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使用 OpenCV 和 VS 编写的米粒图像处理实验源代码。

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简介：
该项目提供米粒图像处理的底层实验源代码以及配套的实验报告，内容涵盖了米粒图像的读取、灰度图转换、图像边缘检测、以及基于直方图统计方法的阈值分割技术。具体而言，系统能够根据分割后的结果，精确地确定米粒的位置信息，并计算出其重心、长度、面积等关键指标。为了确保程序的顺利运行，建议使用OPENCV2.4.10版本及VS2010开发环境，其他版本的集成环境也同样可以采用，但用户需自行进行相应的配置和调整以适应程序需求。

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  • 基于OpenCV与VS的米粒图像处理实验源代码
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    本项目提供了一套基于OpenCV库和Visual Studio环境下的米粒图像处理实验源代码，涵盖图像采集、预处理及特征提取等环节。 对米粒图像处理的基础实验源代码及实验报告涵盖了米粒图像的读取、变换为灰度图、Suan边缘检测以及根据直方图进行阈值分割等内容。基于这些分割结果，可以进一步计算出米粒的位置、重心、长度和面积等信息。建议使用OPENCV2.4.10与VS2010作为运行环境（当然也可以选择其他版本，并自行调整）。
     
  • 使用Java编写医学图像处理代码
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    本项目致力于运用Java语言开发医学影像处理程序，旨在提高医疗诊断效率与准确性，涵盖图像增强、分析及存储等功能。 Java对医学图像算法的一些实现主要涉及一些常见操作。以下是一段用于测试的代码示例： ```java import com.peiwei.toolKit.toolOfBuff; import com.peiwei.toolKit.toolOfFile; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { // String name = 1.jpg; // String save = 2bc.jpg; // toolOfFile.hist(name,save); String name = 2.jpg; ``` 这段代码展示了如何导入必要的包并定义一个主类，其中包含用于测试的`main`方法。示例中包含了注释掉的部分，展示了一个可能的操作流程，并引入了新的变量`name`赋值为2.jpg。
     
  • 使用opencv-python进行数米粒实验
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    本项目利用OpenCV-Python库开发了一个自动计数系统，专门用于精确统计米粒数量，旨在展示计算机视觉技术在农业领域的应用潜力。 实验目的： 1. 通过阈值分割将原图像转变为二值图像。 2. 找出米粒的连通域，并数出米粒的数量。 3. 确定米粒中最大的面积与周长，以及它们在图片中的位置。 实验过程： 使用OpenCV库来实现一个有趣的应用——自动识别并计数图像中的米粒。以下是详细的步骤描述： 1. **二值化转换**：将原始彩色图像转为灰度图后进行二值化处理。由于灰度分布广泛且存在多个峰值，不适合直接采用单一阈值分割方法。因此我们使用自适应的OTSU或TRIANGLE算法来确定最佳分割点。 2. **去除噪声**：完成二值化之后，图像中可能存在背景噪音，影响后续米粒识别准确性。我们将利用形态学操作中的开运算（由腐蚀和膨胀组成）来进行去噪处理。 3. **连通域分析**：通过OpenCV的`cv2.findContours`函数来查找每个米粒的边界轮廓，并统计这些轮廓的数量以得到准确的米粒计数数目。 4. **面积与周长计算**：使用`cv2.contourArea`和`cv2.arcLength`分别获取连通域（即单个米粒）的面积和周长，从而了解每个米粒的具体大小。 5. **处理特殊情况**：在某些情况下相邻的两个或多个米粒可能被视为一个整体导致计数错误。为了应对这种情况，需要对所有提取出来的轮廓进行进一步分析以区分出单独存在的个体。 6. **代码实践与调试**：实验中提供的Python代码展示了上述步骤的具体应用方法。 通过此实验不仅可以掌握OpenCV的基础知识和图像处理技术的应用技巧，还能提高解决实际问题的能力。不断练习和完善是提升技能的关键所在。
     
  • 基于Visual Studio和OpenCV的Susan算子边缘检测与大米粒图像处理实验
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    本实验利用Visual Studio结合OpenCV库，实现了Susan算子在大米粒图像中的边缘检测，为后续特征提取及品质分析提供技术支持。 使用计算机视觉技术处理米粒图像的方法包括：中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法进行阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数以及寻找最大米粒。
     
  • 利用OpenCV和QT的图像处理验证程序源码
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    这段代码是基于OpenCV库与QT框架开发的一个图像处理验证工具的源代码，旨在提供高效且直观的图像处理功能。 基于OpenCV实现的图像处理项目包含以下功能：1. 图像锐化 2. 边缘检测 3. 滤波 4. 图像变换 5. 背景处理 6. 特征匹配 7. 特征提取。该项目使用QT进行界面设计，通过qmake来组织项目文件，可以直接点击pro文件编译运行。在使用时，请将程序中的图片、视频等路径替换为自己的实际路径。
     
  • 数字图像处理实验代码（OpenCV+Python）.zip
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    本资源包含使用Python与OpenCV库进行数字图像处理的一系列实验代码。适合学习和实践图像处理技术的学生及开发者使用。 数字图像处理实验包括以下内容：exp1 图像的显示与存储；exp2 基本几何变换（如平移、旋转、缩放）及傅里叶变换；exp3 对比度增强、直方图修正和平滑锐化操作；exp4 边缘检测。这些实验使用Python和OpenCV进行编程实现。
     
  • OpenCV大米计数编程实现 vs 自定义编写
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    本文探讨了使用开源计算机视觉库OpenCV进行大米计数的方法，并与自定义编写的计数程序进行了对比分析。 OpenCV大米计数实现方法探讨与编写指南。
     
  • OpenCV图像处理源码
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    《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图像处理编程实例》pdf+代码+数据
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    本书为《Opencv图像处理编程实例》，内容涵盖丰富的PDF教程、配套源代码及实用数据集，旨在通过实践案例帮助读者掌握OpenCV图像处理技术。 《OpenCV图像处理编程实例》一书基于OpenCV开源库实现了一系列通用的图像处理算法，并结合了当前领域的前沿技术，对多个典型工程案例进行了详细的讲解与演示。该书籍内容全面且结构清晰，从基础到进阶逐步深入，每个知识点都配有详尽的代码示例以帮助读者快速掌握并深化学习。 全书分为三个部分：第一部分为基础篇（第1～2章），主要介绍OpenCV开发的基本知识和简单的图像处理操作；第二部分为进阶篇（第3～6章），涵盖了灰度变换、平滑技术、边缘检测及形态学等高级图像处理技巧；第三部分则为高级应用篇（第7～9章），专注于更复杂的主题，如图像分割方法、特征分析以及视频的复杂处理。 每一章节的最后一节都包含了一个与该章节内容相关的实际案例研究，旨在帮助读者更好地理解理论知识，并将其应用于实践中。
     
  • 基于Python和OpenCV的图像处理源码
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    本项目提供了一系列使用Python及OpenCV库进行图像处理的基础代码，涵盖图像读取、显示、修改等操作，适合初学者学习与实践。 在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，它被广泛用于图像处理和相关任务。本教程将深入探讨如何使用Python结合OpenCV实现一系列的图像处理功能，包括四角定位、扭曲矫正、效果增强、标记识别以及截取有效区域。 首先，四角定位是图像处理中的一个重要步骤，通常涉及找到图像中的特定形状或特征点。在OpenCV中，我们可以利用`findContours`函数来检测图像轮廓，并通过`approxPolyDP`近似这些轮廓的顶点以获取四个角落的位置信息。这一技术尤其适用于二维码识别和文档扫描等领域。 其次，扭曲矫正主要解决由于拍摄角度、镜头畸变等因素导致的图像变形问题。OpenCV提供了诸如`getPerspectiveTransform`和`warpPerspective`这样的函数来计算并应用透视变换，将失真的图像纠正为正常视角。此过程通常需要四个参考点作为输入，通常是目标区域的四个角落。 效果增强是提升图像质量的关键环节，包括亮度调整、对比度强化及去噪等操作。OpenCV提供了如`addWeighted`函数用于进行加权融合以改变亮度和对比度；通过使用`GaussianBlur`实现高斯滤波来降低噪声干扰，并利用`Canny`边缘检测算法增强图像的边界信息。 标记识别涉及对象分类与识别，通常需要深度学习模型的支持。尽管OpenCV本身不包含预训练的深度学习模型，但它可以轻松地与其他流行的框架（如TensorFlow和PyTorch）结合使用加载这些模型进行高效准确的对象识别任务。例如，可以通过`cv2.dnn.readNetFromTensorflow`函数来加载一个预训练好的TensorFlow模型，并利用`dnn.blobFromImage()`将图像转换为适合网络输入的格式；最后通过调用`net.forward()`执行预测操作。 此外，截取有效区域是指从原始图片中提取出我们感兴趣的特定部分。这可以通过定义矩形或不规则形状边界来实现，然后使用如`crop`或者`copyTo`这样的方法来进行精确裁剪。在处理具有固定结构的图像时（例如身份证、驾照等），这一过程有助于聚焦于关键信息。 综上所述，利用OpenCV和Python的强大组合功能，我们可以高效地完成多种复杂的图像处理任务：从精确定位四角到纠正扭曲变形；通过效果增强提升视觉质量；借助深度学习模型进行标记识别以及灵活裁剪有效区域。这些技术为诸如图像分析、自动化检测及智能监控等应用提供了坚实的基础，并且在实践中不断优化参数和算法可以进一步提高性能效率。