推广 热搜: 广场  Java  app  Word  营业  微信公众号  北京代理记账  商城  代理记账  商标交易 

opencv如何在图片上显示一个点 opencv如何检测出图像中的红色部分?

   2023-04-28 企业服务招财猫90
核心提示:opencv如何检测出图像中的红色部分?将RGB空间的像素变换到HSV空间,然后对那些Thopencv怎么释放mat类型的roi区域?另一种方法,你也可以添加OpenCV窗口到PictureContr

opencv如何检测出图像中的红色部分?

将RGB空间的像素变换到HSV空间,然后对那些Th

opencv怎么释放mat类型的roi区域?

另一种方法,你也可以添加OpenCV窗口到PictureControl,这样你就可以继续使用OpenCV直接在PictureControl上操作鼠标。首先,向OnInit函数添加以下内容。

上面是打开一个名为view的OpenCV窗口,放入一个ID为IDC_STATIC_CV的PictureControl中。此控件的类型必须是矩形。需要显示图片时,在OpenCV中显示即可。

图像处理的过程?

一.基本步骤

1.图像预处理,包括高斯滤波、图像去噪和图像增强。

2.图象分割法

3、填孔

4.连通域标记

5.特征抽出

6、结果输出

第二,图像预处理

为了便于计算,系统通常会对获得的图片进行灰度化处理。将彩像转换为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩像中R、G和B分量的值决定了具体的像素点。一个像素可以有几千万种颜色。灰度图像是彩像的一种,但其特点是R、G、B的具体值相同。灰度图像中每个像素的变化范围是0到255。由于计算方便,在实际工程处理中,各种格式的图像都会转换成灰度图像。灰度图像在保留图像轮廓和特征的基础上,仍然能够反映整个图像的轮廓和纹理。Opencv中有一个实现图像灰度化的接口。调用OpenCV中的cvSmooth函数进行中值滤波,去除细小毛刺。

第三,图像二值化

局部自适应二值化是对灰度图像中的每个像素进行逐点阈值计算,其阈值由像素邻域内的点的局部灰度特性和像素的灰度值决定。局部阈值法逐个计算图像每个像素的灰度,保留了图像的细节信息。虽然不均匀的光照条件影响整个图像的灰度分布,但不影响图像的局部性质,但也存在缺点和问题。与全局阈值法相比,计算时间较长,但适用于变化的环境。

四、缺陷检测的六种基本方法

1.斑点特征

2.斑点特征差异

3.频域和空间域

4.光度立体法

5.特征训练(分类器、机器学习)

测量

 
反对 0举报 0 收藏 0 打赏 0评论 0
 
更多>同类资讯
推荐图文
推荐资讯
点击排行
合作伙伴
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  使用协议  |  版权隐私  |  网站地图  |  排名推广  |  广告服务  |  积分换礼  |  网站留言  |  RSS订阅  |  违规举报  |  冀ICP备2023006999号-8