《opencv》专题

可以通过使用类的方法应用霍夫变换技术来检测给定图像的形状。以下是此方法的语法。 该方法接受以下参数 - image - 表示此操作的源(输入图像)的对象。 lines - 类的一个对象，用于存储存储线的参数的向量。 rho - 类型为的变量，以像素为单位表示参数的分辨率。 theta - 类型为的变量，表示以弧度表示的参数的分辨率。 threshold - 一个整数类型的变量，表示“检测”一条直线

Canny边缘检测用于检测图像中的边缘。 它接受灰度图像作为输入，并使用多级算法。可以使用类的方法在图像上执行此操作，以下是此方法的语法。 该方法接受以下参数 - image - 表示此操作的源(输入图像)的对象。 edges - 表示此操作的目标(边缘)的对象。 threshold1 - 类型为的变量表示滞后过程的第一个阈值。 threshold2 - 类型为的变量表示滞后过程的第二个阈值。 示

在OpenCV中，可以使用类的方法将不同的颜色贴图应用于图像。以下是这种方法的语法 - 该方法接受以下参数 - src - 表示此操作的源(输入图像)的对象。 dst - 表示此操作的目标(输出图像)的对象。 colormap - 表示要应用的颜色映射的类型的整数类型变量。 示例 以下程序演示了如何将彩色映射应用于图像。 假定以下是上述程序中指定的输入图像：。 执行上面示例代码，得到以下结果 -

可以使用类的方法对图像执行缩放。 以下是此方法的语法。 该方法接受以下参数 - src - 表示此操作的源(输入图像)的对象。 dst - 表示此操作的目标(输出图像)的对象。 dsize - 一个对象，表示输出图像的大小。 fx - 类型的变量表示横轴上的比例因子。 fy - 类型的变量表示垂直轴上的比例因子。 interpolation - 表示插值方法的整数变量。 示例 以下程序演示如何缩放

可以使用类的方法对图像执行旋转操作。以下是这种方法的语法 - 该方法接受以下参数 - src - 表示此操作的源(输入图像)的对象。 dst - 表示此操作的目标(输出图像)的对象。 rotationMatrix - 表示旋转矩阵的对象。 size - 表示输出图像大小的整数类型变量。 示例 以下程序演示如何旋转图像。 假定以下是上述程序中指定的输入图像：。 执行上面示例代码，得到以下结果 -

可以使用类的方法在图像上执行仿射转换。 以下是这种方法的语法 - 该方法接受以下参数 - src - 表示此操作的源(输入图像)的对象。 dst - 表示此操作的目标(输出图像)的对象。 tranformMatrix - 表示变换矩阵的对象。 size - 表示输出图像大小的整数类型变量。 示例 以下程序演示如何对给定图像应用仿射操作。 假定以下是上述程序中指定的输入图像：。 执行上面示例代码，得

以下程序演示如何使用系统相机检测脸部并使用JavaFX窗口显示脸部。 参考以下示例代码 - 执行上面示例代码，得到以下结果 - 系统提示：头像太丑，无法显示…

主要内容：第1步：加载OpenCV本机库,第2步：实例化CascadeClassifier类,步骤3：检测脸部包的类包含使用系统摄像头捕获视频的类和方法。 让我们来看看它是如何做到这一点。 第1步：加载OpenCV本机库 在使用OpenCV库编写Java代码时，需要做的第一步是使用加载OpenCV本地库。加载OpenCV本机库，如下所示。 第2步：实例化CascadeClassifier类 包的类用于加载分类器文件。 通过传递xml文件来实例化这个类，如下所示。 步骤3：检测脸部 可以使用类的方

主要内容：第1步：加载OpenCV本机库,第2步：实例化视频捕获类,第3步：阅取帧,示例在本章中，我们将学习如何使用OpenCV使用系统摄像头捕获帧。包中的类包含使用相机捕获视频的类和方法。下面来一步一步学习如何捕捉帧 - 第1步：加载OpenCV本机库 在使用OpenCV库编写Java代码时，使用加载OpenCV本地库。加载OpenCV本机库，如下所示 - 第2步：实例化视频捕获类 使用本教程前面提到的函数来实例化类。 第3步：阅取帧 可以使用类的方法从相机读取帧。此方法接受类的对

距离变换操作通常将二值图像作为输入。 在这个操作中，前景区域内的点的灰度强度被改变，以距离它们各自距最近的0值(边界)的距离。 可以使用方法在OpenCV中应用距离转换。以下是此方法的语法。 该方法接受以下参数 - src - 表示源(输入)图像的类的对象。 dst - 表示目标(输出)图像的类的对象。 distanceType - 表示要应用的距离转换类型的整数类型变量。 maskSize -

拉普拉斯(Laplacian)操作也是一个派生的操作，用来找出图像中的边缘。 这是一个二阶导数掩模。 在这个隐藏中，我们有两个进一步的分类，一个是正拉普拉斯操作，另一个是负拉普拉斯操作。 与其他算子不同，拉普拉斯并没有在任何特定方向上取出边缘，而是在后续分类中取出边缘。 向内边缘 向外边缘 可以使用类的方法对图像执行拉普拉斯变换操作，以下是此方法的语法。 该方法接受以下参数 - src - 表示源

主要内容：更多scharr变体Scharr也用于检测水平和垂直方向的图像的二阶导数。可以使用方法对图像执行操作。以下是这种方法的语法 - 该方法接受以下参数 - src - 表示源(输入)图像的类的对象。 dst - 表示目标(输出)图像的类的对象。 ddepth - 表示图像深度的整数变量()。 dx - 表示导数的整数变量(或)。 dy - 表示导数的整数变量(或)。 示例 以下程序演示了如何将应用于给定的图像。 假定以下

主要内容：索贝尔变体使用索贝尔(sobel)操作，可以在水平和垂直方向上检测图像的边缘。可以使用方法在图像上应用操作。以下是这种方法的语法 - 该方法接受以下参数 - src - 表示源(输入)图像的类的对象。 dst - 表示目标(输出)图像的类的对象。 ddepth - 表示图像深度的整数变量()。 dx - 表示导数的整数变量(或)。 dy - 表示导数的整数变量(或)。 示例 以下程序演示如何在给定图像上执行

主要内容：copyMakeBorder()方法,其他类型的边框本章将演示如何为图像添加边框。 copyMakeBorder()方法 可以使用包中的类的方法将各种边框添加到图像中。 以下是该方法的语法。 该方法接受以下参数 - src - 表示源(输入)图像的类的对象。 dst - 表示目标(输出)图像的类的对象。 top - 整型变量，表示图像顶部边框的长度。 bottom - 一个整型变量，表示图像底部的边界长度。 left - 一个整型变量，表示图像左侧

主要内容：其他类型的自适应阈值在简单的阈值处理中，阈值是全局的，即对于图像中的所有像素是相同的。 自适应阈值法是针对较小区域计算阈值的方法，因此对于不同区域将存在不同的阈值。 在OpenCV中，可以使用类的方法对图像执行自适应阈值操作。 以下是此方法的语法。 该方法接受以下参数 - src - 表示源(输入)图像的类的对象。 dst - 表示目标(输出)图像的类的对象。 thresh - 表示阈值的双重类型的变量。 maxva