A:切换声波驱蚊开关;P:
截取
当前雷达画面。 多线程优化: 音频播放与图像渲染分离至独立线程,避免卡顿。 可配置参数: 边缘检测阈值(EDGE_THRESHOLD1/2)、背景减法历史帧数等可手动调整,适配不同光照环境。 二、技术特点 (一)跨领域技术融合
计算
机视觉:
OpenCV
实现图像处理、轮廓检测与目标跟踪。 音频处理:PyGame 播放声波,Wave 模块生成音
opencv
入门笔记四 ROI(Range Of Interest),部分
区域
截取
opencv
入门笔记四 ROI(Range Of Interest),部分
区域
截取
opencv
十 提取车辆照片
中
的车牌
区域
(基于颜色特征)
基于基于颜色特征多个图像提取车辆照片
中
的车牌
区域
,保证算法的通用性和算法效果稳定。需要对车牌的颜色和颜色空间有所了解。现有知识信息如下: 1、车牌的场景颜色为为蓝色、黄色和绿色 2、HSV颜色空间的H分量就是描述颜色值 3、车牌的颜色在车辆照片
中
是较为显著的 最终实现对各种颜色车牌的提取
opencv
-python实战项目八:根据颜色抠出
图片
中
感兴趣
区域
本项目旨在开发一个基于
OpenCV
的图像处理工具,实现根据颜色从
图片
中
自动抠图的功能。通过该项目,用户可以轻松指定一种颜色,系统将自动识别并提取该颜色的所有像素,生成新的图像。
机器学习——基于
OpenCV
和Python的智能图像处理(一)
智能图像处理入门 文章目录智能图像处理入门前言一、Python与
OpenCV
配置安装到这 下载二、图像处理基础1.ROI
区域
2.边界填充3.数值
计算
图像平滑滤波处理1.图像平滑处理2.高斯与
中
值滤波图像形态学处理1.腐蚀操作2.膨胀操作3.开运算与闭运算4.梯度
计算
方法5.黑帽与礼帽图像梯度与边缘检测1.Sobel算子2.梯度
计算
方法3.Scharr与lapkacian4. Canny边缘检测流程5.非极大值抑制6.边缘检测效果图像分割1.金字塔定义2.金字塔制作方法轮廓检测1. 检测方法2. 检测结果3
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