bro's coding

from __future__ import print_function import cv2 as cv import numpy as np import argparse import random as rng rng.seed(12345) parser = argparse.ArgumentParser(description='Code for Image Segmentation with Distance Transform and Watershed Algorithm.\ Sample code showing how to segment overlapping objects using Laplacian filtering, \ in addition to Watershed and Distance Transformation') parser.a..

python에서 import가 안 될 때, terminal에서 명령 pip install opencv-contrib-python pip install opencv-python

#include"opencv2/opencv.hpp" #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture cap("C:/opencv/opencv-4.0.0/samples/data/vtest.avi"); if (!cap.isOpened()) { cerr frame; if (frame.empty()) { break; } vector detected; hog.detectMultiScale(frame, detected); String text = format("count : %d", detected.size()); putText(frame, text, Point(20, 50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX..

#include "opencv2/opencv.hpp" #include using namespace cv; using namespace std; void decode_qrcode() { VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { cerr frame; if (frame.empty()) { cerr

#include "opencv2/opencv.hpp" #include using namespace std; using namespace cv; void on_trackbar(int pos, void* userdata) { Mat src = *(Mat*)userdata; int bsize = pos; if (bsize % 2 == 0)bsize--; if (bsize < 3)bsize = 3; Mat dst; adaptiveThreshold(src, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, bsize, 5); imshow("dst",dst); } int main() { Mat src = imread("8.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); if..

이진화 #include "opencv2/opencv.hpp" #include using namespace cv; using namespace std; void on_thredhold(int pos, void* userdata) { Mat src = *(Mat*)userdata; Mat dst; threshold(src, dst, pos, 255, THRESH_BINARY); imshow("dst", dst); } int main(int argc,char * argv[]) { Mat src; if (argc < 2) { src = imread("family.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); } else { src = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE); } if (src..

- 고려사항 > 정확한 검출(good detection): 에지를 검출하지 못하거나 또는 에지가 아닌데 에지로 검출하는 확률을 최소화 > 정확학 위치(good localization): 실제 에지의 중심을 찾음 > 단일 에지(single edge): 하나의 에지는 하나의 점으로 표현 - 캐니 에지 검출기 수행 과정 > 가우시안 필터링 > 그래디언트 계산 > 비최대 억제 > 이중 임계값을 이용한 히스테리시스 에지 트래킹 void canny_edge() { Mat src = imread("C:/Users/givemebro/Desktop/family.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); if (src.empty()) { cerr

#include "opencv2/opencv.hpp" #include using namespace cv; using namespace std; void sobel_edge() { Mat src = imread("family.jpg",IMREAD_GRAYSCALE); if (src.empty()) { cerr

영상의 투시 변환 #include "opencv2/opencv.hpp" #include using namespace cv; using namespace std; Mat src; Point2f srcQuad[4], dstQuad[4]; void on_mouse(int event, int x, int y, int flags, void*) { static int cnt = 0; if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) { if (cnt < 4) { srcQuad[cnt++] = Point2f(x, y); circle(src, Point(x, y), 5, Scalar(0, 0, 255), -1); imshow("src", src); if (cnt == 4) { int w = 200, h = 30..

void affine_transform() { Mat src = loadim(); Point2f srcPts[3], dstPts[3]; srcPts[0] = Point2f(0, 0); srcPts[1] = Point2f(src.cols - 1, 0); srcPts[2] = Point2f(src.cols - 1, src.rows - 1); dstPts[0] = Point2f(50, 50); dstPts[1] = Point2f(src.cols - 100, 100); dstPts[2] = Point2f(src.cols - 50, src.rows - 50); Mat M = getAffineTransform(srcPts, dstPts); Mat dst; warpAffine(src, dst, M, Size()); ..