OpenCV4入门教程098：Hu矩实现轮廓匹配
索引地址：系列索引 OpenCV提供了一个名为matchShapes的函数，它接收两个图像（或轮廓）并使用Hu Moments找到它们之间的距离。所以，不必在自己计算hu矩。只需将图像二值化并使用matchShapes。 说明 函数比较两个形状，3个被实现的方法都使用hu 不变量。 声明 123456double matchShapes( InputArray contour1,
OpenCV4入门教程097：用几何矩计算轮廓中心与横纵比过滤
索引地址：系列索引 矩：图像距(几何矩、中心矩、hu矩) OpenCV中提供了: moments()来计算图像中的中心矩。 HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩。 contourArea函数计算轮廓面积 arcLength函数来计算轮廓或者曲线长度。 Moments类 计算多边形3阶之前的所有矩。 1Moments moments( InputArray array, bool bi
OpenCV4入门教程096：查找和绘制图像轮廓矩
索引地址：系列索引 图像矩：图像距(几何矩、中心矩、hu矩) 根据矩的定义，我们从图像中找到并画出来。 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787
OpenCV4入门教程095：寻找轮廓综合测试
索引地址：系列索引 上一篇：OpenCV4入门教程85：寻找最大内接圆 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868
OpenCV4入门教程094：寻找最大内接圆
索引地址：系列索引 和上一篇一样,不过本篇的轮廓形状为圆. 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677//-----------------------
OpenCV4入门教程093：寻找最小包围矩形
索引地址：系列索引 给定一个平面,并在平面上随机发布一些点,用一个矩形将随机点包围起来,使矩形外没有随机点. 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576//
OpenCV4入门教程091：图像轮廓发现
索引地址：系列索引 轮廓即是以某种方式表示图像中的曲线的点的列表。这种表示可以根据实际的情形不同而不同。表示一条曲线的方式有很多种。OpenCV中，轮廓是由STL风格的vector<>模板对象表示的，其中vector中的每个元素都编码了曲线上的下一点的位置信息。 轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。 查找的轮廓后，可以涉及树
OpenCV4入门教程090：强度变换
索引地址：系列教程索引地址 图像强度 英文名称是image intensity，意思是单通道图像像素的值大小。在灰度图像中，图像强度是就是图像的灰度级。在RGB颜色空间中，可以理解为RGB三个通道的像素灰度值，即RGB包含三种图像强度。其他颜色空间也是同样的道理。 测试代码： 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343