随笔分类 -  传统算法

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寻找复杂背景下物体的轮廓（OpenCV / C++ - Filling holes）
摘要：一、问题提出 这是一个来自"answerOpenCV"（http://answers.opencv.org/question/200422/opencv-c-filling-holes/）整编如下： title：OpenCV / C++ - Filling holes content: Hello 阅读全文

posted @ 2022-12-03 15:30 jsxyhelu 阅读(243) 评论(0) 推荐(0) 编辑

如何寻找第二大轮廓
摘要：在有背景的图像处理中，往往你关注的区域并不是最大的轮廓（那是背景），而是第二大轮廓 阅读全文

posted @ 2022-12-03 15:30 jsxyhelu 阅读(58) 评论(0) 推荐(0) 编辑

对OpenCV中“旋转”的思考和实验
摘要：对OpenCV中“旋转”的思考和实验 阅读全文

posted @ 2022-12-03 15:30 jsxyhelu 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑

opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点
摘要：opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 ​ 轮廓是图像处理中非常常见的。对现实中的图像进行采样、色彩变化、灰度变化之后，能够处理得到的是“轮廓”。它直接地反应你了需要分析对象的边界特征。而对轮廓的分析，实际上也就是对原图像特征的分析。 在Opencv中，已经实现了基础的轮廓算法，但是相比较于 阅读全文

posted @ 2022-12-03 15:29 jsxyhelu 阅读(494) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Hessian矩阵以及在血管增强中的应用—OpenCV实现
摘要：Hessian矩阵以及在血管增强中的应用—OpenCV实现有别于广为人知的Sobel、Canny等一阶 算法 ，基于 Hessian矩阵能够得到图像二阶结果，这将帮助我们深入分析图像本质。 Hessian矩阵在图像处理中 有着广泛的应用：其中 在图像分割领域， 包括 边缘检测、纹理分析等；在图像增强领域，包括 边缘增强、边缘 消除 等 。 本文从 Hessian矩阵定义出发，通过清晰简洁的数学推导和讲解实现 公式到C++代码的转化 。 为了帮助深入理解 Hessian矩阵在图像处理中的能力，我们将详细讲解和实现经典的 “血管增强”算法（Frangi算法）。 阅读全文

posted @ 2022-12-03 15:29 jsxyhelu 阅读(260) 评论(0) 推荐(0) 编辑

如何判断轮廓是否为圆（包含联通区域处理）
摘要：我们已经得到了感兴趣的轮廓，下一步就是要对轮廓进行选择，有一些轮廓是需要——有一些是不需要的，是噪音。通过判断一个轮廓是否为圆，在很多情况下可以帮助我们来做这至关重要的一步。 阅读全文

posted @ 2022-12-03 15:29 jsxyhelu 阅读(191) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV图像处理中“投影技术”的使用
摘要：本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用。使得读者能够对“投影技术”加速认识和理解，从而在解决具体问题的时候多一个有效方法。 内容将涉 阅读全文

posted @ 2022-12-03 15:29 jsxyhelu 阅读(485) 评论(0) 推荐(0) 编辑

基于OpenCV实现Photoshop的17种图层混合
摘要：基于OpenCV实现Photoshop的17种图层混合所谓图层混合模式就是指一个层与其下图层的色彩叠加方式，在这之前我们所使用的是正常模式，除了正常以外，还有很多种混合模式，它们都可以产生迥异的合成效果。 本文实现了PS中常见的27种中的17种。 阅读全文

posted @ 2022-12-03 15:29 jsxyhelu 阅读(827) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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