Chailiren的博客

如有问题请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 机器视觉中Blob是非常重要的特征，对于Blob的选择可以依据其几何特征，OpenCv中具有专门的 类来解决这个问题：class CV_EXPORTS_W SimpleBlobDetector : public Feature2D { public: str

如有问题请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 本文主要学习了视频图像的北京分割，采用的方法为MOG2，KNN两种方法。 该方法分割物体具有一定的鲁棒性，因此该方法可以作为一定鲁棒性的车流量检测。#include "opencv2/core.hpp"#include <opencv2/core/utility.hpp>#include "open

如有交流请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 本例利用颜色来统计保险丝的个数，分析时利用了图像的HSV空间，通过实验该方法可靠性较高。 例程分析主要步骤如下： 1.将图像由RGB格式转换至HSV格式，并将其分离至HSV三个通道。 2.根据饱和度通道讲保险丝区域分割出来，即ROI区域。 3.利用ROI区域将保险丝的强度通道分离出来，即使保险丝与

如有问题请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 在实际应用中，得到的图像的阈值不太理想时通过固定阈值分割很难得到所要提取的特征，因此Halcon中含有动态阈值分割法，即首先对图像进行均值滤波，然后与现有图像最差后进行阈值分割。该方法适合比较小的特征提取，例如金属表面的划痕、丝网的漏洞等。本例提取丝网上漏洞区域以及漏洞数量，主要步骤如下： 1.对读入的

Zabr是一种开源的一维码和二维码检测工具，该工具检测时适应性很强，如下图的示例图片在不进行任何图像处理情况下都可以便正确读取条形码或者二维码的信息，适合于工业环境下光照不稳定情况下识别条形码和二维码。 该库是基于C语言开发，可以方便的进行平台间的移植。 识别条形码和二维码的主要步骤如下： 1.算法初始化：构造扫描器对象用set_config()进行初始化。 2.载入图片，转化为灰度图。

如有问题请联系：clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号：机器视觉专业论坛 在实际应用中，得到的图像的阈值不太理想时通过固定阈值分割很难得到所要提取的特征，因此Halcon中 含有动态阈值分割法，即首先对图像进行均值滤波，然后与现有图像最差后进行阈值分割。该方法适合比较 小的特征提取，例如金属表面的划痕、丝网的漏洞等。本例提取丝网上漏洞区域以及漏洞数量，主要步骤如下： 1.