1.图像的矩cv2.moments() 图像的矩可以帮助计算物体的某些特征，如对象的质心，对象的区域等.import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('img7.png',0)
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
im2,contours,hierarchy = cv2.findContours(th
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2024-04-17 13:15:26
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碰撞检测在前端游戏，设计拖拽的实用业务等领域的应用场景非常广泛，今天我们就在这里对于前端JavaScript如何实现碰撞检测算法进行一个原理上的探讨，让大家能够明白如何实现碰撞以及碰撞的理念是什么：1.矩形与矩形间的碰撞核心理念判断任意两个（无旋转）矩形的任意一边是否无间距，从而判断是否碰撞。大体实现方式就是以一个矩形的某个定点作为运动物，计算自己的坐上顶点与另一元素的左上定点的位置和宽高数据进行
# Android矩形区域内实现截图
## 引言
在Android开发中，有时我们需要实现截图功能，即将屏幕上的内容保存为图片。而有时我们只需要截取屏幕上的某个矩形区域，这时就需要对矩形区域进行截图处理。
本文将介绍如何在Android应用中实现对矩形区域的截图，并通过代码示例详细讲解。
## 实现原理
要实现矩形区域内的截图，我们可以利用Android提供的Canvas和Bitmap类
原创
2023-11-03 13:20:25
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前言前面我们说了两种分割方法，这一章我们说图像的分水岭分割。分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征。API介绍void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers );参数
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2024-05-05 06:49:03
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本博客为自己学习时候的笔记，并不深究各API的具体原理及类似API的区别与联系，从实用角度进行整理，方便自己的回忆与复习。课程内容均来自B站。https://www.bilibili.com/video/av29600072图像的线性混合线性混合可以由字面意思得出，它是像素点经过线性变化后得出的新的点。只有两张大小相同、类型相同的图片才可以相互混合！double alpha = 0.5;
if
### 标题：Python实现点在矩形区域内的判断
#### 1. 简介
在计算机程序中，判断一个点是否在矩形区域内是一个常见的问题。例如，在电子地图应用中，判断用户点击的点是否在城市的边界范围内。本文将介绍如何使用Python编程语言判断一个点是否在矩形区域内，并给出相应的代码示例。
#### 2. 判断点是否在矩形区域内的算法
要判断一个点是否在矩形区域内，可以使用以下算法：
1.
原创
2024-01-16 12:19:07
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本篇随笔主要介绍：如何使用OpenCV定义感兴趣区域ROI；如何使用addWeighted函数进行退选哪个混合操作；如何将ROI和addWeighted函数结合来使用，对指定区域图像混合操作。
本篇随笔主要介绍：如何使用OpenCV定义感兴趣区域ROI；如何使用addWeighted函数进行退选哪个混合操作；如何将ROI和addWeighted函数结合来使
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2024-05-16 20:34:10
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OpenCV4.0学习笔记（7）绘制直线，矩形，椭圆，圆，填充多边形本章节的重点应该在与矩形和直线的绘制，因为在物体识别中大多需要矩形对识别区域进行标记。 以及显示直方图需要用直线和矩形表示等等。Scalar函数scalar函数用来定义一个bgr颜色参数Scalar color = scalar（B空间参数，G空间参数，R空间参数）Point函数point可用于定义一个坐标点变量 一下两种赋值方式
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2024-10-08 16:30:55
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如何将一个斜放的矩形从一个图像里复制出来？ 大致思路如下： 1、创建一个与源图像src 的 size 相同的单通道矩阵 mask ，并 cvZero( mask )； 2、用 cvPolyLine() 将已知的4个角点连成一个四边形，画在 mask 上； 3、用 cvFillConvexPoly 或 cvFillPoly 将 mask 上的四边形涂色； 4、用 cvCopy(src, dst, m
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2023-10-11 21:18:13
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一是监控鼠标操作，鼠标点击，移动，松开，然后通过mouse_event识别判断出那一种鼠标的操作，根据不同的操作然后进行处理，二是在主函数中加入鼠标的回调函数，将鼠标操作与程序的窗口绑定。第一节 函数介绍暂时只接触了两个关于opencv2鼠标响应操作的函数，下面分别介绍一下:1.1 回调函数opencv2.4.5中，提供的鼠标回调函数是 setMouseCallback，函数声明如下：CV_EXP
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2024-03-02 09:14:10
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K均值(K-Means)聚类-构建BOF特征在图像检索时，通常首先提取图像的局部特征，这些局部特征通常有很高的维度（例如，sift是128维），有很多的冗余信息，直接利用局部特征进行检索，效率和准确度上都不是很好。这就需要重新对提取到的局部特征进行编码，以便于匹配检索。 常用的局部特征编码方法有三种：BoFVLADFV本文主要介绍基于k-means聚类算法的BoF的实现。BoF的原理k均值聚类概述
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2024-10-18 08:50:58
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一、提取直线、轮廓和区域1.1 canny边缘检测二值边缘分布图有两个主要缺点：第一，检测到的边缘过厚，这加大了识别物体边界的难度；第二，也是更重要的，通常不可能找到既低到足以检测到图像中所有重要边缘，又高到足以避免产生太多无关紧要边缘的阈值。这是一个难以权衡的问题，Canny 算法试图解决这个问题。简单的来说Canny 算法就是在各方向求导，找到局部最大值。实现步骤：用高斯滤波器平滑图像用Sob
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2024-03-10 23:33:40
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文章目录轮廓周围绘制矩形和圆形框相关API使用方法Code效果 轮廓周围绘制矩形和圆形框1、API介绍； 2、代码演示；相关API1、轮廓线拟合API： approxPolyDP(): curve : 输入多边形；curve ： 曲线 approxCurve : 输出拟合后的多边形（轮廓点数减少） epsion : 两点之间的最小距离； closed ： 形成的多边形是否封闭； 基于RDP算法原
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2024-10-11 16:29:48
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前言：ROI（Region of Interest）是图像处理中的一个重要概念，指的是图像中感兴趣的区域。在这个区域内，我们通常希望执行某种特定的操作、获取特定信息，或者进行进一步的分析。ROI 可以是图像的一个矩形、圆形、多边形或者其他各种形状。目录一、核心函数：委托 MouseCallback设置鼠标回调函数 Cv2.SetMouseCallback（）绘制矩形 Cv2.Recta
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2024-10-14 19:52:46
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# Python OpenCV 矩形拟合区域
在计算机视觉中，矩形拟合区域是一个非常重要的技术，它可以用于检测图像中的物体、分割区域等功能。通过利用 OpenCV 这一强大的图像处理库，我们可以轻松地实现矩形拟合。本文将介绍矩形拟合的基本概念、代码示例，以及一些实际应用。
## 一、什么是矩形拟合？
矩形拟合是指对一组点或轮廓进行处理，以确定一个最小的外接矩形。这个矩形可以用来表示我们所处理
原创
2024-09-05 05:35:07
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# 使用Python和OpenCV识别矩形区域
在计算机视觉中，矩形区域的识别是一个常见的任务。使用Python和OpenCV库，可以很简单地实现这一功能。本文将详细介绍如何识别图像中的矩形区域，包括流程、代码示例及详细说明。
## 流程概述
在开始编码之前，我们首先需要明确整个任务的流程。以下是我们完成此任务的步骤：
| 步骤 | 描述
一副尺寸为 M × N 的图像可以用一个 的图像可以用一个 M × N 的矩 阵来表示，的矩 阵来表示，阵元素的值表示这个位置上像亮度，一般来说越大该点亮。 一般来说，灰度图用 2维矩阵表示，彩色（多通道）图像用 3维矩阵（ M × N × 3）表示。对于图像显来说，目前大部分设备都是用无符号 ）表示。对于图像显来说，目前大部分设备都是用无符号 8 位整 数（类型为 CV_8U ） 图像数据在
在许多图像处理应用程序中，使用 Java 和 OpenCV 统计图像的特定区域内的黑色像素是常见任务。这对于监测设备运行状态、分析图像数据或进行图像分割等应用至关重要。
> **用户反馈：** “我需要在一个特定区域中统计黑色像素的数量，但不知道该如何在 Java 中使用 OpenCV 来实现。”
### 参数解析
为了解决这个问题，我们需要关注 OpenCV 中的一些关键类和方法，特别是涉
截图软件已经成为我们日常办公学习必不可少的必备工具之一了，免费的截图软件自然是最受用户追捧的，在能够满足绝大多数截图需求的情况下，至关重要的一点就是它是免费的，这里就为大家推荐8款免费好用的截图软件，大家可以选择适合自己口味的截图工具:1、PickPicPicPick 是一款小巧而功能丰富的截屏软件，兼具白板、屏幕标尺、直角座标或极座标显示与测量、屏幕取色等功能。(官方主页)2、MWSnapMWS
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2023-08-02 22:35:13
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利用OpenCV实现图像中旋转矩形区域设置为Mask掩膜。实现函数如下所示：void setPixelValueByContours(CvRect&
原创
2022-09-08 23:57:59
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