Opencv 學習 自封裝函式

mat cvdrawhist

(mat * pmat,
char
* szwndname =
"histfig"
, bool bshowhist = true)
;const
int  bins[1]
=;float irange[2]
=;const
float
* range[1]
=;calchist
(pmat,
1, idxchannel,
mat(
), mathist,
1, bins, range)
;// 設定直方圖畫布大小
int hist_w =
512;
int hist_h =
400;
int widthhist =4;
mat bkmat = mat::
zeros
(hist_h, hist_w, cv_8uc3)
;// 歸一化，並繪製在視窗中
mat mathistnor;
normalize
(mathist, mathistnor,1,
0, norm_inf,-1
,mat()
);for(
int i =
1; i <= mathistnor.rows; i++
)// 按需選擇是否顯示
if(bshowhist)
return mathist;
}

mat checkcolor

(mat &inimg,
int red_threshold =50,
int sat_threshold =5)
else}}
//erode(fireimg, fireimg, mat(3, 3, cv_8uc1));
//gaussianblur(fireimg, fireimg, size(5, 5), 0, 0);
medianblur
(fireimg, fireimg,5)
;dilate
(fireimg, fireimg,
mat(5,
5, cv_8uc1));
return fireimg;
}

// 1. 變數定義

mat frame_color;
// 原始影象
mat frame_gray;
// 灰度影象資料
mat frame_binary_org;
// 二值化影象資料
mat frame_binary_fix1;
// 二值化影象資料
// 2. 讀取原圖
frame_color =
imread
("../testpic/test1.png");
if(frame_color.
empty()
)// 3. 彩色圖 》 灰度圖
cvtcolor
(frame_color, frame_gray, color_bgr2gray);/*
中間插入濾波、平滑、等處理
*/// 4. 二值化灰度圖
threshold
(frame_gray, frame_binary_org,
240,
255, thresh_binary | thresh_otsu)
;//adaptivethreshold(frame_gray, frame_binary_org, 255, adaptive_thresh_gaussian_c, thresh_binary, 55, 0);
//adaptivethreshold(frame_gray, frame_binary_org, 255, adaptive_thresh_mean_c,     thresh_binary, 51, -3);
// 5. 對原始的二值化影象進行形態學操作（修圖）
// 6. 識別二值化圖的輪廓（邊緣檢測）
vector> contours;
vector hierarchy;
findcontours
;// 邊緣檢測
// 7. 繪製輪廓圖
mat dstimage = mat::
zeros
(frame_binary_fix1.
size()
, cv_8uc3)
;for
(int i =
0; i <
(int
)contours.
size()
; i++
)imshow("輪廓圖", dstimage);

小程式Promise 自封裝請求函式

發起請求 param r url 請求位址 param r data 引數 param r method 方法 預設為get param isload 是否顯示載入框 預設不顯示 param r datatype 響應資料 預設json wxrequest function r url,params...

自封裝RequestHttp請求方法

async函式能使多個相關的非同步操作如同同步操作一樣聚合起來，使其相互間的關係更為清晰 過程更為簡潔 除錯更為方便。返回乙個promise物件。import axios from axios import as config from config 返回請求 根據介面返回的格式進行相應修改 htt...

Opencv學習 LUT函式

lut look up table 查詢表，我表達能力不好，加上對這個了解的不是很深刻，對於lup具體解釋用文字不好說。不過看下面例子應該可以看懂。首先我們看單通道影象。對於8位單通道，其畫素灰度為0 255，假如我們想將影象某一灰度值換成其他灰度值，用查詢就很好用。當把此 應用到時，0 100灰度...