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形状分析 opencv,大便各种形状分析

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package com . nju pt . zhb . test；importorg 。opencv. core . core；importorg，opencv. core . mat；importorg，opencv. core . Mato frect；importorg，opencv. core . point；importorg 。opencv. core . rect；importorg，opencv. core . scalar；importorg，opencv. high GUI . high GUI；importorg，opencv. obj detect . cascade classifier；////detectsfacesinimage 。

1、OPENCV图像识别-求思路给你解释一下鉴定的大致思路；首先说一下计算机识别的过程 。如果只是简单的物体识别，大部分硕士生都会按照以下步骤 。1)预处理，即对得到的图片进行预处理，将复杂的图像变成色块2)颜色提?。?有了色块，就可以提取出目标的颜色，然后可以消除大部分背景；3)降噪，即对提取的前景需要去除一些噪声点和块，以方便后期识别；

2、如何利用OPENCV的matchShapes进行轮廓匹配? 3、Python视觉识别--OpenCV开闭操作\分水岭算法(九关闭操作:1 。图像形态学的重要操作之一，它是基于膨胀和腐蚀操作的结合 。2.主要用于二值图像分析，灰度图像也可以操作 。3.膨胀 腐蚀，输入图像 结构元素 。开放操作:1 。图像形态学的重要运算之一 。基于膨胀和腐蚀操作的结合，2主要用于二值图像分析，灰度图像也可以是3 。开放式操作腐蚀 膨胀 。输入图像 结构元素的开运算和闭运算的区别是:膨胀和腐蚀的顺序开运算:消除图像中的小干扰区域；封闭操作:填充小的封闭区域 。

4、OpenCVPython系列教程4-OpenCV图像处理(上学习目标:OpenCV中有150多种颜色空间转换方法，这里只讨论两种:HSV的色相范围为 ， 饱和度范围为，取值范围为 。不同的软件使用不同的尺度 。如果您想将OpenCV值与它们进行比较，您需要将这些范围标准化 。HSV和HLV解释运行结果:这个程序的作用是检测蓝色目标 ， 同样，它也可以检测其他颜色目标的结果中的一定噪声 ， 这将在后面的章节中去除 。这是目标跟踪中最简单的方法 。

0最简单的方法:1 。滤波去噪2 。二值化可以根据直方图提取头部图像，但此时肯定有其他噪声3 。形态学分析增强头像特征3 。BLOB分析-2/头部图像特征 。在网上下载一个图像识别的源码分析 分析可能会有帮助 。

0Opencv13(直方图和均衡化) 。正常型是指过程处于稳定的模式，其形状中间高，两边低 ， 左右近似对称 。近似表示直方图有些不均匀，主要看整体形状 。下面的图例说明异常直方图有很多种，如果是异常，就要进一步判断属于哪种异常直方图，以便分析 causes进行处理 。下面是一些常见的:当直方图出现两个峰值时 ， 是由两个总体的观测值和两个分布数据的混合造成的 。

倾斜直方图意味着图形的峰值有时偏向左侧，有时偏向右侧 。当因为某种原因下限受限时，容易出现左倾型 。比如用标准值控制下限、偏差等几何公差，杂质成分接近0，缺陷数量接近0或者工作习惯会造成左倾型 。当上限因为某种原因受限时，很容易发生右偏 。比如上限用标准尺控制 ， 精度接近100%，通过率接近100% ， 或者会是工作习惯造成的 。

0Delaunay三角剖分(Delaunay triangulation)是1934年发明的一种将空间点连接成三角形，使所有三角形中最小的角最大的技术 。如果你熟悉计算机图形学 ， 你就会知道Delaunay三角剖分是实现3D 形状的基础 。如果我们在三维空间中渲染一个物体，可以通过物体的投影建立一个二维的视觉地图，使用二维的Delaunay三角剖分来分析识别物体，或者与真实物体进行对比 。

但是使用OpenCV进行三角剖分的缺点是OpenCV只实现了二维的Delaunay三角剖分 。如果能对三维点进行三角剖分 ， 也就是说形成立体视觉，那么就可以实现三维计算机图形学和计算机视觉的无缝转换 。然而，二维三角测量通常用于计算机视觉中标记空间目标的特征或跟踪运动场景，识别目标，或匹配两个不同摄像机的场景(如从立体图像中获取深度信息) 。
5、 opencv检测由人头(头发【形状分析 opencv,大便各种形状分析】整个项目的结构图:DetectFaceDemo.java是用下面的代码写的:OpenCV是Intel在1999年建立的，现在由WillowGarage提供支持 。OpenCV是基于BSD许可(开源)的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上 ， 不是形状是具体的形象形状(如果你读了形象)；比如一张大小为128*256的彩色照片，形状为128*256*3size ， 整幅图像的尺寸为128 * 256 * 398304 PS如上例:MATLAB中的尺寸是否与这里的形状相同，还是应该具体分析 。

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