【100】OPENCV 检测感兴趣区域 [问题点数:100分]

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OpenCV中感兴趣区域的选取与检测(一)
<em>感兴趣区域</em>的选取<em>感兴趣区域</em>(Region of Interest, ROI)的选取,一般有两种情形:1)已知ROI在图像中的位置;2)ROI在图像中的位置未知。1)第一种情形 很简单,根据ROI的坐标直接从原图抠出,不过前提是要知道其坐标,直接上例子吧。反向投影直方图的结果是一个概率映射,其体现的是已知的图像内容出现在图像中特定位置的概率。
OpenCV中感兴趣区域的选取与检测(二)
1、模板匹配模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术,它应该是寻找ROI(模板)最简单高效的方式了。模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样,只不过反射投影直方图得到的是ROI出现在图像中特定位置的概率,是一种概率映射,而模板匹配是直接关于像素的度量。
opencv感兴趣区域的操作:ROI
定义ROI区域的两种方法: 1、使用表示矩阵区域的Rect。它指定矩形的左上角坐标(构造函数的前两个参数)和矩形的长宽(构造函数的后两个参数) //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一: imageROI = image(Rect(500,2500,logo.cols,logo.rows));//方法二:指定感兴趣行或者列的范围(Range
opencv 感兴趣区域建立ROI
在对某IplImage图像用cvSetImageROI函数设置了ROI后,对图像的处理都将仅限于ROI区域,相当于该图像变为了ROI中的图像,测试代码值仅用cvCopy(复制图像的函数),进行了测试,实际上对于任何处理图像IplImage类型的函数,处理设置了ROI区域的图像类对象,都是处理它的ROI区域。 #include "stdafx.h" #include #include
[opencv] 感兴趣区域ROI
1、将小图中的内容复制到大图中的<em>感兴趣区域</em> srcimage,logoimage:pIplImage; srcimage:=cvLoadImage('E:\未完成-正在进行中的任务\视觉\测试图片-圆\未识15-11-30-22-39-37.bmp',0); logoimage:=cvLoadImage('E:\未完成-正在进行中的任务\视觉\测试图片-圆\捕获.PNG',0); cvSe...
OpenCV之感兴趣区域(ROI)
利用<em>感兴趣区域</em>实现两幅的图像融合的核心代码(图像加水印) Mat  logo=imread("logo.jpg",1); Mat  src =  imread("test.jpg",1);//logo图像略小 Mat ROIImage=src(Rect(lefttop_x,lefttop_y,logo.cols.logo.rows)); //加权融合 addWeighted(ROIIma
opencv 复制图片的感兴趣区域
#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include "signalcontour.h" using namespace std; using namespace cv; //对轮廓进行排序,使
OpenCV之感兴趣区域ROI
在图像处理领域,有一个非常重要的名词ROI。 那么什么是ROI呢? 它的英文全称是Region Of Interest,对应的中文解释就是<em>感兴趣区域</em>。 <em>感兴趣区域</em>,就是我们从图像中选择一个图像区域,这个区域就是图像分析所关注的焦点。我们圈定这个区域,那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了,这样以便进行进一步处理,可以大大减小处理时间。 定义ROI方法 使用表示矩阵区域的...
opencv设置感兴趣区域ROI
自己编写的基于<em>opencv</em>1.0 的ROI区域设定,很好用
opencv提取感兴趣区域ROI
创建一个rect 大小设置为(200,200),rect的左上角为(180,200) 代码如下: #include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &quot;<em>opencv</em>2/<em>opencv</em>.hpp&quot; using namespace std; using namespace cv; int main() { cv::Mat pImg = imread(&quot;Lean.jpg&quot;,1); // ...
OpenCV:图像的感兴趣区域(ROI)
功能: 基于给定的矩形设置图像的ROI(<em>感兴趣区域</em>,region of interesting) 格式: void cvSetImageROI(IplImage* image,CvRect rect); 参数 image 图像头,待处理图像 rect ROI 矩形 说明: 如果ROI为NULL并且参数rect的值不等于整个图像,则ROI被分配。大多数OpenCV函数都支持ROI,并将它作为一个独立...
Opencv感兴趣区域-ROI
#include #include using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat srcImage = imread("【原图】.jpg"); Mat logo = imread("logo.jpg"); Mat srcROI = srcImage(Rect(0, 0, logo.cols, logo.rows));
opencv(8)感兴趣区域
/* ROI从英文全称上就可以理解是什么Region of interest 就是<em>感兴趣区域</em>的意思啦 */ #include&amp;lt;<em>opencv</em>.hpp&amp;gt; #include&amp;lt;highgui.hpp&amp;gt; using namespace std; using namespace cv; void main() { //获取<em>感兴趣区域</em>有两种方式,一种是指定<em>感兴趣区域</em>的x,y坐标和长...
有关OpenCV的感兴趣区域提取
我用的是cvSetImageROI函数,希望实现的功能是:提取以(x,y)为中心的32*32的<em>感兴趣区域</em>内各像素值的均值和标准差,然后原像素点f(x,y)与均值/标准差*120做比较,高于阈值设值255,低于阈值设值0。也就是一个图像阈值二值化的过程。rn代码如下:rn[code=C/C++]rn // TODO: Add your command handler code herern int i,j,mod;rn unsigned char* pixel;rn unsigned char* pixel_out;rn CvMat *pMat = cvCreateMatHeader(32, 32, CV_8UC1);rn IplImage*src=workImg;rn IplImage*image=cvCloneImage(src); rn int h=src->height;rn int w=src->width;rn int *pix=new int[h*w];rn int *pixout=new int[h*w];rn//取出原图形各点像素值rn for(i=0;iimageData+i*w+j);rn pix[i*w+j]=*(pixel);rn rn rnrn int col,ii,jj;rn int count=0;rnrn for(i=16;iss)rn rn pixout[i*w+j]=255;rn rn elsern rn pixout[i*w+j]=0;rn rn rn rn//得到二值化输出图像rn for(i=0;iimageData+i*w+j);rn *(pixel_out)=(BYTE)mod;rn rn rnrn cvNamedWindow("二值图像",CV_WINDOW_AUTOSIZE);rn cvFlip(image);rn cvShowImage("二值图像",image);rn cvWaitKey(0);rn cvDestroyAllWindows(); rn cvFlip(image);rn m_dibFlag=imageReplace(image,&workImg);rn Invalidate();rn[/code]rnrnrn可是图像运行结果很奇怪,感觉中有中间一小部分有进行运算,上面下面有很大部分都是全黑的,而且有一块总是二值化的很奇怪,不知道什么原因,请高手赐教这样提取<em>感兴趣区域</em>有问题吗?非常感谢!!!!
OpenCV设置感兴趣区域(roi)
1、Iplimage设置<em>感兴趣区域</em> int main( int argc, char** argv ) { //导入图像 IplImage *img1 = cvLoadImage("QQ图片20131211141620.jpg", 1); //设置<em>感兴趣区域</em> cvSetImageROI(img1, cvRect(10, 15, 150, 250));...
【OpenCV】感兴趣区域ROI
ROI(region of interest) 定义一个图像区域,并对其进行处理。 //*********************************************************************** //******* //******* OpenCV 练习 //******* //******* 昔苍白...
opencv取消感兴趣区域
注意在图像处理中设置<em>感兴趣区域</em>后,要及时进行取消,否则会有一系列的错误的,取消<em>感兴趣区域</em>的方法:CvRestImageROI 代码如下: int main( ) { IplImage *img = cvLoadImage("900.jpg", 1);/*-1:原,0:灰,1:读彩图*/ cvSetImageROI(img, cvRect(10, 15, 150, 250));//
opencv 感兴趣区域切割
环境 pycharm 主要实现了对车辆实现定位后的对车辆图片切割保存 import cv2 path = "img//7.jpg" path2 = "car_img//" res = [18, 392, 480, 739] #车辆定位后矩形的两个点 img = cv2.imread(path) x,y = img.shape[0:2] i=1 #图片保存编号 img2 = ...
opencv获取感兴趣区域函数
IplImage  * getImageZone(char *filename,CvRect rect) { IplImage *pImg=NULL; // IplImage *ptemp=NULL; // IplImage *testImg=NULL; pImg=cvLoadImage(filename,0); int height=rect.height; int width
感兴趣区域检测的源代码
这是<em>感兴趣区域</em>的代码,将其解压后放在MATLAB的搜索路径下,调用guiSaliecy()函数即可。
感兴趣区域检测技术
Boofcv研究:<em>感兴趣区域</em><em>检测</em>技术public class ExampleInterestPoint { public static void detect( BufferedImage image , Class imageType ) { T input = ConvertBufferedImage.convert
OpenCV对感兴趣区域(ROI)的操作
在图像处理领域,<em>感兴趣区域</em>(ROI) 是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是你的图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理。       使用ROI圈定你想读的目标,可以减少处理时间,增加精度       OpenCV中的相关函数:设置/获取<em>感兴趣区域</em>ROI: void  cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);)
学习openCV之读取图像和感兴趣区域融合
#include #include using namespace cv; int main() { Mat src=imread("F:\\照片\\新建文件夹 (2)\\15.jpg"); Mat des=imread("F:\\照片\\新建文件夹 (2)\\16.jpg");
opencv中的ROI(感兴趣区域)的设置
利用ROI(<em>感兴趣区域</em>)可以实现图像的叠加,笔者将小丑图像叠加到证件照头部,非常有意思!!!代码如下 #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src1 = imread("1.jpg");
(转载)opencv定义感兴趣区域,两幅…
有时,我们只需要对一幅图像的一部分进行处理.本节会教会我们如何定义感兴趣的区域. Getting ready 假设我们想合并两个不同大小的图像.例如,我们将下面的小的图标添加到我们的测试图像上: 但是使用cv::add函数要求两个图像具有相同的大小.在这个例子中,必须定义感兴趣的区域(ROI)使得cv::add可以被使用.它只会应用在和我们logo图像相同大小的ROI区域.ROI的位置将
opencv 提取感兴趣区域 (新版方法)
新版中提取<em>感兴趣区域</em>的方法是: Mat image=imread("lena.jpg"); Rect r; Mat roi(image,r(10,10,50,80));
OpenCV:设置图像的感兴趣区域(ROI)
新函数用红色显示,程序为: #include #include #include void main() { IplImage * src=cvLoadImage("baboon.jpg",-1); IplImage * dst; CvRect roi_rect_src; CvRect roi_rect_dst; cvNamedWindow("src",CV_WINDOW
opencv 鼠标选取图像感兴趣区域
我们在做工程应用时,经常少不了鼠标的交互,这篇博客就是关于在图像上使用鼠标选取<em>感兴趣区域</em>
openCV 标示感兴趣区域的外轮廓
现在我用深度图得到我<em>感兴趣区域</em>所有的像素点的坐标,n我想把此区域的外轮廓标示出来要用到<em>opencv</em>哪些函数,n望大神告知,谢谢
opencv感兴趣区域相关问题求解
我有一张图,想在其中设置一个矩形的<em>感兴趣区域</em>rnIplImage* pImg = cvLoadImage("a.bmp",1);rn//pImg 宽 704 高 576rnrn//设置<em>感兴趣区域</em>,宽20 高 30rncvSetImageROI(pImg, cvRect(<em>100</em>, 150, 20, 30));rnrncvNamedWindow("test", -1);rncvShowImage("test", pImg);rnrn疑问:rn1. test框显示的确实是<em>感兴趣区域</em>,但是为什么<em>感兴趣区域</em>设置以后pImg的宽高还是704 576呢?其实我只想得到宽高为20 30的图片。似乎是只显示设定的<em>感兴趣区域</em>,其它区域被不显示而已(但宽高仍然是初始值?)。该如何只要20 30 的区域呢?rn2. <em>感兴趣区域</em>显示以后,显示的地方被放大了。因为我原图片中那个区域是一个汉字,显示到<em>感兴趣区域</em>里的图片后,汉字明显被放大了,如何做到只显示原始尺寸大小的汉字?rnrnrn不知道我有没有说明白,请大家解答一下,不胜感激。rnrn
基于opencv感兴趣区域ROI的操作
本文章主要对<em>感兴趣区域</em>ROI的操作(对于ROI区域图像叠加)说明 在图像处理的领域,我们常常需要去设置自己感兴趣的区域(ROI,region of interest),来专注或者简化工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行下一步的处理.而且,使用ROI指定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理带来不小的便利。
opencv 鼠标拖拽选择感兴趣区域
在需要交互操作一些图像的时候,常常可利用<em>opencv</em>的鼠标事件,下面实现用鼠标拖拽实现选中感兴趣的区域,之后的操作可自由发挥!代码相对比较简单。 #include &amp;lt;<em>opencv</em>2\<em>opencv</em>.hpp&amp;gt; #include&amp;lt;iostream&amp;gt; using namespace std; using namespace cv; Mat im,tem;Point p; voi...
感兴趣区域
<em>感兴趣区域</em>的设定是在原图中划出指定范围,此过程并不复制数据故所以对<em>感兴趣区域</em>的操作都将改变原图。同时由于<em>感兴趣区域</em>相当于另一个mat 故可以单独作为一个mat的操作来操作。#include #include int main(int argc, char *argv[]) { cv::Mat imageROI;
OpenCV截取视频流中感兴趣区域,并保存
通过鼠标在视频流画出<em>感兴趣区域</em>,播放并保存到本地文件
【OpenCV学习笔记】【函数学习】十九(感兴趣区域
在进行OpenCV的的编程时,并不是图片中的所有区域都是我们想分析的,
Opencv感兴趣区域复制,画点,画线方法总结
今天做的东西用到了Opencv的几个功能,下面对他们依次进行总结。 (1)Opencv对<em>感兴趣区域</em>的复制 具体是这样的,我想把两张图像进行拼接成一幅图像,很容易想象到的方法就是先创建一幅大的图像(高度为两张原图高度的较大者,宽度为两张原图宽度之和),然后把两张图像内容分别复制到这张大图的对应区域即可。 很容易想到用Opencv的ROI方法。 网上很多的总结方法都是用Opencv的C风格的代
opencv(Python/c++):4.ROI(感兴趣区域)及图像混合
ROI为region of interest,即<em>感兴趣区域</em> 先上效果图(将icon 混合到dog图 上) 1.c++实现部分 #include &amp;amp;amp;lt;iostream&amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;lt;<em>opencv</em>2/highgui/highgui.hpp&amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;lt;<em>opencv</em>2/core/core.hpp&amp;amp;amp;gt; #in
opencv感兴趣区域以及mask的使用
在图像处理的过程中,我们时常需要对指定区域或目标进行操作,这个区域我们称之为<em>感兴趣区域</em>。在学习<em>opencv</em>的初级阶段,对于<em>感兴趣区域</em>的操作方法是必须要掌握的。 比如下图: 我们获取到一帧图像Img,它里面有两个目标,一个蓝色块和一个红色块,我们一般会经常碰到以下三种情况: (1)我们希望将Img中的蓝色目标提取出来并另存为一个图像; (2)我们希望将Img中不是
openCV任意几何形状感兴趣区域(ROI)提取
图像<em>感兴趣区域</em>(ROI)提取主要使用掩模来进行。掩模是二值图像,<em>感兴趣区域</em>的掩模值设置为255,非<em>感兴趣区域</em>的掩模值为0 获取掩模的方法主要有两种 方法一 使用<em>opencv</em>中Mat函数方法,调用Mat(Rect).setTo方法设置掩模 Mat Mat::operator()( const Rect&amp;amp; roi ) const //调用Mat(Rect).setTo方法 mask...
opencv图像感兴趣区域提取时超出范围怎么办
<em>opencv</em><em>感兴趣区域</em>出界cvCopy报错的问题解决
C++版OpenCV·第七集:鼠标设置感兴趣区域
/* Region of Interest in an Image */ /* auther:Miracle date:二〇一六年 农历二月廿八 content:设置图片的<em>感兴趣区域</em>(鼠标) */ //该程序使用鼠标自定义<em>感兴趣区域</em>。 #include&amp;lt;iostream&amp;gt; #include&amp;lt;<em>opencv</em>2/highgui/highgui.hpp&amp;gt; #include&amp;lt;...
opencv鼠标选定感兴趣区域进行目标检测
本文章主要对<em>感兴趣区域</em>ROI的操作(车辆<em>检测</em>)说明 在图像处理的领域,我们常常需要去设置自己感兴趣的区域(ROI,region of interest),来专注或者简化工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行下一步的处理.而且,使用ROI指定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理带来不小的便利。利用OpenCV库进行编
C/C++ OpenCV设置感兴趣区域ROI
C/C++ OpenCV设置<em>感兴趣区域</em>ROI 原创 2017年01月09日 15:05:09 标签:<em>opencv</em> <em>100</em>5 设置<em>感兴趣区域</em>(ROI,region of interest),来专注或者简化工作过程,也就是从图像中选择一个图像区域,这个区域是 图像分析所关注的重点。我们圈定的这个区域,以便进行进一步处理 定义R
OpenCV笔记5:设置图像的感兴趣区域(ROI)
原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_71fa0df50<em>100</em>pvzv.html #include #include #include void main() { IplImage * src=cvLoadImage("baboon.jpg",-1); IplImage * dst; CvRect roi_rect_src
opencv ROI(感兴趣区域)与掩码操作 ROI图像融合
<em>感兴趣区域</em>ROI 1)ROI介绍 **ROI–感兴趣的区域 **一般为矩形区域 **能够定义分析重点,减少处理时间,增减精度 **定义方法: 使用Rect表示矩形区域或者用Range设定行列范围 ex1: Mat img=imread(“1.jpg”); Mat temp=imread(“logo.bmp”); Mat imgageROI=img(R
Qt/OpenCV 4.1 感兴趣区域提取及曲线拟合
一、准备 OpenCV 4.1.0 mingw 7.3 自编译版(https://blog.csdn.net/qq_26056015/article/details/93363067) Qt 5.12.4 二、前提 公司给出题目提取下面图片中中间的部分,并绘出拟合曲线。 三、开发 3.1 灰度化图像 代码: cv::Mat grayImage(Mat srcImage) ...
opencv将图像感兴趣区域截取出来
网上有很多关于ROI函数的例子,都是利用Mat imageROI=image (cv::Rect(原始图像的横坐标位置,纵坐标位置,<em>感兴趣区域</em>长,<em>感兴趣区域</em>高)); 对于原始图像的横、纵坐标位置的确定,因为我没有细看定义函数,根据我改参数实验效果,感觉它是由左上角开始算起的,下面是我实验的函数: #include "stdafx.h" #include   #include   #in
OPENCV图像处理基础(二)感兴趣区域ROI
说到图像的<em>感兴趣区域</em>,玩过微博的对水印不陌生吧,水印就是<em>感兴趣区域</em>的一种用法。 今天就在这里演示一下如何上水印。其实其思路就是,在源图片(要被上水印的图)中画划出一片区域,然后在用水印图(不一定要是文字,任意图片都可以)覆盖到那个划出来的区域。 用到的素材(取自:《OpenCV计算机视觉编程》非广告哈): #include #include<<em>opencv</em>2\<em>opencv</em>.h
opencv感兴趣区域(ROI)操作实例
Mat src = cv::imread("frame3200_640.tiff", cv::IMREAD_GRAYSCALE); Mat blacimage = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1); for (int i = 0; i &lt;= 10; i++) { int index = 1400 + i; sprintf_s(framena...
学习《opencv感兴趣区域以及mask的使用》
学习《<em>opencv</em>中<em>感兴趣区域</em>以及mask的使用》学习笔记,http://blog.csdn.net/dengtaocs/article/details/38022153 在图像处理的过程中,我们时常需要对指定区域或目标进行操作,这个区域我们称之为<em>感兴趣区域</em>。在学习OpenCV的初级阶段,对于<em>感兴趣区域</em>的操作方法是必须要掌握的。
Opencv 学习笔记之——鼠标操作画出感兴趣区域
本文为原创作品,转载请注明出处 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 作者: 晨凫追风 Opencv中提供一个鼠标调用的函数,SetMouseCallback()函数,它配合一个回调函数来实现鼠标操作的功能。   首先看一下SetMou
opencv读写视频,对感兴趣区域进行裁剪
作为小码农,本人最近想对一段视频的某个区域进行处理,因此要将该段视频区域裁剪出来,搜搜网上,发现没有痕迹,是故自己琢磨一下,左右借鉴,编了如下代码,目标得以实现,希望对你有用。 #include "stdafx.h" #include "<em>opencv</em>2/<em>opencv</em>.hpp" #include #include using namespace std; using namespace cv
opencv中的ROI(矩形感兴趣区域)的设置
利用ROI(<em>感兴趣区域</em>)可以实现图像的叠加,笔者将小丑图像叠加到证件照头部。
OpenCV定义一个或多个感兴趣区域
定义一个或多个<em>感兴趣区域</em>,详见博客:http://blog.csdn.net/fightingforcv/article/details/39031723
OpenCV入门:ROI感兴趣区域(鼠标事件选定区域)
OpenCV入门:ROI<em>感兴趣区域</em>(鼠标事件选定区域) 博客 http://blog.csdn.net/qq_23968185/article/details/51335291 #include #include "<em>opencv</em>2/core/core.hpp" #include "<em>opencv</em>2/imgproc/imgproc.hpp" #include "<em>opencv</em>2/highgui
OpenCV(七) Opencv中 core 核心模块详解—提取感兴趣区域Roi
有时候,我们需要对图像中某个重点区域进行提取,侧重分析。选择<em>感兴趣区域</em>大致有三种方法:(1)、利用 Rect 类设定<em>感兴趣区域</em>;(2)、利用 Range 指定<em>感兴趣区域</em>的行、列范围;(3)直接利用鼠标圈选<em>感兴趣区域</em>。   1、利用Rect类设定<em>感兴趣区域</em>   这种方法指定了<em>感兴趣区域</em>左上角的x,y 坐标和矩形的长宽。 具体用法:Mat image_roi ; img_roi = srcimag
ROI感兴趣区域
函数的操作被限于<em>感兴趣区域</em>。 设置或取消ROI对应的函数:cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect)和cvResetImageROI(IplImage* image)函数。 cvResetImageROI()//函数释放ROI是非常重要的,否则,将忠实的显示ROI区域。 #include "cv.h" #include
感兴趣区域的提取
matlab编写的<em>感兴趣区域</em>提取的算法。针对图像的后期操作能够减少计算量。
感兴趣区域ROI
创建ROI的两种方法 imgROI = image(Rect(x,y,width,height)) imgROI = image(Range(y,rows),Range(x,cols))
感兴趣区域的定义
这两个小东西我是怎么也记不住啊!!!    Mat D(A,Rect(10,10,100,100));//使用矩形界定    Mat D=A(Range(1:rows),Range(1:cols));//使用行和列来界定 妹妹的,再记不住就找你了!!!    很烦恼的就是记不住一些函数的名字!!!怎么办大神们,是大家都记不住吗?怎么可能,我想多了吧!加油.....
感兴趣区域的图像压缩
医学图像<em>感兴趣区域</em>的无损压缩,方法非常好!
roi感兴趣区域
roi <em>感兴趣区域</em>
指定感兴趣区域
全面系统的学习MATLAB在图像处理中的应用
保存图片感兴趣区域
#include "cv.h" #include "highgui.h" void videoFork(CvCapture *capture) { int mod = 30;////每十张取一张 int count=0; int iimage=0; char imagename[20]="\0"; if( capture==NULL) return ; IplImage *sou
截取感兴趣区域
比较简单的程序,主要应用cvSetImageROI函数实验获取<em>感兴趣区域</em>,环境为VC6.1+Opencv1.0
感兴趣区域提取
<em>感兴趣区域</em>的提取算法,针对图像的后期处理有很好的作用,减少计算量。
感兴趣区域MATLAB程序
图像重建里的<em>感兴趣区域</em>算法的MATLAB实现,使用MATLAB进行开发
定义感兴趣区域
  #include &quot;mainwindow.h&quot; #include &amp;lt;QApplication&amp;gt; #include &quot;iostream&quot; #include&amp;lt;<em>opencv</em>2/imgproc/imgproc.hpp&amp;gt; #include &quot;<em>opencv</em>2/core/core.hpp&quot; #include &quot;<em>opencv</em>2/highgui/highgui.hp...
感兴趣区域图像
引言 参考学习 浅墨_毛星云 写的很好 OpenCV中如何定义<em>感兴趣区域</em>ROI,本文的目的仅仅是理解什么是<em>感兴趣区域</em> ROI(region of interest) 机器视觉、图像处理中,从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为<em>感兴趣区域</em>,ROI。 在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感...
OpenCV检测人脸实例代码
下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸<em>检测</em>的代码。 //包含头文件 #include #include &quot;cv.h&quot; #include &quot;highgui.h&quot; int main() { const char* cascade_name = &quot;C:\\<em>opencv</em>249\\sources\\data\\haarcascades\\haarca...
opencv 检测人脸、人眼
This tutorial code’s is shown lines below. You can also download it from here . The second version (using LBP for face detection) can be found here #include "<em>opencv</em>2/objdetect/objdetect.hpp"
openCV检测物体边缘
1. Canny边缘<em>检测</em>  OpenCV提供了Canny函数来识别边缘。Canny边缘<em>检测</em>算法有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪、计算梯度、在边缘上使用非最大抑制(NMS)、在<em>检测</em>到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘。import cv2 import numpy as np img = c...
opencv汽车检测
<em>opencv</em>汽车<em>检测</em>
OpenCV中的内存泄漏检测
转自:http://chaishushan.blog.163.com/blog/static/130192897200911685559809/ 内存泄漏时程序开发中经常遇到的问题. 而且出现内存泄漏很难<em>检测</em>,但是其导致的结果却是灾难性的. 这里讲一下<em>opencv</em>中内存泄漏<em>检测</em>的一些技巧.OpenCV中关于内存管理主要涉及到以下3个函数: 代码:全选 CV_IMPL void cvSetM...
opencv 人脸检测 + 眼检测
OpenCV自带的harr级联分类器,实现人脸<em>检测</em> + 人眼<em>检测</em>。直接上代码:#include &quot;<em>opencv</em>2/objdetect.hpp&quot; #include &quot;<em>opencv</em>2/highgui.hpp&quot; #include &quot;<em>opencv</em>2/imgproc.hpp&quot; #include &amp;lt;stdio.h&amp;gt; using namespace std; using namespace cv...
opencv】矩形检测
#include "cv.h" #include "highgui.h" #include #include #include ////////////////////////////////////////////////////////////////// //函数功能:用向量来做COSα=两向量之积/两向量模的乘积求两条线段夹角 //
opencv】多边形检测
示例代码为7边形,直接改宏定义即可#include "cv.h" #include "highgui.h" #include #include #include #define SHAPE 7 //要<em>检测</em>的多边形边数////////////////////////////////////////////////////////////////
OPENCV svm检测算法
#include "<em>opencv</em>2/highgui/highgui.hpp" #include "<em>opencv</em>2/imgproc/imgproc.hpp" #include "<em>opencv</em>2/ml/ml.hpp" #include using namespace cv; using namespace std; void drawCross(Mat &img, Point center, Sca
opencv皮肤光泽检测
利用<em>opencv</em>做的一个小功能测试皮肤光泽度
opencv检测椭圆
#include "stdafx.h"rn#include rn#include "ipl.h"rn#include "cv.h"rn//#include "_cv.h"rn//#include "vlgrfmts.h"rn//-----------------------------rn////////UTILITY FUNCTIONSrn//rn// Read in a BMP and convert it into an IPLrn// fin The file name of the BMP with pathrn// plannar If set, convert the image to plannarrn// flip If set, mirror the image around the horizontal axis, setrn// IPL_ORIGIN_BL)rnIplImage * readBMP2IPL(char *fin, int plannar = 0, int flip = 0)rnrnint filter;rnint width=0,height=0,color=55,hdr_ret=0,close_ret = 0,rd_ret = 0;rnIplImage *I;rnfilter = gr_fmt_find_filter(fin ); //Get file typernhdr_ret = gr_fmt_read_header( filter, &width, &height, &color );//image paramsrnI = cvCreateImageHeader( cvSize(width, height), IPL_DEPTH_8U, 3); //create image headerrnI->align = IPL_ALIGN_QWORD; //fix the problem that cvCreateImage uses align 4rnI->depth != IPL_DEPTH_32F ? iplAllocateImage( I, 0, 0 ) :iplAllocateImageFP( I, 0, 0 );rnrd_ret = gr_fmt_read_data(filter, I->imageData, I->widthStep, color); //read in the data, origin TLrnclose_ret = gr_fmt_close_filter( filter );rnif(plannar) //If plannar order desired, turn it into plannar orderrnrnIplImage *Ip = iplCreateImageHeader(3, 0, IPL_DEPTH_8U, "RGB","BGR", IPL_DATA_ORDER_PLANE, I->origin, IPL_ALIGN_QWORD, width, height, NULL,NULL,NULL,NULL);rniplAllocateImage(Ip, 0,0);rniplConvert(I,Ip);rncvReleaseImage( &I );rnI = Ip; rnrnif(flip) //User wants IPL_ORIGIN_BLrnrniplMirror(I, I, 0); //flipporunirnI->origin = IPL_ORIGIN_BL;rnrnreturn I;rnrn//////////////////////////////////////////rn// Write IPL image to disk as a BMP image (not optimized but step by step simplistic)rn// fout Path\filename to write torn// I IPL image to be writtenrn//rn// Image fomat may be any of:rn// dataOrder Plane or Pixelrn// 1 channel (GRAY) or 3 (RGB)rn// 8U, 8S, 32Frn// Origin TL or BL (if BL, image is flipped to conform to TL bmps)rn//rn// If image is not RGB or GRAY, RGB is simply imposed on the Image. E.g. if it's YUV,rn// the image will be stored as BGR with B=Y, G=U, and R=Vrnvoid writeIPL2BMP(char *fout, IplImage *I)rnrnIplImage *Isav,*Itmp;rnIsav = iplCloneImage(I);rn//Convert to pixel order if neededrnif(I->dataOrder == IPL_DATA_ORDER_PLANE)rnrnItmp = iplCreateImageHeader(I->nChannels,rnI->alphaChannel, I->depth, I->colorModel,rnI->channelSeq, IPL_DATA_ORDER_PIXEL, I->origin,rnI->align,rnI->width, I->height, NULL, NULL,NULL,NULL);rnif(I->depth == IPL_DEPTH_32F)rniplAllocateImageFP(Itmp, 1,0.0);rnelserniplAllocateImage(Itmp, 1,0);rniplConvert(I, Itmp);rniplDeallocate (I, IPL_IMAGE_ALL);rnI = Itmp;rnrn//Image is now pixel order. Convert to 8U if needed.rnif(I->depth == IPL_DEPTH_8S)rnI->depth = IPL_DEPTH_8U;rnelse if(I->depth == IPL_DEPTH_32F)rn rnfloat min,max;rniplMinMaxFP (I, &min, &max);rnItmp = iplCreateImageHeader(I->nChannels,rnI->alphaChannel, IPL_DEPTH_8U, I->colorModel,rnI->channelSeq, IPL_DATA_ORDER_PIXEL, I->origin,rnI->align,rnI->width, I->height, NULL, NULL,NULL,NULL);rniplAllocateImage(Itmp, 1,0);rnif(min >= max) max = (float)(min + 1.0);rniplScaleFP (I, Itmp, min, max);rniplDeallocate (I, IPL_IMAGE_ALL);rnI = Itmp;rnrn//Image is now pixel order, 8U. Convert to RGB if neededrnif(I->nChannels == 3)rnrnstrcpy(I->colorModel,"RGB");rnstrcpy(I->channelSeq,"BGR");rnrnelse if(I->nChannels == 1)rnrnItmp = iplCreateImageHeader(3,rnI->alphaChannel, IPL_DEPTH_8U, "RGB",rn"BGR", IPL_DATA_ORDER_PIXEL, I->origin, I->align,rnI->width, I->height, NULL, NULL,NULL,NULL);rniplAllocateImage(Itmp, 1,0);rniplGrayToColor (I, Itmp, 1.0, 1.0, 1.0);rniplDeallocate (I, IPL_IMAGE_ALL);rnI = Itmp;rnrnelsernreturn;rn//Image is now pixel order, 8U, RGB, flip it if the origin is BLrnif(I->origin == IPL_ORIGIN_BL)rnrniplMirror(I, I, 0);rnrn//FINALLY, WRITE THE IMAGE:rnint write_ret = gr_fmt_write_image( I->imageData, I->widthStep, rnI->width, I->height, I->colorModel[0] =='R'?1:0,fout, "bmp");rn//Return image to its original staterniplDeallocate(I, IPL_IMAGE_ALL);rnI = Isav;rnrn//-----------------------------rnvoid main()rnrnIplImage * input_img=NULL;rnint plannar=0;rnint flip=0;rnchar fin[]="circles.bmp";rnchar fout[]="result.bmp";rnrnrn//作一些声明rnCvMemStorage *storage;rnint header_size, i, count,length, width;rnCvSeq *contour;rnCvBox2D * myBox; //用于画圆和椭圆rnCvPoint *PointArray;rnCvPoint2D32f *PointArray32f;rnCvPoint myCenter;rnrn// 分配内存 rnmyBox= (CvBox2D *) malloc(sizeof(CvBox2D));rnheader_size = sizeof(CvContour);rnstorage = cvCreateMemStorage (<em>100</em>0); // For FindContours.rnrn// 读入图象input_img并转换为IPLIMAGE格式rn//已经定义 char fin[]="circles.bmp";rninput_img=readBMP2IPL(fin,plannar, flip);rncout<<<< input_img->nChannelsheight;rn//创建临时图象,m_tmp8uC1用于"CANNY",m_tmp8uC3用于预处理rnrn//这个m_tmp8uC1用于CANNY - 1 CHANNEL (灰度)rn//与输入的input_img大小一样rnIplImage* m_tmp8uC1= cvCreateImage(rncvSize(w ,h ), rnIPL_DEPTH_8U,1); //灰度图象rnrn//这个用于预处理- 3 CHANNEL (彩色)rn//大小同输入的input_imgrnIplImage* m_tmp8uC3= cvCreateImage( rncvSize( w ,h), rnIPL_DEPTH_8U,3); //彩色图象rnrnrn//预处理rn//这里使用简单的BLUR来去除噪声,使用简单的邻域平均方法进行线性滤波rniplBlur(input_img,m_tmp8uC3, 2,2,1,1);rnrn//将结果转换为灰度图象m_tmp8uC1rniplColorToGray(m_tmp8uC3, m_tmp8uC1);rnrn//释放临时的彩色图象m_tmp8uC3rncvReleaseImage(&m_tmp8uC3);rn// 第一个关键方程rn// CANNY边缘<em>检测</em>,结果是黑白图象,其中白色表示轮廓rn//第二个关键方程,该方程分离出所有轮廓。查看文档说明rnint number_of_c=cvFindContours (m_tmp8uC1 , storage, &contour,rnheader_size, CV_RETR_EXTERNAL,rnCV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);rncoutcenter.y;rn//HEIGHT AND WITH (THE 2 AXES OF THE ELLIPSE)rnlength =(int)myBox->size.height;rnwidth = (int)myBox->size.width;rn//AND THE ANGLErnfloat myAngle= myBox->angle;rn// 检查这个椭圆是否在图象内rnif ((myCenter.x > 0) && (myCenter.y >0))rn rn//画圆rncvCircle(input_img,myCenter,(int)length/2 ,RGB(255,0,0),1);rn//画椭圆rncvEllipse(input_img,rnmyCenter,rncvSize ((int)width/2,(int)length/2) ,rnmyBox->angle,rn0,360,RGB(255,0,255),1);rnrnrnfree(PointArray32f );rnfree(PointArray );rnrn// GOT TO THE NEXT CONTOUR (IF ANY)rn//取下一个轮廓rncontour = contour->h_next;rnrnfree (contour);rnfree (myBox); rncvReleaseImage(&m_tmp8uC1);rncvReleaseMemStorage(&storage);rnwriteIPL2BMP(fout,input_img);//已定义 char fout[]="result.bmp";rn运行以后总是有头文件识别不了,大家帮看看rn
opencv 简单的裂缝检测
算法比较简单,没有考虑太多复杂情况,在简单墙面背景下基本可以找到裂缝并框定。 基本思路为: 先转换彩色图为灰度图 进行自适应局部阈值化,目的是为了减少光照与阴影对阈值的影响 进行膨胀操作,尽量放大凸显裂缝,在用中值滤波平滑一下,去除一些高频噪声 调用寻找轮廓函数寻找所有轮廓,寻找连通域最大的那个轮廓,然后在原图画框即可. ...
opencv 图像阴影检测
参数说明: IplImage *workImg-当前全局变量,表示正在显示的图片。 downleft, upright- <em>检测</em>出的阴影部分矩形框的两个对角顶点。 /*********************************************/ //阴影<em>检测</em> /*********************************************/ CvPoint
opencv 霍夫变换检测圆环
Hough 圆环变换
candy检测(基于opencv
candy<em>检测</em>(基于<em>opencv</em>)
pcb 电路板 opencv 检测
pcb 电路板 <em>opencv</em> <em>检测</em> 一个正式项目所用
opencv 源代码 标定 检测
<em>opencv</em> 源代码 标定 <em>检测</em>,很好的资源。。。
android幻灯轮播图片示例下载
android幻灯轮播图片示例 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qiyijay/6962637?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qiyijay/6962637?utm_source=bbsseo[/url]
JavaScript树状菜单效果下载
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Snagit Linux 下可用下载
snagit 8.2.3.14, 经测试,改版本可在linux下通过wine启动,特别珍贵,特别收藏了 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/bluishglc/4217833?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/bluishglc/4217833?utm_source=bbsseo[/url]
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