「javaopencv」javaopencv画出轮廓的最小外接矩阵

admin 2023-03-20 18:52:10 814

今天给各位分享javaopencv的知识，其中也会对javaopencv画出轮廓的最小外接矩阵进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、java servlet调用opencv的问题
2、java opencv 怎样确定sift 匹配结果
3、java语言，基于opencv，如何将目标图之外的区域剔除，例如下图：将圆(椭圆)之外的黑色部分剔除？
4、javacv跟opencv有什么区别

java servlet调用opencv的问题

1、引入opencv的jar包

2、把dll配置到path里面的native library，我的64位系统，引入x64的dll。

2、将opencv中build/java里的dll放到tomcat的bin里面，然后就OK了

java opencv 怎样确定sift 匹配结果

这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作，看的眼花手脚抽筋。也是醉了！！！！实在看不下去，来点干货。我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库，这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作。但实际用起来的时候还不是那么简单。下文将对一个典型的基于OPENCV的SIFT特征点提取以及匹配的例程进行分析，并由此分析详细的对OPENCV中SIFT算法的使用进行一个介绍。

OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下：

读取图片-》特征点检测（位置，角度，层）-》特征点描述的提取（16*8维的特征向量）-》匹配-》显示

其中，特征点提取主要有两个步骤，见上行黄子部分。下面做具体分析。

1、使用opencv内置的库读取两幅图片

2、生成一个SiftFeatureDetector的对象，这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器，用它来探测衣服图片中SIFT点的特征，存到一个KeyPoint类型的vector中。这里有必要说keypoint的数据结构，涉及内容较多，具体分析查看opencv中keypoint数据结构分析，里面讲的自认为讲的还算详细（表打我……）。简而言之最重要的一点在于：

keypoint只是保存了opencv的sift库检测到的特征点的一些基本信息，但sift所提取出来的特征向量其实不是在这个里面，特征向量通过SiftDescriptorExtractor 提取，结果放在一个Mat的数据结构中。这个数据结构才真正保存了该特征点所对应的特征向量。具体见后文对SiftDescriptorExtractor 所生成的对象的详解。

就因为这点没有理解明白耽误了一上午的时间。哭死！

3、对图像所有KEYPOINT提取其特征向量：

得到keypoint只是达到了关键点的位置，方向等信息，并无该特征点的特征向量，要想提取得到特征向量就还要进行SiftDescriptorExtractor 的工作，建立了SiftDescriptorExtractor 对象后，通过该对象，对之前SIFT产生的特征点进行遍历，找到该特征点所对应的128维特征向量。具体方法参见opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析。通过这一步后，所有keypoint关键点的特征向量被保存到了一个MAT的数据结构中，作为特征。

4、对两幅图的特征向量进行匹配，得到匹配值。

两幅图片的特征向量被提取出来后，我们就可以使用BruteForceMatcher对象对两幅图片的descriptor进行匹配，得到匹配的结果到matches中，这其中具体的匹配方法暂没细看，过段时间补上。

至此，SIFT从特征点的探测到最后的匹配都已经完成，虽然匹配部分不甚了解，只扫对于如何使用OPENCV进行sift特征的提取有了一定的理解。接下来可以开始进行下一步的工作了。

附:使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程

// opencv_empty_proj.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

#include "stdafx.h"

#include opencv.hpp

#include features2d/features2d.hpp

#includenonfree/nonfree.hpp

#includelegacy/legacy.hpp

#include

using namespace std;

using namespace cv;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

const char* imagename = "img.jpg";

//从文件中读入图像

Mat img = imread(imagename);

Mat img2=imread("img2.jpg");

//如果读入图像失败

if(img.empty())

{

fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);

return -1;

}

if(img2.empty())

{

fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);

return -1;

}

//显示图像

imshow("image before", img);

imshow("image2 before",img2);

//sift特征检测

SiftFeatureDetector siftdtc;

vectorkp1,kp2;

siftdtc.detect(img,kp1);

Mat outimg1;

drawKeypoints(img,kp1,outimg1);

imshow("image1 keypoints",outimg1);

KeyPoint kp;

vector::iterator itvc;

for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++)

{

cout"angle:"angle"\t"class_id"\t"octave"\t"pt"\t"responseendl;

}

siftdtc.detect(img2,kp2);

Mat outimg2;

drawKeypoints(img2,kp2,outimg2);

imshow("image2 keypoints",outimg2);

SiftDescriptorExtractor extractor;

Mat descriptor1,descriptor2;

BruteForceMatcherL2 matcher;

vector matches;

Mat img_matches;

extractor.compute(img,kp1,descriptor1);

extractor.compute(img2,kp2,descriptor2);

imshow("desc",descriptor1);

coutendldescriptor1endl;

matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);

drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches);

imshow("matches",img_matches);

//此函数等待按键，按键盘任意键就返回

waitKey();

return 0;

}

java语言，基于opencv，如何将目标图之外的区域剔除，例如下图：将圆(椭圆)之外的黑色部分剔除？

使用OpenCV中的inRange（）函数，可以根据给定的颜色范围将目标图之外的区域剔除。下面是一个示例：

int val[3] = {0, 0, 0};

Mat mask;

inRange(image, Scalar(val[0], val[1], val[2]), Scalar(val[0], val[1], val[2]), mask);

javacv跟opencv有什么区别

javacv的功能远远大于opencv，opencv只能用于处理图像，而javacv不仅包含opencv全套api，还支持ffmpeg音视频编解码，tensflow、caffe等深度学习库，tessrac ocr等字符识别，矩阵计算库。

这样讲好了，opencv只是javacv中的一个小模块

javaopencv的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于javaopencv画出轮廓的最小外接矩阵、javaopencv的信息别忘了在本站进行查找喔。

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