opencv边界识别

该博客探讨了如何使用OpenCV来识别传送带上物体的边界。尽管方法有待完善,例如利用周长和面积的比值可能更准确,但当前实现已经能够解决问题。

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opencv边界识别,输入是一个传送带上的物体,通过识别边界判断是哪个物体。方法还不是特别完善,判断物体的时候其实应该用周长和面积的比,但是已经没有问题了

#include<iostream>

#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<opencv2\video\background_segm.hpp>
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/video/background_segm.hpp"
#include <stdio.h>
#include <string>
//(maskArct<500&&maskArct>400&&areat<4000&&areat>3500)||


using namespace cv;
using namespace std;


Mat MotionSeg(VideoCapture  & v,VideoCapture  & v2){
Mat Frame, fgMask, bg, bfgMask, sfgMask;
int FrameNum = 0;


if (!v.isOpened()) {
printf("Reading video failed!\n");
//return false;
}


Ptr<BackgroundSubtractorMOG2> bgSub = createBackgroundSubtractorMOG2(); //Define background minus object and initialization


while (v.read(Frame)) {
double maskArct=0;
double areat=0;
FrameNum++;
bgSub->apply(Frame, fgMask, 0.005);
bgSub->getBackgroundImage(bg); //get background image
blur(fgMask, sfgMask, Size(3, 3)); //smooth the foreground video
threshold(sfgMask, bfgMask, 127.5, 255, cv::THRESH_BINARY); //binary the foreground video
//display
imshow("Foreground mask",
OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了很多常用的功能来处理图像和视频。在图像处理中,边界识别是一个基础且重要的步骤,通常用于边缘检测。OpenCV识别边界的常用方法包括Canny边缘检测、Sobel算子和Laplacian算子等。 Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法,它能够检测出图像中物体的边缘。该算法涉及多个步骤:首先使用高斯滤波去除噪声,然后计算图像的梯度幅值和方向,接着应用非极大值抑制保留图像中的强边缘,最后使用双阈值检测和边缘连接来确定最终的边缘。 Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导。Sobel算子会分别对水平和垂直方向的图像亮度进行加权,从而得到边缘强度和方向。 Laplacian算子则是一个二阶导数算子,用于寻找图像中的快速变化区域。它对图像进行二阶微分,能够突出图像中的边缘。 以下是使用OpenCV进行边界识别的基本步骤: 1. 读取图像。 2. 转换图像到灰度图(因为边缘检测通常在灰度图上进行)。 3. 应用边缘检测算法(例如Canny、Sobel或Laplacian)。 4. 显示结果。 代码示例(使用Canny算法): ```python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('path_to_image.jpg') # 转换为灰度图 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Canny算法进行边缘检测 edges = cv2.Canny(gray_image, threshold1, threshold2) # 显示结果 cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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