生成的hsv图像怎样才能进行边缘检测?
  1. //颜色空间转换
    cvtColor(bgr, hsv, COLOR_BGR2HSV); callBack(0, 0); //下面这行貌似有问题,d image = mask; cedge.create(image.size(), image.type()); cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY); //新建一个窗口 namedWindow("Edge map", 1); // 生成一个进度条来控制边缘检测 createTrackbar("Canny Threshold", "Edge map", &edgeThresh, 100, onTrackbar); //初始化图像 onTrackbar(0, 0);
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Sobel边缘检测,为何输出不对呢

//Sobel边缘检测 //卷积 // H 模板高 // W 模板宽 // C模板系数 // CX 中心元素横坐标 // CY 中心元素纵坐标 //fpArray 指向模板数组的指针 //C 模板系数 void Templat( unsigned char *dst,int H, int W, int CX,int CY,int C ,int *Template) { IplImage*image; image = cvLoadImage("1.jpg", 0); cvNamedWindow("image"); cvShowImage("image", image); int width = image->width; int height = image->height; unsigned char *ptr; int i, j, k, l; for (j = CY;j < height - H + CY + 1;j++) { for (i = CX;i < width - W + CX + 1;i++) { for (k = 0;k < H;k++) { for (l = 0;l < W;l++) { ptr = (unsigned char*)image->imageData + j*image->widthStep + i; ptr = ptr + *((unsigned char *)image->imageData + (j - CY + k)*width + (i - CX + l))*Template[k*W + l]; dst = (unsigned char*)image->imageData + j*image->widthStep + i; *ptr*= C; *ptr = abs(*ptr); if (*ptr > 255) { *dst = 255; } else { *dst = *ptr; } } } } } } //sobel水平与垂直边缘检测 void Sobel(IplImage*image, IplImage*image5) { unsigned char*dst,*dst1,*dst2; int width = image->width; int height = image->height; int i, j; int H=3;//模板高 int W=3;//模板宽 int C=1;//模板系数 int CX=1;//中心元素横坐标 int CY=1;//中心元素纵坐标 int Template[9]; for (j = 0;j < height;j++) { for (i = 0;i < width;i++) { dst1 = (unsigned char*)image->imageData + j*image->widthStep + i; dst2 = (unsigned char*)image->imageData + j*image->widthStep + i; } } Template[0] = -1; Template[1] = -2; Template[2] = -1; Template[3] = 0; Template[4] = 0; Template[5] = 0; Template[6] = 1; Template[7] = 2; Template[8] = 1; Templat(dst1,H,W,CX,CY,C,Template); Template[0] = -1; Template[1] = 0; Template[2] = 1; Template[3] = -2; Template[4] = 0; Template[5] = 2; Template[6] = -1; Template[7] = 0; Template[8] = 1; Templat( dst2,H, W, CX, CY, C,Template); for (j = 0;j < height;j++) { for(i = 0;i < width;i++) { dst= (unsigned char*)image5->imageData + j*image5->widthStep + i; if (*dst1 < *dst2) { *dst= *dst2; } else { *dst = *dst1; } } } } void main() { IplImage*image, *image1,*image2,*image3,*image4,*image5; image = cvLoadImage("1.jpg", 0); cvNamedWindow("image"); cvShowImage("image", image); image1 = cvCreateImage(cvGetSize(image), image->depth, 1); image2 = cvCreateImage(cvGetSize(image), image->depth, 1); image3 = cvCreateImage(cvGetSize(image), image->depth, 1); image4 = cvCreateImage(cvGetSize(image), image->depth, 1); image5 = cvCreateImage(cvGetSize(image), image->depth, 1); Zongxiang(image, image1); Hengxiang(image, image2); Shuangxiang(image, image3); Robert(image, image4); Sobel(image, image5); //cvNamedWindow("zongxiang"); //cvShowImage("zongxiang", image1); //cvNamedWindow("hengxiang"); //cvShowImage("hengxiang", image2); //cvNamedWindow("shuangxiang"); //cvShowImage("shuangxiang", image3); //cvNamedWindow("Robert"); //cvShowImage("Robert", image4); cvNamedWindow("Sobel"); cvShowImage("Sobel", image5); cvWaitKey(); }

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j<roImg.cols; j++) { if (data[j] == 0) count += 1; } } if (count>0.8*((roImg.cols*roImg.rows)/2 + (pointX[2]-pointX[1]+1)*(pointY[2]-pointY[1]+1)/2)) return true; else return false; } bool getSquarePts(const Mat image, vector<vector<Point> >& squares) { bool isGetSquares = false; squares.clear(); //数组清空 Mat pyr, gray0, gray, grayImg; Mat imageHSV, image_H; cvtColor(image, grayImg, CV_RGB2GRAY); cvtColor(image, imageHSV, CV_BGR2HSV); //将image转到HSV空间 image_H.create(imageHSV.size(), imageHSV.depth()); //定义与imageHSV同尺寸和深度的图像image_H int ch1[] = { 0, 0 }; mixChannels(&imageHSV, 1, &image_H, 1, ch1, 1); //将imageHSV的H层复制到image_H for (int i = 0; i < image_H.rows; i++) { uchar* data = image_H.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < image_H.cols; j++) { if (data[j] >= 10 && data[j] <= 40) data[j] = 0; else data[j] = 255; } } pyrDown(grayImg, pyr, Size(image.cols / 2, image.rows / 2)); pyrUp(pyr, gray0, image.size()); Canny(gray0, gray, 0, 50, 3); dilate(gray, gray, Mat(), Point(-1, -1)); for (int i = 0; i < gray.rows; i++) { uchar* data1 = gray.ptr<uchar>(i); uchar* data2 = image_H.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < gray.cols; j++) { if (data1[j] == 255) data2[j] = 255; } } vector<vector<Point> > contours; findContours(image_H, contours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); //对image_H进行处理,将检测出的每个轮廓(相互独立)以点集(拐点)的形式存储到contours中 vector<Point> approx; //存储矩形4个顶点的坐标的数组 for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx, arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true);//输出封闭的多边形顶点点集 //判断是否为四边形等条件 if (approx.size() == 4 && fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 && isContourConvex(Mat(approx))) { double maxCosine = 0; for (int j = 2; j < 5; j++) { double cosine = fabs(getAngle(approx[j % 4], approx[j - 2], approx[j - 1])); //计算夹角余弦值 maxCosine = MAX(maxCosine, cosine); } //如果三个夹角余弦值都小于0.3则说明是矩形,并存储矩形 if (maxCosine < 0.3&&isYellowSquare(image_H, approx)) { squares.push_back(approx); isGetSquares = true; } } } /*if (squares.size()>1) { vector<Point>center; vector<int>item; int d; for (int i = 0; i<squares.size(); i++) { Point point; point.x = (squares[i][0].x + squares[i][2].x) / 2; point.y = (squares[i][0].y + squares[i][2].y) / 2; center.push_back(point); } for (int i = 0; i<center.size() - 1; i++) { for (int j = i + 1; j<center.size(); j++) { d = (center[i].x - center[j].x)*(center[i].x - center[j].x) + (center[i].y - center[j].y)*(center[i].y - center[j].y); if (d<100) { item.push_back(i); break; } } } int n = 0; for (int j = 0; j<item.size(); j++) { squares.erase(squares.begin() + item[j]-n); ++n; } }*/ return isGetSquares; } //旋转图像中点的函数 Point getPointAffinedPos(Point src, Point center, double angle,double scale) { Point dst; int x = src.x - center.x; int y = src.y - center.y; dst.x = cvRound(x * cos(angle) + y * sin(angle) + center.x); dst.y = cvRound(-x * sin(angle) + y * cos(angle) + center.y); dst.x = (dst.x - center.x)*scale + center.x; dst.y = (dst.y - center.y)*scale + center.y; return dst; } //裁切 void cutImg(const Mat image, vector<vector<Point> > squares, vector<Mat>& rectResult) { for (int i_ = 0; i_ < squares.size(); i_++) { vector<Point>longside; //存储矩形长边的两个顶点 longside.push_back(squares[i_][1]); longside.push_back(squares[i_][2]); Mat rot(2, 3, CV_32FC1); //旋转矩阵 Mat rotMat = Mat::zeros(image.size(), image.type()); //定义旋转后的矩阵 Point center = Point(rotMat.cols / 2, rotMat.rows / 2); //旋转中心 double angle = atan((longside[0].y - longside[1].y) / ((longside[0].x - longside[1].x) + 0.00000001)) * 180 / CV_PI; //旋转角度 double scale = image.rows / sqrt(image.cols*image.cols + image.rows*image.rows); //缩放参数 rot = getRotationMatrix2D(center, angle, scale); //获得旋转矩阵 warpAffine(image, rotMat, rot, image.size()); //旋转并缩放图像 vector<Point>resultPoint; //存储旋转后矩形的4个顶点 Point point; for (int i = 0; i < 4; i++) { point = getPointAffinedPos(squares[i_][i], Point(image.cols / 2, image.rows / 2), angle*CV_PI / 180, scale); resultPoint.push_back(point); //存储顶点 } //获得矩形的bounding box(近似于矩形本身) int maxX, minX, maxY, minY; maxX = maxY = 0; minX = resultPoint[0].x; minY = resultPoint[0].y; for (int i = 0; i < resultPoint.size(); i++) { maxX = resultPoint[i].x > maxX ? resultPoint[i].x : maxX; minX = resultPoint[i].x < minX ? resultPoint[i].x : minX; maxY = resultPoint[i].y > maxY ? resultPoint[i].y : maxY; minY = resultPoint[i].y < minY ? resultPoint[i].y : minY; } //裁剪矩形并存储到新图像中 Rect rect(minX, minY, maxX - minX + 1, maxY - minY + 1); Mat temp(rotMat, rect); /*Mat temp_hsv; cvtColor(temp, temp_hsv, COLOR_BGR2HSV); Mat temp_H; temp_H.create(temp_hsv.size(), temp_hsv.depth()); int ch1[] = { 0, 0 }; mixChannels(&temp_hsv, 1, &temp_H, 1, ch1, 1); Mat Image(temp_H.size(), CV_8U); for (int i = 0; i<Image.rows; i++) { uchar* data = Image.ptr<uchar>(i); uchar* data1 = temp_H.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j<Image.cols; j++) { if (data1[j]>32) data[j] = 0; else data[j] = 255; } }*/ rectResult.push_back(temp); } cout << rectResult.size() << endl; } // the function draws all the squares in the image void drawSquares(Mat& image, const vector<vector<Point> > squares) { int maxX, minX, maxY, minY; for (int i = 0; i < squares.size(); i++) { maxX = maxY = 0; minX = squares[i][0].x; minY = squares[i][0].y; for (int j = 0; j < 4; j++) { maxX = maxX > squares[i][j].x ? maxX : squares[i][j].x; minX = minX < squares[i][j].x ? minX : squares[i][j].x; maxY = maxY > squares[i][j].y ? maxY : squares[i][j].y; minY = minY < squares[i][j].y ? minY : squares[i][j].y; } Point point1, point2; point1.x = minX; point1.y = minY; point2.x = maxX; point2.y = maxY; rectangle(image, point1, point2, (0, 0, 255), 2, 8, 0); //画矩形 } } bool findSquares(Mat& image, vector<Mat>& resultImage,vector<Point>& center) { bool isFindSquares = false; vector<vector<Point> > squarePts; isFindSquares = getSquarePts(image, squarePts); if (isFindSquares) cutImg(image, squarePts, resultImage); else cout << "can't find squares!" << endl; drawSquares(image, squarePts); for (int i = 0; i < squarePts.size(); i++) { Point point; point.x = (squarePts[i][0].x + squarePts[i][2].x) / 2; point.y = (squarePts[i][0].y + squarePts[i][2].y) / 2; center.push_back(point); } waitKey(20); return isFindSquares; int main() { VideoCapture capture(0); Mat image; if (!capture.isOpened()) { cout << "can not open"; cin.get(); return 0; } vector<vector<Point>>squares; vector<Mat>cutImage; while (true) { capture >> image; getSquarePts(image, squares); cutImg(image, squares, cutImage); drawSquares(image, squares); imshow("检测结果", image); waitKey(30); } return 0; } } ```

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限时福利1:购课进答疑群专享柳峰(刘运强)老师答疑服务 限时福利2:购课后添加学习助手(微信号:csdn590),按消息提示即可领取编程大礼包! 为什么说每一个程序员都应该学习MySQL? 根据《2019-2020年中国开发者调查报告》显示,超83%的开发者都在使用MySQL数据库。 使用量大同时,掌握MySQL早已是运维、DBA的必备技能,甚至部分IT开发岗位也要求对数据库使用和原理有深入的了解和掌握。 学习编程,你可能会犹豫选择 C++ 还是 Java;入门数据科学,你可能会纠结于选择 Python 还是 R;但无论如何, MySQL 都是 IT 从业人员不可或缺的技能! 【课程设计】 在本课程中,刘运强老师会结合自己十多年来对MySQL的心得体会,通过课程给你分享一条高效的MySQL入门捷径,让学员少走弯路,彻底搞懂MySQL。 本课程包含3大模块:&nbsp; 一、基础篇: 主要以最新的MySQL8.0安装为例帮助学员解决安装与配置MySQL的问题,并对MySQL8.0的新特性做一定介绍,为后续的课程展开做好环境部署。 二、SQL语言篇: 本篇主要讲解SQL语言的四大部分数据查询语言DQL,数据操纵语言DML,数据定义语言DDL,数据控制语言DCL,学会熟练对库表进行增删改查等必备技能。 三、MySQL进阶篇: 本篇可以帮助学员更加高效的管理线上的MySQL数据库;具备MySQL的日常运维能力,语句调优、备份恢复等思路。 &nbsp;

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C/C++学习的全套教程,从基本语法,基本原理,到界面开发、网络开发、Linux开发、安全算法,应用尽用。由毕业于清华大学的业内人士执课,为C/C++编程爱好者的教程。

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一 专题从基础的C语言核心到c++ 和stl完成基础强化; 二 再到数据结构,设计模式完成专业计算机技能强化; 三 通过跨平台网络编程,linux编程,qt界面编程,mfc编程,windows编程,c++与lua联合编程来完成应用强化 四 最后通过基于ffmpeg的音视频播放器,直播推流,屏幕录像,

我以为我对Mysql事务很熟,直到我遇到了阿里面试官

太惨了,面试又被吊打

专为程序员设计的数学课

<p> 限时福利限时福利,<span>15000+程序员的选择!</span> </p> <p> 购课后添加学习助手(微信号:csdn590),按提示消息领取编程大礼包!并获取讲师答疑服务! </p> <p> <br> </p> <p> 套餐中一共包含5门程序员必学的数学课程(共47讲) </p> <p> 课程1:《零基础入门微积分》 </p> <p> 课程2:《数理统计与概率论》 </p> <p> 课程3:《代码学习线性代数》 </p> <p> 课程4:《数据处理的最优化》 </p> <p> 课程5:《马尔可夫随机过程》 </p> <p> <br> </p> <p> 哪些人适合学习这门课程? </p> <p> 1)大学生,平时只学习了数学理论,并未接触如何应用数学解决编程问题; </p> <p> 2)对算法、数据结构掌握程度薄弱的人,数学可以让你更好的理解算法、数据结构原理及应用; </p> <p> 3)看不懂大牛代码设计思想的人,因为所有的程序设计底层逻辑都是数学; </p> <p> 4)想学习新技术,如:人工智能、机器学习、深度学习等,这门课程是你的必修课程; </p> <p> 5)想修炼更好的编程内功,在遇到问题时可以灵活的应用数学思维解决问题。 </p> <p> <br> </p> <p> 在这门「专为程序员设计的数学课」系列课中,我们保证你能收获到这些:<br> <br> <span> </span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">①价值300元编程课程大礼包</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">②应用数学优化代码的实操方法</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">③数学理论在编程实战中的应用</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">④程序员必学的5大数学知识</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">⑤人工智能领域必修数学课</span> </p> <p> <br> 备注:此课程只讲程序员所需要的数学,即使你数学基础薄弱,也能听懂,只需要初中的数学知识就足矣。<br> <br> 如何听课? </p> <p> 1、登录CSDN学院 APP 在我的课程中进行学习; </p> <p> 2、登录CSDN学院官网。 </p> <p> <br> </p> <p> 购课后如何领取免费赠送的编程大礼包和加入答疑群? </p> <p> 购课后,添加助教微信:<span> csdn590</span>,按提示领取编程大礼包,或观看付费视频的第一节内容扫码进群答疑交流! </p> <p> <img src="https://img-bss.csdn.net/201912251155398753.jpg" alt=""> </p>

Eclipse archetype-catalog.xml

Eclipse Maven 创建Web 项目报错 Could not resolve archetype org.apache.maven.archetypes:maven-archetype-web

使用TensorFlow+keras快速构建图像分类模型

课程分为两条主线: 1&nbsp;从Tensorflow的基础知识开始,全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战,掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式,参数优化方法,自定义参数和模型的手段,以及对训练结果评估与分析的技巧。 2&nbsp;从机器学习基础算法开始,然后进入到图像分类领域,使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集,从简单神经网络到深度神经网络,再到卷积神经网络,最终完成复杂模型:残差网络的搭建。完成这条主线,学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。

Python代码实现飞机大战

文章目录经典飞机大战一.游戏设定二.我方飞机三.敌方飞机四.发射子弹五.发放补给包六.主模块 经典飞机大战 源代码以及素材资料(图片,音频)可从下面的github中下载: 飞机大战源代码以及素材资料github项目地址链接 ————————————————————————————————————————————————————————— 不知道大家有没有打过飞机,喜不喜欢打飞机。当我第一次接触这个东西的时候,我的内心是被震撼到的。第一次接触打飞机的时候作者本人是身心愉悦的,因为周边的朋友都在打飞机, 每

最近面试Java后端开发的感受:如果就以平时项目经验来面试,通过估计很难,不信你来看看

在上周,我密集面试了若干位Java后端的候选人,工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂:第一能干活,第二Java基础要好,第三最好熟悉些分布式框架,我相信其它公司招初级开发时,应该也照着这个标准来面的。 我也知道,不少候选人能力其实不差,但面试时没准备或不会说,这样的人可能在进团队干活后确实能达到期望,但可能就无法通过面试,但面试官总是只根据面试情况来判断。 但现实情况是,大多数人可能面试前没准备,或准备方法不得当。要知道,我们平时干活更偏重于业务,不可能大量接触到算法,数据结构,底层代码这类面试必问

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

微信小程序开发实战之番茄时钟开发

微信小程序番茄时钟视频教程,本课程将带着各位学员开发一个小程序初级实战类项目,针对只看过官方文档而又无从下手的开发者来说,可以作为一个较好的练手项目,对于有小程序开发经验的开发者而言,可以更好加深对小程序各类组件和API 的理解,为更深层次高难度的项目做铺垫。

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