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opencv如何在圖片上顯示一個點 opencv如何檢測出圖像中的紅色部分?

   2023-04-28 企業服務招財貓130
核心提示:opencv如何檢測出圖像中的紅色部分?將RGB空間的像素變換到HSV空間,然后對那些Thopencv怎么釋放mat類型的roi區域?另一種方法,你也可以添加OpenCV窗口到PictureContr

opencv如何檢測出圖像中的紅色部分?

將RGB空間的像素變換到HSV空間,然后對那些Th

opencv怎么釋放mat類型的roi區域?

另一種方法,你也可以添加OpenCV窗口到PictureControl,這樣你就可以繼續使用OpenCV直接在PictureControl上操作鼠標。首先,向OnInit函數添加以下內容。

上面是打開一個名為view的OpenCV窗口,放入一個ID為IDC_STATIC_CV的PictureControl中。此控件的類型必須是矩形。需要顯示圖片時,在OpenCV中顯示即可。

圖像處理的過程?

一.基本步驟

1.圖像預處理,包括高斯濾波、圖像去噪和圖像增強。

2.圖象分割法

3、填孔

4.連通域標記

5.特征抽出

6、結果輸出

第二,圖像預處理

為了便于計算,系統通常會對獲得的圖片進行灰度化處理。將彩像轉換為灰度圖像的過程稱為圖像灰度化。彩像中R、G和B分量的值決定了具體的像素點。一個像素可以有幾千萬種顏色。灰度圖像是彩像的一種,但其特點是R、G、B的具體值相同?;叶葓D像中每個像素的變化范圍是0到255。由于計算方便,在實際工程處理中,各種格式的圖像都會轉換成灰度圖像?;叶葓D像在保留圖像輪廓和特征的基礎上,仍然能夠反映整個圖像的輪廓和紋理。Opencv中有一個實現圖像灰度化的接口。調用OpenCV中的cvSmooth函數進行中值濾波,去除細小毛刺。

第三,圖像二值化

局部自適應二值化是對灰度圖像中的每個像素進行逐點閾值計算,其閾值由像素鄰域內的點的局部灰度特性和像素的灰度值決定。局部閾值法逐個計算圖像每個像素的灰度,保留了圖像的細節信息。雖然不均勻的光照條件影響整個圖像的灰度分布,但不影響圖像的局部性質,但也存在缺點和問題。與全局閾值法相比,計算時間較長,但適用于變化的環境。

四、缺陷檢測的六種基本方法

1.斑點特征

2.斑點特征差異

3.頻域和空間域

4.光度立體法

5.特征訓練(分類器、機器學習)

測量

 
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