随笔分类 - C#+机器视觉OpenCV
摘要：/// <summary> /// 板材瑕疵检测(凹凸坑、划痕、颜料瑕疵) /// </summary> /// <param name="mat">图片</param> /// <param name="resultMat">结果图片</param> /// <param name="minArc
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摘要：/// <summary> /// 标注物体 -物体计数标注 /// 比如玉米粒计数并标注每个玉米 /// </summary> /// <param name="imgFile1"></param> /// <returns>物体位置;数量=contours.Length</returns> pu
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摘要：/// <summary> /// 春天转化为秋天 /// </summary> /// <param name="mat">图片</param> /// <returns>结果图片</returns> public static Mat Cvt_Spring2Autumn(Mat mat) { M
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摘要：/// <summary> /// 图像角度矫正-纸张 /// </summary> /// <param name="src">图片</param> /// <returns>结果图片</returns> /// <exception cref="Exception"></exception> p
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摘要：/// <summary> /// 录屏线程 /// </summary> private static CancellationTokenSource cts; /// <summary> /// 录屏保存er /// </summary> private static VideoWriter _
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摘要：1、VideoCapture的常用属性 #region 常用属性 //_ = videoCapture.CaptureType; // 获取视频的捕获类型(文件或摄像头) //_ = videoCapture.PosAviRatio; // 获取或设置视频的相对位置（0开头1结尾） //_ = vi
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摘要：效果排名：Lbp < Haar < CNN 1、Lbp /// <summary> /// Lbp人脸识别 /// </summary> public static Mat FaceDetection_Lbp(Mat mat) { var lbpCascade = new CascadeClassi
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摘要：MatchTemplate匹配图片：用于匹配光照角度未变化的图片。 SIFT特征点匹配图片：尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT）。用于匹配光照角度未变化的图片，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 SURF特征点匹配图片：SURF
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摘要：1、SSIM算法计算相似度 /// <summary> /// 两张图片的相似度(SSIM算法) /// </summary> /// <param name="mat1">图片1</param> /// <param name="mat2">图片2</param> /// <returns></r
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摘要：一、简易图像 1、识别直线（霍夫直线变换） /// <summary> /// 检测直线并标注（霍夫直线变换） /// 需要优化 /// </summary> /// <param name="mat">图片</param> /// <param name="resultMat">结果图片</par
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摘要：1、GrabCut人为干预分割前景 /// <summary> /// 检测边缘并标注（GrabCut人为干预分割前景；速度比分水岭算法慢，结果准确性高） /// </summary> /// <param name="img">图片</param> /// <param name="rect">前
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摘要：1、绘制直线 /// <summary> /// 绘制直线 /// </summary> /// <param name="mat">图片</param> /// <param name="startPoint">线段的第一个点</param> /// <param name="endPoint">
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摘要：1、膨胀 /// <summary> /// 膨胀 /// </summary> /// <param name="mat">图片</param> /// <param name="element">用于膨胀的结构内核；如果element=new Mat（），则使用3x3矩形结构化元素</param
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摘要：1、位运算 Cv2.BitwiseAnd; // 与运算 Cv2.BitwiseOr; // 或运算 Cv2.BitwiseXor; // 异或运算 Cv2.BitwiseNot; // 取反运算 2、加减乘除 Cv2.Add; // 加运算 Cv2.Subtract; // 减运算 Cv2.Mul
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摘要：1、灰度图的线性变换 /// <summary> /// 灰度图的线性变换 /// OpenCVHelper.GRAY_LinearTransform(srcMat, 1.2, 40) /// </summary> /// <param name="grayMat">灰度图片</param> ///
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摘要：1、图片拆分通道图层 /// <summary> /// 图片拆分通道图层 /// </summary> /// <param name="mat">图片</param> /// <returns></returns> public static Mat[] SplitChannel(Mat mat
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摘要：1、获取图片亮度 /// <summary> /// 获取图片的亮度(取HSV中V通道的均值) /// </summary> /// <param name="mat">图片</param> /// <returns></returns> public static Scalar GetVChann
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摘要：1、高斯金字塔（向下取样；大->小） /// <summary> /// 高斯金字塔（向下取样；大->小） /// 分辨率变小而模糊 /// </summary> /// <param name="mat">图片</param> /// <param name="dstSize">输出图像的大小</
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摘要：一、知识 卷积核：用来对图像矩阵进行平滑的矩阵，也称为过滤器。 锚点：卷积核和图像矩阵重叠，进行内积运算，运算后锚点位置的像素点会被计算值代替。默认其中心点为锚点。 步长：卷积核沿着图像矩阵移动的方向。 内积：卷积核和图像矩阵对应像素点相乘，然后相加得到一个总和。 二、实现 1、均值滤波 /// <
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