问题一：基于附件1中提供的可收获苹果的图像数据集，提取图像特征，建立数学模型，计算每幅图像中的苹果的数量，并绘制附件1中所有苹果的分布直方图。对于自动采摘机器人，首要的能力就是识别出苹果对象，因此如何从画面（图像）中准确的识别出苹果对象对于自动采摘机器人有重要影响。附件1给出

图像处理之计算物体的方向（C++）文章目录图像处理之计算物体的方向（C++）前言一、PCA获取物体主要方向1.原理2.代码实现二、Hu矩获取物体主要方向1.原理2.代码实现总结前言在图像处理中，物体的方向（倾斜角度）计算的应用非常常见，总结如下方法：PCA获得物体的主要方向以及Hu

文章目录一、什么叫轮廓的多边形近似拟合二、轮廓的多边形近似拟合函数三、简单应用1.原始素材2.代码3.运行结果一、什么叫轮廓的多边形近似拟合轮廓一般都是光滑的曲线，多边形近似拟合的意思就是，利用少量的点组成的折线，近似逼近原始多边形，这样可以减少轮廓的点集数

效果如下:根据轮廓面积筛除了大轮廓和很小的轮廓,大家可以用其它方法实现自己想要的效果#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<vector>#include<string>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){//图像路径std::stringpath

1importcv22importnumpyasnp3importmatplotlib.pyplotasplt45#读取图像并转换为灰度图像6image=cv2.imread('./a.jpg')7gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)89#使用Canny边缘检测10edges=cv2.Canny(gray,0,200)#调

1importcv22importnumpyasnp3importmatplotlib.pyplotasplt45#读取图像并转换为灰度图像6image=cv2.imread('./a.jpg')7gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)89#使用Canny边缘检测10edges=cv2.Canny(gray,0,200)#调

1.问题或需求描述opencv基于形状的模板匹配测试2.解决方法或原理：主要步骤：使用opencv查找轮廓(findContours)匹配轮廓（形状）(matchShapes)的相似度python代码：importcv2#读取目标图像target_image=cv2.imread('target.png',cv2.IMREAD_COLOR)#读取模板图像template_image

轮廓检测目录轮廓检测cv2.findContours特征矩cv2.drawContours轮廓特征计算轮廓面积计算轮廓周长轮廓检测的作用可以检测图图像或者视频中物体的轮廓计算多边形边界，形状逼近和计算感兴趣区域为了更精确地提取轮廓，请使用二值图。也就是说，在使用轮廓提取函数前，请将源图片运

一、图像读取与显示#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){ stringpath="Resources/lambo.png";//图片的路径名 Matimg=imread(path);//将图片加载后赋值到图像变量img中//if(path.empty()){

矩图像的矩可帮助你计算某些特征，如对象的质心，对象的面积等特征。函数cv.moments()给出了计算的所有矩值的字典。从这一刻起，你可以提取有用的数据，如面积，质心等。质心由关系给出，$$C_{x}=\frac{M_{10}}{M_{00}}$$和$$C_{y}=\frac{M_{01}}{M_{00}}$$。这可以按如下方式完成：i

1.概述图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据(数据描述量)来描述整个图像，这组数据月简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、

裁剪图像OpenCvSharp.Rectrect=newOpenCvSharp.Rect(4800,2100,400,900);//设置范围OpenCvSharp.Matcropped_image=newOpenCvShar

一、OpenCV中的轮廓图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像，包含了一系列标记A到E的区域。寻找到的轮廓被标记为cX或hX，其中c代表“轮廓（contour）”，h代表“孔（h

contour在opencv中是一个基础的数据结构，灵活运用的话，作用很大。以contour为关键字，在answerOpenCV中能够发现很多有趣的东西。 1、无法解决的问题​​

原文链接：​​http://answers.opencv.org/question/134783/android-opencv-finding-extreme-points-in-contours/​​导  读：本例子使用轮廓分析，寻找到轮廓的极点；使用

2017年4月16日一周AnswerOpenCV佳作赏析1、HelloHowtosmoothedgeoftextinbinaryimage,basedonthreshold.Somethinglikeanti-aliasingbyopenCv?example

目录​​1名词解释​​​​2在OpenCV中查找Blob质心的步骤​​​​3图像多个blob下的质心获取​​​​4参考​​在中学，我们学习了几何的中各种平面图形。找到标准平面图

目录​​1什么是图像矩？​​​​2如何计算图像矩​​​​2.1质心获取​​​​2.2中心矩​​​​2.3Hu矩​​​​3基于Hu矩实现形状匹配​​​​3.1Hu矩的计算​​​​

在使用opencv处理图像的时候，在获取ROI区域这一步用的最多的就是找到指定区域，一般是根据轮廓提取，我们可以通过opencv中的findContours()函数来查找图片中的轮廓，但是会发现找

什么是轮廓？轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用

报错源码contours,hierarchy=cv2.findContours(img_handled,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#据面积排序contours.sort(key=lambdac:abs(cv2.conto

importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimage=cv2.imread("qqhuman.jpeg")image_BGR=image.copy()#将图像转换成灰度图像,并执行图像高斯模糊,以及转化成二值图像