大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了c – 在OpenCV中边缘检测后找到最佳感兴趣区域，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
>隐藏图像灰度
>模糊img减少假边
将img限制为二进制img
>应用CAnny Edge检测
>根据数字轮廓给出的模式设置感兴趣区域(ROI)
>缩放ROI和模板匹配区域
如何设置投资回报率,使我的程序不必在整个图像中查找模板？我想设置我的投资回报率基于发现的边缘的数量或更有用的东西,如果有人可以帮助我.
我正在研究级联分类和哈尔,但我不知道如何将其应用于我的问题.
这是预处理和边缘检测后的图像：
原始图像
编辑：
确定一些不太幼稚的方法.如果你有一些先验知识,就像你知道照片是很好的对齐(而不是旋转或扭曲不好),你可以做一些传球与低 – 高 – 高的格栅调整捕捉边缘的一边在x和y维度上使用不同的尺度.两方面的良好打击将不仅提供关于投资回报率的线索,而且要开始大小的模板(太大和太小的格栅不会同时碰到两边).
您可以进行blob检测,然后依次将模板应用于Blob(如果模板匹配分数低于阈值,则返回到合并的Blob),以防数字段被意外分割). blob的大小可能再次给您一些提示,以适用于模板的比例.
以上是大佬教程为你收集整理的c – 在OpenCV中边缘检测后找到最佳感兴趣区域全部内容，希望文章能够帮你解决c – 在OpenCV中边缘检测后找到最佳感兴趣区域所遇到的程序开发问题。
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