opencv-049-二值图像分析(轮廓外接矩形)
知识点对图像二值图像的每个轮廓，OpenCV都提供了API可以求取轮廓的外接矩形.
求取轮廓外接矩形有两种方式，一种是可以基于像素的最大外接轮廓矩形，API解释如下：
123456Rect cv::boundingRect( InputArray points)输入参数points可以一系列点的集合
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opencv-047-二值图像连通组件状态统计
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opencv
知识点OpenCV中的连通组件标记算法有两个相关的API：
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839一个是不带统计信息的API int cv::connectedComponents( In
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opencv-046-二值图像的联通组件寻找
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opencv
知识点
连通组件标记算法介绍连接组件标记算法(connected component labeling algorithm)是图像分析中最常用的算法之一，算法的实质是扫描二值图像的每个像素点，对于像素值相同的而且相互连通分为相同的组(group),最终得到图像中所有的像素连通组件。扫描的方式可以是
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opencv-045-图像二值化与去噪
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opencv
知识点对于一张需要二值化的图像，我们有两种选择：选择一直接对输入图像转换为灰度图像，然后二值化选择二首先对输入图像进行降噪，去除噪声干扰，然后再二值化
在进行去噪声的时候，可以选择的有：
均值模糊去噪声
高斯模糊去噪声
双边/均值迁移模糊去噪声
非局部均值去噪声
下面以三种方式进行实验，
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opencv-044-图像二化自适应阈值算法
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opencv
知识点OpenCV中的自适应阈值算法主要是基于均值实现，根据计算均值的方法不同分为盒子模糊均值与高斯模糊均值，然后使用原图减去均值图像，得到的差值图像进行自适应分割.
1234567891011121314151617181920void cv::adaptiveThreshold( Inpu
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opencv-043-图像二值寻找算法(TRIANGLE)
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opencv
知识点OpenCV中支持的有OTSU与Triangle两种直方图阈值寻找算法。OTSU基于类内最小方差实现阈值寻找, 它对有两个波峰之间有一个波谷的直方图特别好,但是有时候图像的直方图只有一个波峰,这个时候使用TRIANGLE方法寻找阈值是比较好的一个选择。
注意：两个波峰 –> OTSU ，
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opencv-042-图像二值寻找算法(OTSU)
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opencv
知识点图像二值化，除了我们上次分享的手动阈值设置与根据灰度图像均值的方法之外，还有几个根据图像直方图实现自动全局阈值寻找的方法，OpenCV中支持的有OTSU与Triangle两种直方图阈值寻找算法。其中OTSU的是通过计算类间最大方差来确定分割阈值的阈值选择算法，OTSU算法对直方图有两个峰，中间
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opencv-041-基本阈值操作
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opencv
知识点
API
12345678910111213double cv::threshold( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)其中type表示阈值分割的方法，
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opencv-039-图像模板匹配
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opencv
知识点模板匹配被称为最简单的模式识别方法、同时也被很多人认为是最没有用的模式识别方法。这里里面有很大的误区，就是模板匹配是工作条件限制比较严格，只有满足理论设置的条件以后，模板匹配才会比较好的开始工作，而且它不是基于特征的匹配，所以有很多弊端，但是不妨碍它成为入门级别模式识别的方法，通过它可以学习到
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opencv-040-二值图像介绍
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opencv
知识点
二值图像就是只有黑白两种颜色表示的图像，其中0 – 表示黑色， 1 – 表示白色(255) 。二值图像处理与分析在机器视觉与机器人视觉中非常重要，涉及到非常多的图像处理相关的知识，常见的二值图像分析包括轮廓分析、对象测量、轮廓匹配与识别、形态学处理与分割、各种形状检测与拟合、投影与逻辑操作、
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