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利用OpenCV检测图片中的红色区域,并输出其中心点坐标

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简介:
本项目运用OpenCV库识别图像内的红色区域,通过精确计算确定各红区中心位置并显示其坐标值。 适用于初学者,请高手勿喷。 个人配置:Visual Studio 2013;OpenCV 3.0 直接展示效果图: 注意:右下角的水印把中心点挡住了,需要仔细观察才能看到。 以下是代码: ```cpp #include #include #define PI 3.1415926 using namespace cv; using namespace std; void RGB2HSV(double red, double green, double blue) { // 具体实现未给出,此处省略代码细节。 } ```

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客服
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  • OpenCV
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    本项目使用OpenCV库在图像中识别特定颜色(红色)区域,通过色彩空间转换和阈值处理精确定位目标对象位置,最终计算并显示各红区中心坐标的高效算法实现。 本段落主要介绍了如何使用OpenCV识别图像中的红色区域,并输出该区域内中心点的坐标。此方法具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。请跟随我们一起详细了解吧。
  • OpenCV
    优质
    本项目运用OpenCV库识别图像内的红色区域,通过精确计算确定各红区中心位置并显示其坐标值。 适用于初学者,请高手勿喷。 个人配置:Visual Studio 2013;OpenCV 3.0 直接展示效果图: 注意:右下角的水印把中心点挡住了,需要仔细观察才能看到。 以下是代码: ```cpp #include #include #define PI 3.1415926 using namespace cv; using namespace std; void RGB2HSV(double red, double green, double blue) { // 具体实现未给出,此处省略代码细节。 } ```
  • 使Python进行像角
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    本项目利用Python编程语言实现图像中的关键角点自动检测,并精确输出各角点的坐标信息,适用于特征识别、目标跟踪等领域。 使用Python进行图像角点检测,并输出角点的坐标。
  • 提取
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    本项目专注于开发一种算法,能够精确地从图像中识别并抽取特定颜色(如红色)的区域。利用先进的计算机视觉技术,该方法在色彩复杂和背景多变的情况下也能保持高效性和准确性。适用于多种应用场景,包括但不限于设计、数据分析及图像处理领域。 一个简单的提取图片中红色区域的实例代码,在Python 2.X 和 OpenCV 2.X 下实现。
  • 使Python和OpenCV提取
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    本教程介绍如何利用Python编程语言结合OpenCV库来识别并提取图像中的红色像素区域,适用于初学者学习计算机视觉处理。 这段代码通过将图片转换为HSV颜色空间来提取特定颜色。可以通过调整`lower_red`和`upper_red`的第一个参数来改变要提取的颜色。
  • 矩形变换(含详细文注释)
    优质
    本项目提供了一种高效的方法来检测图像中的矩形并准确输出其中心点位置。此外,还包含了将检测到的矩形坐标转换为所需参考系坐标的算法,并附有详细的中文注释便于理解与使用。 原代码使用了VS2010与OpenCV 2.4.8版本,能够通过摄像头识别设定阈值颜色中的矩形,并返回其中心位置。此外,还进行了空间坐标变换(以3自由度机械系统为例)。由于OpenCV库中没有直接的矩形检测算法,此代码包含了详细的注释说明,非常适合初学者学习和参考使用。
  • 使OpenCV计算多个轮廓显示
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    本项目运用Python的OpenCV库开发,旨在自动检测并标记图像中的多个对象轮廓,精确计算每个轮廓的几何中心(即质心),并将这些关键点的位置信息直接标注回原图或新生成的图像上。此功能有助于在计算机视觉应用中进行物体定位与跟踪分析。 利用OpenCV求取图像多轮廓的质心,并在输出图像上显示质心坐标。opencv可以用来提取目标的质心。
  • 在MATLAB
    优质
    本项目介绍如何使用MATLAB识别图像中的圆形物体,并精确定位其圆心位置。通过示例代码展示图像处理和计算机视觉技术的应用。 在MATLAB中对图片中的圆心进行检测并标记出来。
  • 在大查找小确定
    优质
    本项目专注于开发算法,在一张较大的图像中高效准确地定位较小目标图像的位置,并输出精确坐标。 在大图中寻找小图,并定位具体的坐标点,使用DLL文件可以实现快速查找。参数包括: - largePic:大图片 - smallPic:小图片 - leftupX:左上角的X坐标 - leftupY:左上角的Y坐标 - rightdownX:右下角的X坐标 - rightdownY:右下角的Y坐标 - tolerance:容差 - similarity:相似度 - Transparentflag:透明色标记 - TransparentR、TransparentG、TransparentB:分别为透明色的Red、Green和Blue值 - smallInLargeX,smallInLargeY :获得的小图在大图中的具体X,Y 坐标。 感谢提供代码思想的老师。
  • 使OpenCV 3.4提取替换特定颜
    优质
    本项目介绍如何利用Python和OpenCV 3.4库,通过编程手段识别、提取图像中特定颜色的区域,并将其替换成新的颜色或图案。 在使用OpenCV 3.4获取图片中的特定颜色区域并进行替换的过程中,首先需要定义要查找的颜色范围,并将其转换为HSV格式以便于后续处理。接下来通过掩码操作来提取这些特定颜色的像素点,然后可以对这些选定区域应用所需的图像变换或替换成其他颜色值。 具体实现步骤包括: 1. 读取原始图片。 2. 将BGR色彩空间转换成HSV色彩空间。 3. 设定目标颜色范围(例如红色)在HSV中的最小和最大阈值。 4. 使用cv2.inRange()函数创建一个掩码,该掩码只保留了位于设定范围内像素点。 5. 对原图应用上述掩码以提取特定颜色区域,并根据需要进行替换操作。 这样的处理方式能够帮助开发者高效地对图像中指定的颜色信息做出修改或增强。