OpenCV 3.1.0 SVM轮廓特征的提取和分类 II

OpenCV 3.1.0 SVM轮廓特征的提取和分类 I 提取轮廓 Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory of edge detection)解释这项技术如何工作。Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。 好的定位- 标 阅读详情

对OpenCV 3.1.0 SVM轮廓特征的提取和分类 I中提取到的轮廓使用OpenCV中的SVM进行分类。

首先对这些轮廓进行裁剪:

Mat getROI(Mat &src){
    int left, right, top, bottom;
    left = src.cols;
    right = 0;
    top = src.rows;
    bottom = 0;


    //得到区域
    for (int i = 0; i<src.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j<src.cols; j++)
        {
            if (src.at<uchar>(i, j) > 0)
            {
                if (j<left) left = j;
                if (j>right) right = j;
                if (i<top) top = i;
                if (i>bottom) bottom = i;
            }
        }
    }
    cout << "rows:" << src.rows << ",cols:" <<src.cols<< endl;
    cout << 
OpenCV入门11:轮廓提取和形状识别 根据不同形状的特征,使用适当的函数和算法进行识别,并可针对需要的特征进行进一步的处理和分析。通过形状匹配方法,可以将待识别的形状与已知形状进行比较,来确定形状的类别。这些特征可以用于识别不同形状的轮廓。该函数可以帮助你找到图像中的圆形轮廓,并返回识别到的圆形的圆心和半径。使用几何矩方法可以计算轮廓的矩,并利用矩的特征来识别不同的形状,如面积、宽高比、中心距等。除了前面提到的基于多边形逼近的方法外,还有一些常用的形状识别算法可以应用于轮廓识别。该函数可以检测图像中的直线轮廓,并返回检测到的直线的参数。 阅读详情

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