针对高速螺纹钢表面缺陷检测技术难题，对螺纹钢表面尺寸的视觉检测方法进行研究。针对螺纹钢外形结构尺寸复杂的特点，通过对螺纹钢的侧面图像进行分析，获得其边缘图像后，提出了基于投影重心的亚像素边界定位方法，获得螺纹钢横肋高及内径的尺寸。通过分析螺纹钢的正面图像，获得其边缘图像后进行垂直投影，求出螺纹钢纵肋高度；在此基础上，通过对重心遍历，结合轮廓跟踪处理，计算出横肋与轴线夹角；结合与夹角的几何关系，计算得出螺纹钢横肋间距、横肋顶宽的尺寸。获取的螺纹钢表面结构尺寸为其缺陷检测奠定了基础。

视觉算法-芯片缺陷检测.zip

边沿检测与提取，轮廓跟踪的图象算法C语言

提出一种新的快速激光条纹中心提取算法,该算法具有较好的抗噪声或冗余点能力。该算法在传统重心算法的基础上结合轮廓跟踪算法,根据激光条纹在图像中的分布特点,通过阈值轮廓跟踪算法避免了对图像中不包含激光条纹区域的扫描,以此提高了提取速度,不用对整幅图像完成一次扫描即可计算出激光光条中心。所提算法具有复杂度低、计算简单、程序运行时间少等优点。实验结果表明:该算法能够实现对光条中心的快速提取,比Steger算法提速将近70.37倍,比传统重心算法提速将近4.48倍;对光条图像增加噪声(冗余)点后发现,所提算法具有优良的抗噪效果。

本代码为轮廓跟踪算法提取图像轮廓的MATLAB源代码，均是正确可运行的，共5个源代码程序。 本代码为轮廓跟踪算法提取图像轮廓的MATLAB源代码，均是正确可运行的，共5个源代码程序。

这是提取人体轮廓的MATLAB代码，很好用，都能运行

Opencv源码中findContours()函数引用了一篇论文[Suzuki85]。这份资源中包含该论文原文和我自己的中文翻译，帮助理解算法。在一篇博客分析了Opencv源码中的相关函数，结合起来看，博客地址http://blog.csdn.net/yiqiudream/article/details/75702407

本代码为轮廓跟踪算法提取图像轮廓的MATLAB源代码，均是正确可运行的，共5个源代码程序。

C++实现灰度图像的边缘检测、提取及轮廓跟踪；包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Krisch算子；hough变换；轮廓提取；种子填充。（bmp灰度图片），vc6.0运行无误

在图像处理领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，用于实现各种复杂的计算机视觉任务。本项目“opencv细胞个数统计”专注于利用OpenCV进行细胞图像的轮廓跟踪，进而统计细胞的数量、面积和周长等关键信息。在生物医学研究、细胞学分析等领域，这样的自动化分析具有很高的实用价值，能显著提高工作效率。 我们来了解一下轮廓跟踪的基本概念。在图像处理中，轮廓是物体边界在二值图像上的表现，通过边缘检测算法（如Canny边缘检测）可以初步找出图像中的边缘。OpenCV提供了`findContours()`函数，可以找到图像中的连续像素区域，这些区域就是我们需要的细胞轮廓。 接下来，我们深入探讨如何使用OpenCV来实现细胞的轮廓检测。我们需要对原始图像进行预处理，包括灰度化、噪声去除（如使用高斯滤波）和二值化（例如使用阈值分割）。这样可以使细胞与背景形成明显的对比，便于后续的轮廓检测。二值化后，使用`findContours()`函数，可以获取到细胞的轮廓坐标，这些坐标是以点列表的形式返回。 轮廓提取出来后，我们可以计算每个细胞的面积和周长。OpenCV提供了`contourArea()`和`arcLength()`函数，分别用于计算轮廓的面积和周长。通过对这些数值的分析，我们可以得到细胞的大小分布信息，这对于理解细胞群体的生长状态或疾病特征至关重要。 此外，细胞个数的统计则相对简单，只需要遍历所有的轮廓，并对它们进行计数即可。在Python中，可以通过迭代`contours`列表并忽略空轮廓来实现这一目标。同时，为了提高计数的准确性，可以设置一定的面积或周长阈值，排除可能的噪声或非细胞结构。 除了基本的统计信息，还可以进一步分析细胞的形状特征，如圆形度（圆度=4π*area/perimeter²），这可以帮助判断细胞是否健康或者有特定的形态变化。此外，通过连通成分分析，可以发现并统计群集中的细胞数量，这对于研究细胞聚集现象非常有用。 在实际应用中，可能还需要考虑其他因素，如图像的光照不均、细胞重叠等问题。对于这些问题，可以通过图像增强、形态学操作（如膨胀、腐蚀）等手段进行处理。将所有分析结果可视化展示，如绘制直方图、散点图等，可以帮助研究人员更好地理解和解释数据。 总结来说，"opencv细胞个数统计"项目涉及到的关键知识点包括：OpenCV的使用、图像预处理、轮廓检测、几何特性计算（面积、周长）、细胞个数统计以及形状分析。这些技术在生物学、医学和科研领域有着广泛的应用，能够为细胞研究提供强大的自动化支持。