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利用opencv实现的轮廓提取算法

于 2022-03-01 发布 文件大小:1.14 MB
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简单实用,最后打印显示轮廓点坐标-opencv contour extraction saved as contour points and display

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  • 利用opencv实现的轮廓提取算法
    简单实用,最后打印显示轮廓点坐标-opencv contour extraction saved as contour points and display
    2022-03-01 09:02:19下载
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  • 保存二进制图像 V2
    要将图像文件在磁盘上的保存为文件二进制文件使用 OpenCV 结构和 c + + 代码,此版本 es 降低的版本 1
    2022-01-25 16:14:16下载
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  • 人脸检测代码
    可实现检测图片中有无人脸的功能,并将人脸用圆圈标示出来,使用opencv自带的训练器文件,精度不是很高,但功能基本可以实现。
    2022-11-21 14:35:08下载
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  • opencv 鱼眼摄像头标定
    为矫正鱼眼摄像机,opencv用棋盘图案对相机进行标定,获取相机的参数,对鱼眼相机图像的畸变进行矫正 
    2023-03-12 14:25:03下载
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  • OpenCV特征点检测算法对比
    SIFT/SURF基于灰度图, 一、首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变。   二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向;而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变。   三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标,SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域,分成16块,统计每一块沿着八个方向占的比例,于是特征点形成了128维特征向量,对图像进行归一化则完成强度不变;而SURF分成64块,统计每一块的dx,dy,|dx|,|dy|的累积和,同样形成128维向量,再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。
    2022-02-02 18:24:50下载
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  • KINECT2.0+opencv
    基于KINECT2.0 与OPENCV的手势识别,可以有效的识别出简单的手势,实验的环境为KINECT2.0 +vs2013+Opencv2.4.9,有需要的同学可以自行下载修改,里面有详细的注释与实验的结果图。
    2022-05-23 19:56:09下载
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  • SURF特征匹配
      SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进,主要体现在速度上,效率更高。它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。在计算视觉领域,尺度空间被象征性的表述为一个图像金字塔,向下降采样一般用高斯金字塔。其中,输入图像函数反复与高斯函数的核卷积并反复对其进行二次抽样,这种方法主要用于SIFT算法的实现,但每层图像依赖于原图像(当前尺度可能和原图象尺度相差很大,这时候再那原图像卷积确实有点二了),并且图像需要重设尺寸,因此,这种计算方法运算量较大。SURF算法对积分图像进行操作,卷积只和前一幅图像有关,其降采样的方法是申请增加图像核的尺寸,这也是SIFT算法与SURF算法在使用金字塔原理方面的不同。SURF算法允许尺度空间多层图像同时被处理,不需对图像进行二次抽样,从而提高算法性能。
    2022-01-25 15:56:48下载
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  • 多摄像头+多目标跟踪+IPP优化
    这是一个基于多摄像头环境下的多目标实时跟踪程序,使用了intel的IPP图像处理库,是实时性得到了很大的提升,代码主要使用粒子滤波算法实现多目标跟踪,同时使用了在线学习方法,提升了系统鲁棒性,还是用了haar特征、adaboost构造强分类器。同时还有论文:MCT_DISTRIBUTED PARTICLE FILTER TRACKING WITH ONLINE MULTIPLE INSTANCE; MCT_Multiple View Discriminative Appearance Modeling
    2022-04-19 11:53:00下载
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  • retina特征点检测
    这是一个C/C++的程序,利用opencv库实现retina特征点检测,对于学习opencv的人有很大帮助,解压后可直接运行
    2022-06-30 15:03:21下载
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  • 卡尔曼滤波源代码
    卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报 打分 发表评论 暂无评论
    2022-12-28 17:50:03下载
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