文章目录1.开闭操作原理1.1开操作1.2闭操作2.开闭操作的应用2.1开操作2.2闭操作3.提取物体特征完整代码 1.开闭操作原理图像处理中的开闭运算是两个很重要的形态学操作，它们两个从基本的腐蚀与膨胀操作演变而来的，这些操作主要应用在二值图像的处理上，灰度图像也可以。1.1开操作开操作是先腐蚀，后膨胀，作用是用来消除小物体和噪点、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积，提取水平或竖直的线
www.sgkbc.comcv::Pointcv::Scalar绘图绘制直线API代码效果绘制矩形API代码效果绘制椭圆API代码效果绘制圆API代码效果设置填充API代码效果绘制文字API代码效果 cv::Pointopencv中的一种数据结构，表示在2D平面上的一个点，坐标为(x,y) 就是我们初中学的笛卡尔坐标系赋值方法如下：Point p;
p.x = 10;
p.y = 8;或者Poi
作为一个OpenCV的爱好者，ORB算法最看重的一点就是本算法来自OpenCV实验室。这个算法由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige 和Gary R. Bradski科学家在他们的论文“ORB:一种有效的替代SIFT或者SURF的算法”中于2011年发表。就像标题中描述的一样，这是一个在计算量和匹配性能以及专利问题上替代SIFT和SURF算法的一个
OpenCV3.4两种立体匹配算法效果对比 以OpenCV自带的Aloe图像对为例： 1.BM算法（Block Matching）参数设置如下： int numberOfDisparities = ((imgSize.width / 8) + 15) & -16; cv::Ptr<cv::StereoBM> bm = cv::S
一、ROI定义图像的 ROI(region of interest) 是指图像中感兴趣区域、
在 OpenCV 中图像设置图像 ROI 区域，实现只对 ROI 区域的操作。二、获取ROINewImg =img[a:b, c:d] 截取img中a~b 与 c~d之间的图像三、泛洪填充 cv2.floodFill(img, mask, seedPoint, newVal, rect, lo
泛洪填充(Flood Fill)很多时候国内的开发者称它为漫水填充，该算法在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配。在图像处理里对二值图像的Hole可以通过泛洪填充来消除，这个是泛洪填充在图像处理中很经典的一个用途，此外还可以通过泛洪填充为ROI区域着色。这个在图像处理也经常用到。让我们首先看一下泛洪填充算法本身，然后再说一下在图像处理中的应用场景。泛洪填充算法通常泛洪填充需要从一个点开始，这个
图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波（EPF）像素直方图像素直方图应用直方图反向投影（定位）模板匹配图像二值化图像金字塔图像梯度Canny边缘提取直线检测提取水平、竖直线圆检测轮廓发现对象测量膨胀、腐蚀开闭操作其他形态学操作分水岭算法（图像分割）人脸检
# 如何实现“python opencv 图像区域填充黑色”
## 概述
在使用Python中的OpenCV库进行图像处理时，有时候需要对图像的某个区域进行填充操作。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库实现对图像区域填充黑色的操作，适用于刚入行的小白开发者。
### 流程
下面是实现该操作的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
1.函数原型:void cvFloodFill (
IplImage * img, // 输入图像
CvPoint seedPoint, // 种子点
CvScalar newVal, // 像素点被染色的值
CvScalar loDiff = cvScalarAll(0), // 染色边界判定
Cv
OpenCV学习笔记（九）： 漫水填充：floodFill()定义： 漫水填充法是一种用特定的颜色填充联通区域（自动选中了和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色）通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果的方法。 使用： 1）经常被用来标记或分离图像的一部分，以便对其进行进一步处理或分析。 2）从输入图像获取掩码区域（掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点,操作的结
一、Canny算子检测轮廓 ()1.概念及原理(1)之前我们是对梯度大小进行阈值化以得到二值的边缘图像。但是这样做有两个缺点。其一是检测到的边缘过粗，难以实现物体的准确定位。其二是很难找到合适的阈值既能足够低于检测到所有重要边缘，又能不至于包含过多次要边缘，这就是Canny算法尝试解决的问题。(2)Canny算子通常是基于Sobel算子，当然也可以使用其他梯度算子。其思想是
OPenCV版本：4.4IDE：VS2017功能描述简述：使用一个指定的核元素去膨胀一个图像，图像膨胀的过程类似于一个卷积的过程，源图像矩阵A以及结构元素B，B在A矩阵上依次移动，每个位置上B所覆盖元素的最大值替换B的中心位置值（即锚点处），完成整个膨胀的过程。注意：所谓的腐蚀与膨胀的对象是针对图像中的白色元素所说的。看成是图像中的物体话会理解反。算法通俗理解：膨胀算法使图像扩大一圈，给图像中的对
漫水填充算法，是根据选定的种子点，用一种自定义的颜色填充种子点的联通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果。
漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析。
所谓漫水填充，简单来说，就是自动选中了和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色。
漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域，掩码会加速处理过程，或者只处理
python画图函数1.使用turtle模块import turtle2.画笔状态函数turtle.penup() #提起画笔，移动之后不会绘制图形
turtle.pendown() #放下画笔，移动之后绘制图形，与penup()配套使用
turtle.pensize(width) #设置画笔线条的粗细，（）中填数字，数字越大，笔越粗
turtle.speed() #设置画笔的速度，参数
漫水填充是一种用特定的颜色填充连通区域（替换自动选中和种子点相连的区域的颜色），通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果的方法。作用：①用来标记或分离图像的一部分（以便对其进行进一步处理或分析）； ②用来输入图像获取掩码区域（掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点，操作的结果总是连续的区域）；注
可以说从这篇文章开始，就结束了图像识别的入门基础，来到了第二阶段的学习。在平时处理二值图像的时候，除了要进行形态学的一些操作，还有有上一节讲到的轮廓连通区域的面积周长标记等，还有一个最常见的就是孔洞的填充，opencv这里成为漫水填充，其实也可以叫种子填充，或者区域生长，基本的原理是一样的，但是应用的时候需要注意一下，种子填充用递
课程视频链接基于Python3的Opencv图像处理教程：https://b23.tv/Zye4BV1. 课程任务色彩空间转换API 学会使用inRange( ) 通道分离与合并2. 知识点2.1 颜色空间常用的颜色空间，参考该文章：常用的颜色空间
色彩空间的相互转换：最常见的是HSV与RGB,YUV与RGB的相互转换常见色彩空间有： RGB：最常用 HSV：对指定色彩铭感，用于查找表达特定颜色
主要内容有：边界填充 cv2.copyMakeBorder()，数值计算 cv2.add()，改变尺寸 cv2.resize()，图像融合 cv2.addWeighted()，图像阈值 cv2.threshold()在开始之前，我们先导入图像，img中存放我们需要用到的图像。并定义一个图像显示函数，便于接下来画图。# 导入opencv库
import cv2
这个示例演示了使用fill_betweenx()函数，沿着坐标系的纵轴方向来填充两条曲线间的区域的方法，同时还演示了使用Numpy的masked_greater()函数来对满足条件的数据进行遮罩，使其不参与到图形的绘制过程和区域颜色的填充。import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#设置绘制图表时要使
给大家准备了一份已经写好的代码，利用python+opencv+openpyxl，opencv实现读取图片像素颜色，然后openpyxl自动填充Excel表格对应单元格背景颜色，得到一副Excel填充图画。文末代码下载链接。先来看看效果叭(gif动图)！把图片换成女朋友的真人图像会更逼真，会更加更好看。然后看代码叭！配置环境 我们需要用到python以及openpyxl
