引言我们都会有一个疑惑：计算机眼中的图像长什么样子呢？首先拿来一张图片分割成无数个小格，每一个小格叫做像素点，计算机中的图像是由像素点构成的像素矩阵，像素点构成它的每一个值都是在0-255之间浮动的，表示亮度。当取值为零的时候就是黑色，取255超级亮了可以视为白色。R,G,B是颜色通道，彩色图像有三个颜色通道，灰度图像只有一个颜色通道。一、读取图像Opencv中读取图像它的通道是BGR当我们用ma
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2023-07-11 07:03:49
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Opencv-python（cv2）图像读取、显示与保存，看这一篇就够了图像读取之cv2.imread()函数imread函数的坑图像显示之cv2.imshow()函数imshow函数的坑读取与显示图像常见报错提示图像保存之cv2.imwrite()函数imwrite函数的坑 图像读取之cv2.imread()函数 opencv读取图像主要依赖于cv2.imread()函数，cv2.imrea
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2023-09-16 22:01:18
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在计算机视觉中，使用 Python 和 OpenCV 的 cv2 模块处理图像时，连通区域（Connected Component）的识别是重要的一步。本文将详细介绍如何使用 cv2 解决连通区域的问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。
### 版本对比
在使用 OpenCV 处理连通区域时，不同版本之间存在一些特性差异。以下是对比 OpenCV 4.x 和
图像的阈值处理图像的阈值分割：图像的二值化（Binarization）阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。一、简单阈值选取一个全局阈值，然后把图像分成非黑即白的二值图像。cv2.threshold()【源图像矩阵，进行分类的阈值，高于（低于）阈值时赋予的新值，方法选择参数】返回两个值：阈值，阈值处理后的图像
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2023-09-18 08:56:13
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1 两个函数介绍 总得来说，connectedComponents()仅仅创建了一个标记图（图中不同连通域使用不同的标记，和原图宽高一致），connectedComponentsWithStats()可以完成上面任务，除此之外，还可以返回每个连通区域的重要信息–bounding box, are
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2023-11-26 19:03:22
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在深度学习中，尤其是语义分割模型部署的结果后处理中，离不开各类形态学处理方法，其中以连通域处理为主；同时在一些传统的图像处理算法中，也需要一些形态学、连通域处理方法。为此，整理了一些常用的连通域处理函数：查找图像中最大的连通域、删除图像中小面积的连通域、删除图像中的黑色连通域、获取形状的骨架。关于博文代码中连通域处理中的图像D:/Img_data/15.bmp，如下所示，各位如果要运行出一样的效果
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2023-11-09 16:52:09
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# 使用 Python 中的 OpenCV 进行图像分割
图像分割是计算机视觉中的一项重要技术，其目的是将一幅图像分割成多个区域或对象，以便于后续处理和分析。在 Python 中，OpenCV 是一个非常流行的库，它提供了多种图像处理的功能，包括图像分割。
## 什么是图像分割？
图像分割可以被视为图像处理的一种形式，它将图像分解为具有相似属性的区域，例如颜色、亮度、纹理等。这项技术在物体检
原创
2024-10-02 05:50:45
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图像的阈值化(有些场合也称二值化)是图像分割的一种，一般用于将感兴趣区域从背景中区分出来，处理过程就是将每个像素和阈值进行对比，分离出来需要的像素设置为特定白色的255或者黑色的0，具体看实际的使用需求而定。1、threshold()threshold的接口形式如下：cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) ->retval, dst该方
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2023-07-06 15:31:32
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要用到摄像头，需要导入 cv2win + R ， cmd命令进入，输入：pip install opencv-python下载完即可
原创
2022-08-02 14:29:12
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文章目录前言图像区域相关操作获得外接矩形膨胀与腐蚀重叠区域问题 前言 这次介绍的是和图像区域操作的相关问题和解决办法。图像区域相关操作获得外接矩形rect = cv2.boundingRect(contours[c]) 在c++中，是返回的一个Rect类，可以使用rect.tl()和rect.br()返回左上角和右下角的坐标，而python中是返回一个tuple，只能直接使用： 而这个tuple
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2023-09-25 14:07:29
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安装方法：1、配置python环境；2、打开cmd命令窗口，执行“python”命令检查环境是否配置好；3、如果配置成功，则执行“exit()”命令；4、执行“pip install opencv-python”命令来安装cv2模块。Xhj少儿编程网-https://www.pxcodes.comXhj少儿编程网-https://www.pxcodes.com本教程操作环境：windows10系统
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2023-07-01 21:17:27
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1.图片加载cv2.imread(filename, flags=None)2、显示图片cv2.imshow(winname, mat)
winname 图口名称
mat ,已加载图片的变量名3、图像显示窗口创建与销毁,cv2.namedWindow(窗口名，属性) 创建一个窗口
属性—指定窗口大小模式：
cv2.WINDOW_AUTOSIZE：根据图像大小自动创建大小
cv2.WINDOW_NO
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2024-06-01 01:07:15
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opencv教程CV2模块系列——简单画图
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2023-05-22 21:06:24
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今天我们学习如何将图片堆叠以及使用轨迹栏调整HSV值来过滤颜色
图片堆叠
首先导入需要的库
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2023-07-14 14:36:52
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本系列教程将分享如何用Python玩转视频处理，本文先介绍两个库opencv和moivepy及其简单使用。1、opencv介绍及人脸识别OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视
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2023-11-18 21:00:56
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目录业务需求需求分析代码一结果分析代码二代码模块结果分析总结经验业务需求 识别验证码图片中的数字信息，用python的图形表示出来了需求分析 使用Cv2模块、pytesseract模块进行操作。CV2是计算机建模
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2023-07-11 07:15:09
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Python用于数字图像处理的库有很多，其中一种调用opencv的(API)接口。opencv的官网对模板匹配的解释是：模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此，OpenCV带有一个函数cv2.matchTemplate（）。它只是将模板图像滑动到输入图像上（就像在2D卷积中一样），然后在模板图像下比较模板和输入图像的补丁。OpenCV中实现了几种比较方法。（您可以检查文档
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2023-08-30 13:55:30
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本篇博客只学习一个方法，cv2.resize 即图像缩放。 取经之旅第 9 天铺垫知识resize 方法格式与参数程序的实现最后一个参数 interpolationOpenCV 尾声 铺垫知识在检索图像缩放的相关知识点时，找到了一个相关算法，名字叫做插值算法，具体涉及 最近邻插值算法，双线性插值算法 等其它内容。细看了一下，在学习的第 9 天就去涉及，实在不够明智，故略过本部分理论知识，直接使用
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2023-09-22 08:17:30
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一、Numpy(Numerical Python)是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。使用前需导入numpy模块二、相关方法（1）创建矩阵import numpy as np # 导入模块
a1 = np.array([1, 3, 2]) # 创建一维array对象
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2024-01-28 06:46:23
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一、cv2.boundingRect(img)img------二值图； 返回四个值，分别是x，y，w，h； x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高二、cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)第一个参数：img是原图 第二个参数：（x，y）是矩阵的左上点坐标 第三个参数：（x+w，y+h）是矩阵的右下点坐标 第四个参数：（0,25
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2023-10-07 13:24:46
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