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(三) OpenCV图像处理之对象计数_04

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简介：
本教程为OpenCV系列课程之一，专注于讲解如何使用OpenCV进行图像中的对象计数。通过学习，读者可以掌握基本的图像处理技术和基于计算机视觉的对象识别方法，实现对特定区域内目标物体的数量统计。适合初学者入门和进阶学习。 计算对象个数可以通过以下步骤实现：二值分割、形态学处理、距离变换以及进一步的形态学操作（根据具体情况分析），最后通过连通区域计算得出结果。 ```cpp #include #include using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src,temp,temp_mor,temp_dist,dst; src = imread(../path.jpg, IMREAD_GRAYSCALE); if (src.empty()) { cout << could not load image... << endl; return -1; } } ```

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  • (三) OpenCV图像处理之对象计数_04
    优质
    本教程为OpenCV系列课程之一，专注于讲解如何使用OpenCV进行图像中的对象计数。通过学习，读者可以掌握基本的图像处理技术和基于计算机视觉的对象识别方法，实现对特定区域内目标物体的数量统计。适合初学者入门和进阶学习。 计算对象个数可以通过以下步骤实现：二值分割、形态学处理、距离变换以及进一步的形态学操作（根据具体情况分析），最后通过连通区域计算得出结果。 ```cpp #include #include using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src,temp,temp_mor,temp_dist,dst; src = imread(../path.jpg, IMREAD_GRAYSCALE); if (src.empty()) { cout << could not load image... << endl; return -1; } } ```
     
  • (三) OpenCV图像处理之直线检测(_02)
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    本篇文章介绍了如何使用OpenCV库进行图像处理中的直线检测。通过讲解具体的函数和方法，帮助读者掌握直线检测的技术应用。 直接使用霍夫直线检测效果不佳；通过图像形态学操作来寻找直线，并利用霍夫变换获取位置信息与显示。 ```cpp #include #include using namespace std; using namespace cv; Mat src, temp_ROI, dst; int threshold_value = 128; void DetectLine(int,void*); // 霍夫直线检测函数 void MorphShapes_Hough(int, void*); // 形态学+霍夫直线检测 int main(int argc, char** argv) { src = imread(../path); if (!src.data) { cout << 读取图像错误！ << endl; return -1; } namedWindow(原始图像, WINDOW_AUTOSIZE); imshow(原始图像, src); DetectLine(0, 0); // 调用霍夫直线检测函数 MorphShapes_Hough(0, 0); // 形态学+霍夫直线检测 waitKey(); return 0; } ```
     
  • (三)OpenCV图像处理之透视校正_05
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    本教程讲解如何使用OpenCV进行图像透视校正，包括原理介绍、代码实现及应用案例分析，帮助读者掌握图像几何变换技巧。 拍摄或扫描的图像如果不是规则矩形形状，则可能对后期处理产生不利影响。为了校正得到正确的形状，需要使用透视变换技术。可以通过二值分割、形态学方法以及霍夫直线检测等步骤实现这一目标。 以下是相关代码示例： ```cpp #include #include opencv2/opencv.hpp using namespace std; using namespace cv; RNG rng; int main(int argc, char** argv) { Mat src, temp_threshold, temp_mor, temp_contours, temp_hough, dst; // 读取图像文件 src = imread(../path.jpg); if (src.empty()) { cout << 无法打开图片 << endl; ``` 这里的代码主要用于说明如何通过OpenCV库进行透视变换校正。实际应用中需要根据具体情况调整相关参数和处理步骤，以确保能够有效获取所需的图像形状矫正效果。
     
  • 数字图像处理之彩色图像处理.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了数字图像处理中的彩色图像处理技术，涵盖了色彩模型转换、颜色空间分析及图像增强等关键领域。 该文档包含《数字图像处理》（冈萨雷斯第三版）中的彩色图像处理实验内容，包括RGB转HSI、伪彩色图像处理、彩色图像滤波等内容的整个实验过程及原理解释，并提供了详细的执行代码。代码可以直接在Matlab中运行。
     
  • 数字图像处理数据集系列之三：Set12
    优质
    Set12是数字图像处理领域内的一个标准测试数据集，包含12幅具有代表性的退化图像，广泛用于评估去噪和其他图像恢复算法的效果。 数字图像处理常用数据集Set12包含12张灰度图（包括lena、cameraman、house、pepper、fishstar、monarch、airplane、parrot、barbara、ship、man和couple），每张图片的大小为256*256。
     
  • MFC与OpenCV图像处理.zip_MFC opencv _MFC opencv_MFC图像_OPENCV图像处理_ombine
    优质
    本资源包提供了使用MFC框架结合OpenCV库进行图像处理的教程和示例代码，涵盖从基础到高级的多种技术应用。适合希望在Windows平台上开发高效图像处理软件的开发者学习参考。 使用Visual Studio和MFC对图像进行简单的处理，包括滤波和灰度化等功能，这是我的遥感课程期末编程作业的内容。
     
  • Python OpenCV中对图像像素点的操作处理
    优质
    本教程深入讲解在Python OpenCV环境下如何操作和处理图像中的像素点，涵盖基础概念与高级技巧。 本段落详细介绍了使用Python OpenCV进行图像处理中的像素点操作方法，具有一定的参考价值，适合对此感兴趣的读者学习参考。
     
  • OpenCV中的图像处理函数
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    本简介聚焦于介绍开源计算机视觉库OpenCV中常用的图像处理函数，涵盖图像的基本操作、滤波及高级变换等内容。 本段落罗列了OpenCV函数库中主要用于图像处理的函数及其使用方法和说明。
     
  • OpenCV图像处理源码
    优质
    《OpenCV图像处理源码》是一本深入讲解计算机视觉领域中广泛使用的开源库OpenCV的书籍，通过剖析其核心算法和实现细节，帮助读者理解并优化图像处理程序。 opencv图像处理源码 opencv图像处理源码 opencv图像处理源码
     
  • OpenCV图像处理回顾
    优质
    《OpenCV图像处理回顾》一文全面总结了OpenCV库在图像处理领域的应用与技术进展，涵盖基础操作、高级算法及实际案例分析。 OpenCV图像处理总结（Python）