检测物体后的像素轮廓(无凸包) - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

用 TensorFlow 实现物体检测的像素级分类

最近，TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。...使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物体进行识别，最后的结果是图片中一个个将不同物体框起来的方框。...最近，这个「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置确定该对象的像素，实现物体的像素分类。 ?...TensorFlow 的物体检测 API 模型——Mask-RCNN 实例分割「实例分割」是物体检测的延伸，它能让我们在普通的物体检测的基础上获取关于该对象更加精确、全面的信息。...使用 fl_image 功能对视频中截取的每张图片进行物体检测，然后用修改后的视频图片替换原本的视频图片； 3. 最后，将修改后的视频图像合并成一个新的视频。

1K2 0

用 TensorFlow 实现物体检测的像素级分类

1.5K6 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【目标跟踪】奇葩需求如何处理（二）

深度学习分割出绳子如 segformer 模型，后处理找出像素包络框，计算最小矩形框，跟踪，赋值id。发送凸包以及相应的距离信息。...流程图（一）最小矩形框由于检测分割管线，输入的是管线像素的包络点。点的输入可能会大于2000，单纯对点的跟踪耗时长且不稳定。...而点应该是包络框的形式，则需要计算凸包减少点的传递，避免增加无效的计算。（你要是一次性传上千个点，你看规控的人打不打你[坏笑.jpg]）。蓝色框是跟踪框包络点的最小凸包。...获得了凸包的像素点，直接输出像素点的世界坐标，最终得到的包络框输出给规控。计算凸包可以利用 opencv 中 cv::convexHull 函数，输入所有点像素，得出凸包点像素。...根据凸包点像素发送俯视图下的位置就可。

3721 0

C++ OpenCV凸包检测

凸包凸包指如果在集合A内连接任意两个点的直线段都在A的内部，则称集合A是凸形的。简单点理解，就是一个多边型，没有凹的地方。...凸包(凸壳)能包含点集中所有的点，凸包检测常应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。一个轮廓可以有无数个包围它的外壳，而其中表面积最小的一个外壳，就是凸包。...相关API OpenCV中提供了函数convexHull()用于对物体轮廓凸包进行检测，对形状的凸包缺陷分析时使用 void convexHull( InputArray points, OutputArray...hull：凸包点集输出。类型要么为整型向量，要么为点集向量，如果是整型向量，那么存储的只是索引，索引的对象是输入二维点集（如果不懂这句话的意思，看一遍下面给出的源码就清楚了）。...returnPoints: 表示返回点个数，如果第二个参数是vector则自动忽略代码演示实现步骤图像从RGB转换为灰度图灰度图转为二值图像通过发现轮廓得到候选点凸包API

2.1K3 0

一篇文章就梳理清楚了 Python OpenCV 的知识体系

边缘检测的一般步骤：滤波：滤出噪声対检测边缘的影响；增强：可以将像素邻域强度变化凸显出来—梯度算子；检测：阈值方法确定边缘；常用边缘检测算子： Canny 算子，Canny 边缘检测函数...轮廓查找与绘制核心要理解到在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。...轮廓特征属性及应用这部分内容比较重要，并且知识点比较多，核心内容与函数分别如下：寻找凸包 cv2.convexHull() 与凸性检测 cv2.isContourConvex()；轮廓外接矩形...特征检测与匹配特征点的检测和匹配是计算机视觉中非常重要的技术之一, 在物体识别、视觉跟踪、三维重建等领域都有很广泛的应用。...OpenCV 应用部分之运动物体跟踪与人脸识别了解何为运动物体检测，OpenCV 中常用的运动物体检测方法有背景减法、帧差法、光流法，跟踪算法常用的有 meanShift， camShift，粒子滤波

2K3 0

python-opencv2利用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓

OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现使用方式如下： import cv2 img = cv2.imread("....如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。 cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构的轮廓。...第三个参数method为轮廓的近似办法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1...[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数。...2)的错误最近在OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。

8.9K2 1

【OpenCV】Chapter8.形态学图像处理

，是膨胀图像与腐蚀图像之差，可以得到图像的轮廓，通常用于提取物体边缘。...凸包也称凸壳，就是用一个"橡皮圈”来包裹物体。...参数说明： points：输入图像，可以为单通道或多通道 hull：输出凸包，凸包点的索引向量，或凸包点集的向量 clockwise：方向标志，True 表示顺时针方向输出凸包，否则为逆时针方向输出...# 计算轮廓 contours[i] 的凸包 hullAll.append(hull) colorContours = (0, 255, 0) # 设置轮廓的颜色 colorConvexHull...边缘检测原理：图像中的物体在膨胀时向周围扩张，在腐蚀时会发生收缩，变化的区域都只发生在物体的边缘。

1.5K2 0

cv2.drawContours

1.1什么是轮廓轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。...需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。...例如下图中的手，红色曲线显示了手的凸包，凸性缺陷被双箭头标出来了。?...它会返回凸包上点的坐标，如果设置为False，就会返回与凸包点对应的轮廓上的点。...2.6凸性检测函数cv2.isContourConvex()可以检测一个曲线是不是凸的。它只能返回True或者False。

3.9K1 0

石头、剪子、布！这些手势都是怎么被计算机识别的？

因此，此时无法通过凹陷区域的个数来识别手势所表示的数字。这种情况下，就需要应用到凸包的概念。逼近多边形是轮廓的高度近似，但是有时候，我们希望使用一个多边形的凸包来简化它。...凸包跟逼近多边形很像，只不过它是物体最外层的“凸”多边形。凸包指的是完全包含原有轮廓，并且仅由轮廓上的点所构成的多边形。凸包的每一处都是凸的，即在凸包内连接任意两点的直线都在凸包的内部。...图2 凸包示意图应用凸包与轮廓的关系即可判断手势0和手势1的差别。如图 3所示，手势0与手势1在以下方面存在着差别：手势0的凸包，与其轮廓基本一致。手势1的凸包，要大于其轮廓值。...在手势1的轮廓与凸包之间存在着相对较大的凹陷区域（凸缺陷），凹陷区域面积占比在10%以上。当然，这个10%是个大概值，它因人而异，不是固定值。不同的人手指长度一样，因此该值有一定的波动范围。...这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还有人脸识别方面（表情识别、驾驶员疲劳监测、识别性别与年龄等）案例

1.8K1 0

Solidity

: cntArea+=cv2.contourArea(i)#计算轮廓面积 for cnt in contours: hull=cv2.convexHull(cnt)#计算凸包 length...hullArea=cv2.contourArea(hull)#计算凸包面积 Solidity=float(cntArea)/hullArea#计算Solidity print(Solidity) cv2....imshow("result2",o1) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Solidity是轮廓面积与凸包面积之比，作为图像、轮廓及凸包的特征...Solidity=轮廓面积 / 凸包面积 Solidity=float(cntArea)/hullArea cntArea表示轮廓面积 hullArea表示凸包面积注意：轮廓就像从黑色背景中找到白色物体...，通常情况下，预先对图像进行阈值分割或边缘检测得到二值图像。

5141 0

专栏 | 后RCNN时代的物体检测及实例分割进展

（DPM）2007 通用物体检测，再到现在基于深度学习的 Region Convolution（RCNN）2013 模型，我们见证了物体检测的准确率快速的提升，并且计算机视觉所使用的数学方法也从 Boosting...基于物体检测，研究者们成功的设计出了实例分割 Mask RCNN。...作者在 Semantic segmentation 和物体检测任务上面测试了方法，without bells and whistles，作者可以达到 state-of-the-art 的结果（仅仅物体检测...物体检测框架的改进由于 NMS（Non Maximum Suppression）的存在，使得 RCNN 框架的物体检测不是完全的 end-to-end 模型，代季峰组的 Relation Network...可以代替 NMS ，实现 100% 的 end-to-end 物体检测。

1.4K8 0

检测图像中的圣诞树，不用深度学习，好家伙，还可以怎么搞！

标记，可理解为计算机视觉中的物体检测，先声明一下哈这里没有用到神经网络，都是传统方法先看一下效果，以下是原图 ?...下面是最终检测出来的效果图： ?...可以看到图 2，3，4 中的特征点分别分为两类，用不同的颜色进行标记；后面再做一次条件筛选：只取图片中特征点数量最多的类(圣诞树)，就可以把图像中的噪点去除 3，对目标特征点集计算凸包，在原图上绘制最后这一步就简单多了...，有了特征点集，利用 scipy 包中的 ConvexHull 方法计算凸包，之后再利用matplotlib 将凸包在原图上进行绘制 ?...小结文章中的一些技术点是值得借鉴，例如前面提到的用色调、饱和度作为阈值条件来筛选特征点，及后面的 DBSCAN 聚类算法的使用；这些 Idea 不仅局限在圣诞树上，也可以用于检测其它的一些物体上面来，

7564 0

opencv(4.5.3)-python(十九)--轮廓线的特征

红线表示手的凸体。双面的箭头标志显示了凸性缺陷，这是局部最大凸包与轮廓的偏差。关于它的语法，有一点需要讨论。...如果它是True，输出的凸面体是顺时针方向的。否则，它的方向是逆时针的。 • returnPoints : 默认为 "真"。然后，它返回凸包点的坐标。...如果是False，它返回与凸包点对应的轮廓点的索引。...绿色矩形显示的是正常的边界矩形。红色矩形是旋转后的矩形。 8. 最小包围圈接下来，我们使用cv.minEnclosingCircle()函数找到一个物体的圆。它是一个以最小面积完全覆盖物体的圆。...拟合椭圆下一个是将一个椭圆拟合到一个物体上。它返回旋转后的矩形以及内接的椭圆。

1.3K2 0

OpenCV系列之轮廓特征 | 二十二

第三幅图显示了ε=弧长度的1％时的情况。第三个参数指定曲线是否闭合。 ? 5. 轮廓凸包凸包外观看起来与轮廓逼近相似，但不相似（在某些情况下两者可能提供相同的结果）。...一般而言，凸曲线是始终凸出或至少平坦的曲线。如果在内部凸出，则称为凸度缺陷。例如，检查下面的手的图像。红线显示手的凸包。双向箭头标记显示凸度缺陷，这是凸包与轮廓线之间的局部最大偏差。 ?...凸包是输出，通常我们忽略它。顺时针方向：方向标记。如果为True，则输出凸包为顺时针方向。否则，其方向为逆时针方向。 returnPoints：默认情况下为True。然后返回凸包的坐标。...如果为False，则返回与凸包点相对应的轮廓点的索引。...绿色矩形显示正常的边界矩形。红色矩形是旋转后的矩形。 ? 8. 最小闭合圈接下来，使用函数cv.minEnclosingCircle()查找对象的圆周。它是一个以最小面积完全覆盖物体的圆。

1.2K2 0

opencv(4.5.3)-python(二十一)--轮廓更多功能

凸性缺陷以及如何找到它们。 2. 寻找从一个点到一个多边形的最短距离 3. 匹配不同的形状理论和代码 1. 凸性缺陷我们在关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。...任何偏离这个凸包的物体都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV提供了一个现成的函数来寻找这个缺陷，即cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用看起来如下。...点多边形测试这个函数找出图像中的一个点和一个轮廓线之间的最短距离。它返回的距离是：当点在轮廓线外时为负数，当点在轮廓线内时为正数，如果点在轮廓线上则为零。...如果是False，它将发现该点是在轮廓线内还是在轮廓线外或在轮廓线上（它分别返回+1、-1、0）。注意:如果你不想找距离，确保第三个参数是False，因为这是一个耗时的过程。...查看cv.pointPolygonTest()的文档，你可以找到一个红蓝相间的漂亮图像。它代表了所有像素到上面的白色曲线的距离。曲线内的所有像素都是蓝色的，这取决于距离。同样地，外面的点是红色的。

4772 0

番外篇: 凸包及更多轮廓特征

计算凸包及更多轮廓特征。图片等可到文末引用处下载。多边形逼近前面我们学习过最小外接矩和最小外接圆，那么可以用一个最小的多边形包围物体吗？...凸包凸包跟多边形逼近很像，只不过它是物体最外层的"凸"多边形：集合A内连接任意两个点的直线都在A的内部，则称集合A是凸形的。...如下图，红色的部分为手掌的凸包，双箭头部分表示凸缺陷(Convexity Defects)，凸缺陷常用来进行手势识别等： # 1.先找到轮廓 img = cv2.imread('convex.jpg'...，得到凸包的角点 hull = cv2.convexHull(cnt) # 3.绘制凸包 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.polylines...当使用cv2.convexityDefects()计算凸包缺陷时，returnPoints需为False，详情可参考：Convexity Defects 另外可以用下面的语句来判断轮廓是否是凸形的： print

1.3K1 0

OpenCV 轮廓检测

读入彩色3通道图像，转换成灰度图像，再转换成二值图像，完后检测轮廓。 // cvtcolor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。... } //将第一个点和最后一点连起来 line(result,*(poly.begin()),*(poly.end()-1),Scalar(128),2); //计算凸包...mode表示轮廓的检索模式 CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息...如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。 CV_RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。...得到了复杂轮廓往往不适合特征的检测，这里再介绍一个点集凸包络的提取函数convexHull，输入参数就可以是contours组中的一个轮廓，返回外凸包络的点集还可以得到轮廓的外包络矩形，使用函数boundingRect

1.3K2 0

《3D古城场景角色碰撞优化的实战指南》

优化后，我们将断墙拆分为“核心碰撞层”与“细节碰撞层”：核心碰撞层用2个胶囊体拼接（底部胶囊高1.5米、半径0.3米，顶部胶囊高0.7米、半径0.25米）模拟断墙主体轮廓，负责处理角色翻越、倚靠等关键交互...，面数仅20+，碰撞计算耗时降至0.3ms；细节碰撞层针对断墙表面突出的门簪石雕（高0.3米、宽0.2米），采用简化凸包碰撞体（面数50-80），并通过“距离激活”逻辑控制计算时机—仅在角色距离石雕0.5...初始方案中，陶罐碰撞后会触发Havok物理引擎的实时破碎算法，生成15-20个不规则碎片，每个碎片都有独立碰撞体（凸包面数20-30）与物理参数（质量0.2kg、摩擦系数0.4），碎片生成瞬间需计算碰撞力传递...，仅12个动态物体就占用每帧碰撞计算量的25%（2300次/帧），其中80%的计算属于“无效交互”（角色距离物体5米以上，无碰撞可能）。...在碰撞体简化上，我们将移动端的静态物体碰撞体面数压缩50%：比如PC端石阶用80面简化Mesh碰撞体，移动端则进一步简化为40面凸包碰撞体，去除台阶边缘的磨损细节（玩家在移动端小屏幕上难以感知）；同时合并小尺寸静态物体的碰撞体

2501 0

OpenCV图像处理笔记（三）：霍夫变换、直方图、轮廓等综合应用

如何实现，通过上一课中的remap我们知道可以将图像灰度分布从一个分布映射到另外一个分布，然后在得到映射后的像素值即可。...正式定义：包含点集合S中所有点的最小凸多边形称为凸包 2、概念介绍-Graham扫描算法首先选择Y方向最低的点作为起始点p0 从p0开始极坐标扫描，依次添加p1….pn（排序顺序是根据极坐标的角度大小...，逆时针方向）对每个点pi来说，如果添加pi点到凸包中导致一个左转向（逆时针方法）则添加该点到凸包，反之如果导致一个右转向（顺时针方向）删除该点从凸包中 3、API说明cv::convexHull...凸包API调用绘制显示。...， Mat::Zero(400, 400, CV_8UC1) 画上一个六边形的闭合区域line 发现轮廓对图像中所有像素点做点多边形测试，得到距离，归一化后显示。

3.6K2 0

凸缺陷

for cnt in contours: hull=cv2.convexHull(cnt)#计算凸包 length=len(hull) if length>5:...hull=cv2.convexHull(cnt,returnPoints=False)#计算凸包 defects=cv2.convexityDefects(cnt,hull)#计算凸缺陷 for j...凸缺陷是图像上的所有凹陷，是图像外轮廓和凸包之间存在的偏差。...理解物体形状或轮廓的一种方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷。每个缺陷区包含4个特征量：起点、终点、距离和最远点。起点和终点画一条直线，在最远点画个圆，构成凸缺陷区。...convexityDefects=cv2.convexityDefects(contour, convexhull) contour表示轮廓 convexhull表示凸包注意：参数returnPoints

9041 0

点击加载更多

用 TensorFlow 实现物体检测的像素级分类

用 TensorFlow 实现物体检测的像素级分类

【目标跟踪】奇葩需求如何处理（二）

C++ OpenCV凸包检测

一篇文章就梳理清楚了 Python OpenCV 的知识体系

python-opencv2利用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓

【OpenCV】Chapter8.形态学图像处理

cv2.drawContours

石头、剪子、布！这些手势都是怎么被计算机识别的？

Solidity

专栏 | 后RCNN时代的物体检测及实例分割进展

检测图像中的圣诞树，不用深度学习，好家伙，还可以怎么搞！

opencv(4.5.3)-python(十九)--轮廓线的特征

OpenCV系列之轮廓特征 | 二十二

opencv(4.5.3)-python(二十一)--轮廓更多功能

番外篇: 凸包及更多轮廓特征

OpenCV 轮廓检测

《3D古城场景角色碰撞优化的实战指南》

OpenCV图像处理笔记（三）：霍夫变换、直方图、轮廓等综合应用

凸缺陷

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐