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基于OpenCV的矩形检测实现

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简介:
本项目利用OpenCV库开发了一个矩形物体自动检测系统,通过图像处理和特征提取技术,精准识别并定位复杂背景下的矩形目标。 本段落实例展示了如何使用OpenCV实现矩形检测的代码,供参考。 函数功能:通过向量计算COSα=两向量之积/两向量模的乘积来求两条线段夹角。 输入参数:3个点坐标pt1, pt2, pt0及一个公共点作为最后一个参数。 输出结果:返回两条线段之间的角度值,单位为度。

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客服
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  • OpenCV
    优质
    本项目利用OpenCV库开发了一个矩形物体自动检测系统,通过图像处理和特征提取技术,精准识别并定位复杂背景下的矩形目标。 本段落实例展示了如何使用OpenCV实现矩形检测的代码,供参考。 函数功能:通过向量计算COSα=两向量之积/两向量模的乘积来求两条线段夹角。 输入参数:3个点坐标pt1, pt2, pt0及一个公共点作为最后一个参数。 输出结果:返回两条线段之间的角度值,单位为度。
  • OpenCV
    优质
    本项目基于OpenCV库实现图像中矩形物体的自动识别与定位技术,适用于产品质检、机器人视觉导航等领域。 OpenCV在长方形检测方面效果显著,能够识别图片中的矩形,并支持对一个文件夹内多张图片的批量处理。未来还可以实现实时检测功能。
  • OpenCV与裁剪
    优质
    本项目利用OpenCV库进行图像处理,实现对图片中矩形物体的自动检测和精准裁剪,适用于文档扫描、二维码识别等场景。 由于OpenCV库的单体文件大于100M,无法上传到GitHub。这个示例代码没有导入OpenCV,但如果您导入了就可以使用(可以使用pod OpenCV,~> 2.4.13来安装最新版本)。不过请注意,接口变化较大,我这边使用的版本是2.4.13。 该demo包括以下功能: 1. 矩形的边缘检测及裁剪 2. 实时矩形边缘检测(适用于视频流)
  • OpenCV代码
    优质
    本段代码基于OpenCV库实现图像中矩形对象的自动检测与识别,适用于物体定位、文档扫描等领域。 矩形检测的OpenCV代码包含在压缩包中,其中还有用于测试的图片。代码可以直接调用使用。
  • OpenCV应用
    优质
    本简介探讨了如何使用OpenCV库进行矩形对象检测的技术和方法,包括基本概念、实现步骤及实际应用场景。 利用OpenCV对图像中的矩形对象进行检测的代码如下: 首先需要导入必要的库: ```python import cv2 import numpy as np ``` 然后定义一个函数来找到并绘制矩形: ```python def find_and_draw_rectangles(image_path): # 读取图片 image = cv2.imread(image_path) # 转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(gray_image, 50, 150) # 寻找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历找到的轮廓,使用最小矩形边界框检测为矩形的对象 for contour in contours: approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.05 * cv2.arcLength(contour, True), True) if len(approx) == 4: # 检查是否是四边形(矩形) x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) # 显示结果 cv2.imshow(Detected Rectangles, image) cv2.waitKey(0) ``` 最后,使用定义的函数: ```python find_and_draw_rectangles(path_to_your_image.jpg) ``` 确保替换 `path_to_your_image.jpg` 为实际图像路径。
  • OpenCV行人
    优质
    本项目利用开源计算机视觉库OpenCV进行行人检测的研究与实践,通过图像处理技术识别画面中的行人,为智能监控和自动驾驶等领域提供技术支持。 使用OpenCV自带的分类器来检测视频中的运动行人。此工程包含两个分类器:haarcascade_upperbody.xml(上半身分类器)和haarcascade_fullbody.xml(人体分类器)。前者用于识别行人的上半身,后者则用来识别整个人体。
  • OpenCV人脸
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV,实现了高效准确的人脸检测功能,适用于多种应用场景。 人脸检测和人脸识别两个程序在OpenCV2.49和VS2013环境下完成。此外,在这两个工程下有一个半成品的人脸识别项目,已经完成了数据库部分但没有生成链接文件来添加库。因此,在进行人脸识别或车牌识别时需要自己添加库。如果有朋友或老师熟悉这部分内容并擅长C++编程,请通过邮件联系我,邮箱为1952284157@qq.com(注:此处应去除实际的联系方式)。
  • OpenCV行人
    优质
    本项目采用OpenCV库,实现了高效的行人检测算法。通过分析图像与视频流中的特征,准确识别并跟踪行人,适用于安全监控及自动驾驶领域。 该代码使用Opencv实现,因此在精度方面可能不尽如人意。此代码可以识别视频和图片,但若要切换识别对象类型,则需要自行调整设置。
  • OpenCV目标
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV,实现了高效准确的目标检测功能。通过优化算法和模型训练,能够有效识别图像与视频中的特定目标。 使用OpenCV实现目标检测的方法有很多。这种方法通常涉及利用预训练模型或自定义模型来识别图像中的特定对象。在进行目标检测时,可以采用如Haar级联分类器、HOG+SVM或是深度学习方法(例如YOLO, SSD等)。具体实施过程中需要先安装并配置OpenCV库,并根据实际需求选择合适的算法和数据集来进行训练或直接使用现成的模型进行预测。
  • OpenCV人眼
    优质
    本项目利用开源计算机视觉库OpenCV进行人眼检测技术的研究与实践,通过图像处理算法准确识别并定位人脸中的眼睛区域。 自己实现了用OpenCV与VS2012进行人脸和人眼检测的程序,并且已经可以运行。在运行的时候需要设置一下库的链接即可。