本篇文章给大家谈谈opencv轮廓，以及opencv轮廓检测原理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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基于OpenCV的特定区域提取
1、既然知道了灰度值范围，为什么不直接用二值化？选取 彩的时候应该要考虑S，要去除低Saturation的颜 。你这里没做，是不是有这个原因。HALCON例程里提供了一个简单的办法提取红 。可以直接用RGB转成3个灰度图。
2、浸没在液体中物体的浮沉，决定于它受到重力和浮力大小的关系。
3、（2）根据以上统计特征建立支持向量机（SVM） 2，图像处理 （1）先对图像与处理，调整对比度亮度，腐蚀膨胀，二值化。让文字和背景区分开来。同时尽量让文字和文字分开。倾斜校正 （2）用opencv提取轮廓，然后计算包围轮廓的矩形。
4、如图，想这样的一幅图片，我得到的是RotatedRect结构的旋转矩形。
5、很简单，1 使用RotatedRect minAreaRect(InputArray points)获取这个旋转矩形 2 将其四角存到某vectorPoint里面，变成一个轮廓，怎么获取四角？参见http：//docs.opencv.org/modules/core/doc/basic_structures.html？highlight=rotatedrect#RotatedRect 你一定能搞出来。
opencv识别重叠的硬币怎么办
最好换成rgb颜 模式，判断绿 值比较大，而红 和蓝 比较小的值就可以了。
如果变形扭曲较厉害，一般建议使用神经网络进行训练后再识别 如果是比较简单的验证码可以使用网上的一些组件，我常用的一个是OcrKingApi 不是太复杂的识别效果还可以，关键是免费的。
首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。把数据标记好之后就是opencv的事情。训练的函数非常简单。
基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤 、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。
出现人脸识别失败的原因可能有很多，不仅仅是直方图计算的问题。以下是一些可能的原因和解决方法： 数据不准确：人脸识别需要准确的人脸图像数据。如果输入的图像质量较低、有噪声或者人脸特征不明显，可能会导致识别失败。建议采集更高质量的图像，并进行预处理（如降噪、增强对比度等）。
/*使用针对某目标物体训练的级联分类器在图像中找到包含目标物体的矩形区域，并且将这些区域作为一序列的矩形框返回。函数以不同比例大小的扫描窗口对图像进行几次搜索(察看cvSetImagesForHaarClassifierCascade)。每次都要对图像中的这些重叠区域利用cvRunHaarClassifierCascade进行检测。
如何用opencv检测这个图像中的黑点
对图片进行分层，从R，G，B中取最清晰的一层。对1中取得的图层取轮廓。去掉最大的轮廓（外层的 轮廓），剩下的就是黑点的轮廓了。如果图片中有较多噪点，那么中步骤1和2之间，加入高斯模糊处理，会减少噪点的干扰。
可以使用Python和OpenCV库实现铅笔缺陷的识别。以下是一些基本的步骤：加载图像：使用OpenCV中的cvimread()函数加载铅笔图像。图像预处理：对图像进行预处理以提高识别效果。
使用opencv内置的库读取两幅图片 生成一个SiftFeatureDetector的对象，这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器，用它来探测衣服图片中SIFT点的特征，存到一个KeyPoint类型的vector中。
解码与通道顺序在彩 图像中，imread函数返回的图像默认以BGR（蓝 、绿 、红 ）顺序存储通道。如果你需要在其他软件如Matlab（通常以RGB存储）中使用，记得进行颜 通道转换。处理EXIF信息图像加载时，OpenCV会考虑EXIF方向信息，自动调整图像方向。
因此，也可以通过搜索二阶导的过零点来检测边界点。Laplacian 算子的定义 ：对照 Hessian 矩阵：Laplacian 算子实际上就是 Hessian 矩阵的 Trace。
计算原理如下：假设一副二值图片，其背景是黑 的，而边缘是白 的，而且白 边缘中不包含黑 的点，就如附件中的那个图像。
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