opencv轮廓特征提取，opencv识别图像的流程

本内容由系统网小编为大家分享，Windows系统安装教程、办公系统、软件怎么使用、软件使用教程、办公软件攻略等信息。

所有颜色都是由 R R R (红)、 G G G (绿)、 B B B (蓝色) 3个单色,每个单色,由 0 ～ 255 0～255 0 ～ 2 5 5 分成了 256 256 2 5 6 个级，所以根据 R R R 、 G G G 、 B B B 可以代表组合。 256 × 256 × 256 = 16777216 256×256×256=16777216 2 5 6 × 2 5 6 × 2 5 6 = 1 6 7 7 7 2 1 6 彩色, 被称为全色图像或真实的彩色图像。 如果全色图像不压缩, 文件将会是巨大的 。 640 × 480 640×480 6 4 0 × 4 8 0 全色像像素图片的像素像素 3 3 3 个字节来表示 R R R 、 G G G 、 B B B 各个分量，需要保存 640 × 480 × 3 = 921600 640×480×3=921600 6 4 0 × 4 8 0 × 3 = 9 2 1 6 0 0 (约1MB)字节。视目标的颜色特点而定,尽可能利用自然目标采掘的可行方法。 R R R 、 G G G 、 B B B 数量及其差异的相互作用能够成功地避免自然光变化的影响,并迅速有效地提取目标。下面的简介描述了从果树上摘出桃子的红色区域的位置。因为熟熟的桃子通常是红色的, 红的桃子首先从彩色来源照片中回收, 使用红绿差分信息。 x i x_i x i ​ ， y i y_i y i ​ )( x i x_i x i ​ 、 y i y_i y i ​ 分别为像素点 i i i 的 x x x 坐标和 y y y 坐标， 0 ≤ i < n 0≤i<n 0 ≤ i < n ， n n n 设定图像像素点总数为红色( 图片中的像素点总数) 。 R R R )分量和绿色( G G G 部分的像素值相同 。 R R R ( x i x_i x i ​ ， y i y_i y i ​ )和 G G G ( x i x_i x i ​ ， y i y_i y i ​ )，其差值为 β i β_i β i ​ = R R R ( x i x_i x i ​ ， y i y_i y i ​ ) − - − G G G ( x i x_i x i ​ ， y i y_i y i ​ ,然后生成灰色图像( R G RG R G 图像)， 若 β i > 0 β_i>0 β i ​ > 0 ,灰度图片上的点的像素值为 i 或 0(黑色),然后创建该像素值。 R G RG R G 为检测点,使用图像的直方图。 α α α 扫描像素到像素( 贴现阈值) 。 R G RG R G 图像，若 β i > α β_i>α β i ​ > α ,将点像素的值输入为 255 255 2 5 5 (白色)，否则设为 0 0 0 (黑色),制作一个双值图片,然后进行图像形态处理。色差图：直方图：二值化：形态学处理：

XTw.com.Cn系统网专业应用软件下载教程，免费windows10系统,win11,办公软件,OA办公系统,OA软件,办公自动化软件,开源系统,移动办公软件等信息，解决一体化的办公方案。