# 使用 Python OpenCV 提取特定像素的教程
在计算机视觉领域，提取特定像素的操作是一项非常基础且重要的技能。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 和 OpenCV 库来实现这一点。即使你是一个刚入行的小白，只需遵循以下流程，你也能够轻松完成任务。
## 流程概述
在开始前，让我们看一下提取特定像素的整个流程：
| 步骤 | 操作说明
opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓，并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式官网：https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e16
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2023-08-13 10:07:08
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总结一下轮廓提取函数：C++: void findContours // 提取轮廓，用于提取图像的轮廓
(
InputOutputArray image, // 输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值图像
OutputArrayOfArrays contours, // 检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个Point向量
OutputArray hiera
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2023-12-15 19:22:46
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图像像素访问1、测试用例1.1、颜色缩减算法1.2、颜色缩减示例2、图像矩阵的存储与访问2.1、图像的存储方式2.2、图像的访问方式2.2.1、C 指针：高效的访问方式2.2.2、迭代器：安全的访问方式2.2.3、行列索引：动态计算地址2.2.4、LUT 查询函数2.3、访问性能对比3、参考资源 1、测试用例1.1、颜色缩减算法让我们考虑一个简单的颜色缩减方法（color reduction m
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2024-06-18 18:36:02
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角点检测：Harris：使用有三步骤：检测角点：dst=cv2.cornerHarris(img，blockSize，ksize，k)img:要为float32类型的单通道图.blockSize:角点检测时考虑的领域大小ksize:检测时用的核的大小k:一个参数(不懂干什么的)范围在0.04到0.06之间.筛选角点：img[dst>自己设定的阈值]=[B,G,R]颜色展示角点.import
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2023-12-02 13:29:16
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cv::goodFeaturesToTrack(imGrayPre, prepoint, 1000, 0.01, 8, cv::Mat(), 3, true, 0.04);//第三个参数是提取的最大点数，0.01返回寻找角点的质量，8表示相邻角点间的最小距离，mask表示不会在mask为零的地方提取角点，最后一个参数一般不变通过上面得到的prepoint像素值是整数级别的，还不够精确；我们接下来求
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2024-04-13 21:55:31
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求帮忙下载：联系方式：QQ：5136902961.pkma75 资源积分：1分备注：pdf格式，用曲线拟合的方法计算亚像素，编程易实现，具有较强的实用价值感谢Gurus（咕噜）503502929提供！2.上 传 者：kuailechengzi 资源积分：1分备注：亚像素边缘检测方法，此种方法先经过传统模板算子确定边缘的大致位置,然后用曲线拟合方法求出边缘的精确位置,
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2024-08-23 16:21:40
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亚像素面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的，
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2024-03-20 11:29:01
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一.Shi-Tomasi 角点检测算法Harris角点检测基本数学公式如下： 泰勒公式进行展开后，近似为: &nbs
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2024-05-10 16:19:28
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最近用OPENCV的轮廓提取函数，总结一下。1 void findContours//提取轮廓，用于提取图像的轮廓
2 (
3 InputOutputArray image,//输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值的
4 OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量
5 OutputArray hierarchy,//
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2023-06-28 23:30:35
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OpenCV中提供了许多操作图像的函数，但是有时候我们需要直接操作像素来实现我们的功能，这篇文章总结了OpenCV中常见的操作像素的方法。像素类型不同的图像有不同的像素类型，不过对于不同的像素类型，需要在模板参数传入不同的值。首先像素的数据类型包括CV_32U，CV_32S，CV_32F，CV_8U，CV_8UC3等，那这些类型都是什么含义呢。第一个数字表示比特数，第二个数字就表示C++中数据类型
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2024-08-10 15:43:44
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一、简介 上采样的技术是图像进行超分辨率的必要步骤，最近看到了CVPR2019有一些关于上采样的文章，所以想着把上采样的方法做一个简单的总结。 看了一些文章后，发现上采样大致被总结成了三个类别： 1、基于线性插值的上采样 2、基于深度学习的上采样（转置卷积） 3、Unpooling的方法 其实第三种只是做各种简单的补零或者扩充操
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2024-05-14 10:36:36
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上篇文章，已对点和边缘两种情形的亚像素定位算法做了详细描述。因图像特征不同，亚像素定位算法也会不同，我们可以根据图像的具体特征，进行数学建模以达到定位目的。这里另起一篇说明角点情形的亚像素定位问题。1. 角点几何特征角点位置特征：边缘的交点，且角点与边缘点的连线和边缘点的梯度方向垂直。如上图所示，假设一个起始角点q在实际亚像素角点附近。p点在q点附近的邻域中，若p点在均匀区域内部，则p点的梯度为0
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2024-04-18 09:56:35
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# 如何实现Python中特定像素周围像素坐标
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要处理图像中特定像素周围像素坐标的问题。这篇文章将指导你如何使用Python实现这个功能。我们将通过以下步骤来实现：
1. **导入必要的库**
2. **读取图像**
3. **获取特定像素的坐标**
4. **计算周围像素的坐标**
5. **显示结果**
## 步骤流程
以下是实现该功能的具体步骤：
原创
2024-07-24 12:39:34
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opencv角点检测(一)Harris角点检测算法原理简介harris角点检测算法首先对图像中的每个像素计算2*2的协方差矩阵M，然后求出如下表达式的值：R=det(M) -k*(trace(M)^2) (一般k的取值在0.04~0.06之间，opencv中取值范围更大)det(M)=λ1*λ2 trace(M)=λ1+λ2,
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2023-12-09 22:21:19
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1、轮廓发现（或提取）findContours(
InputOutputArray binImg, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierachy, int mode, int method, Point offset=Point()
)
参数解释：
第一个参数 binImg：输入8bit图像，0值像素值不变，非0的像素看成1；
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2023-11-27 10:49:05
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前言： 图像特征点检测广泛运用于计算机视觉处理领域，包括目标识别与跟踪、立体成像，在特征点的图像分析中，特征点提取是非常重要的步骤，其中，角点是最常见的一类点特征。前面我们介绍了用 Harris提取角点，但是提取的角点是像素级的，精度不高，若我们进行图像处理的目的不是提取用于识别的特征点而是进行
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2024-04-07 13:34:49
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基于opencv的区域提取
原创
2021-07-16 11:38:34
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博客参考 朱伟 等编著的《OpenCV图像处理编程实例》======================================================================================在很多应用场景中，图像像素区域的兴趣点区域对于目标检测、目标跟踪有着重要的意义。当兴趣点周围存在长方形区域时，最容易形成角点。对于兴趣点检测，角点反映的是图像中局部最大值或
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2024-03-26 12:03:58
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OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取 利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。1、实现原理 先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像，然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask，最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。2、使用的函数简述 (1) cv.cvt
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2023-12-09 15:27:44
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