文章目录二维离散卷积full卷积valid卷积same卷积API1 高斯平滑2 中值平滑3 双边滤波4 联合双边滤波 常用的平滑处理算法包括 基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑基于统计学方法的中值平滑具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波、导向滤波等。二维离散卷积二维离散卷积是基于两个矩阵的一种计算方式 如 首先将K逆时针旋转，即full卷积将扩展平铺为 将K逐个元素与相乘 得到
最近在看一个车牌识别开源项目时，对其中RotatedRect的角度属性理解得不清楚，也查找了大量博客，得出了基本结论，最后通过实验进一步进行了验证。RotatedRect该类表示平面上的旋转矩形，有三个属性：矩形中心点(质心)边长(长和宽)旋转角度旋转角度angle的范围为[-90,0)，当矩形水平或竖直时均返回-90，请看下图：来源：看了这幅图，我明白了一些，但还是有疑虑，这个角度如何产生？究竟
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2023-08-28 11:30:23
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# 如何实现opencv边缘检测外接矩形 Python
## 摘要
本文旨在教授一位刚入行的小白如何使用Python中的OpenCV库进行边缘检测并找到外接矩形。通过具体的步骤和代码示例，帮助新手快速掌握这一技术。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始) --> Load_Image(加载图像)
Load_Image --> Grays
原创
2024-04-17 04:38:22
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# Python Opencv 绘制最小外接矩形
在图像处理领域中，经常需要对目标进行轮廓检测并绘制外接矩形以便进一步分析对象的形状和大小。利用Opencv库，我们可以很方便地实现这一功能。本文将介绍如何使用Python Opencv库绘制图像中目标的最小外接矩形。
## Opencv绘制最小外接矩形
Opencv中提供了`cv2.minAreaRect()`方法来计算并绘制目标的最小外接矩
原创
2024-03-08 07:17:49
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Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect，求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle。
minAreaRect方法原型：
RotatedRect minAreaRect( InputArray points );
输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量；
minEnclosingCircle方法原型：
void minEnclo
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2016-08-20 12:44:00
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（一）先从感兴趣的边缘检测开始边缘检测中，其中一阶边缘检测的算法有：prewitt、canny、sobel，二阶边缘检测算法有：laplace1.Sobel边缘检测sobel算子根据像素点的上下、左右邻点加权差，在边缘达到极值来达到边缘检测的目的。对噪声有平滑作用，可以提供较准确的边缘方向信息，但是对边缘检测的精度不高，适合于边缘检测精确要求不高的检测。，，则x方向梯度进而计算同理对y方向梯度进行
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2023-10-09 09:57:54
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在上一篇文章：OpenCV之轮廓查找与绘制（findContours和drawContours函数详解）中，详细介绍了利用OpenCV进行轮廓的查找与绘制，但是实战中发现，我们经常需要绘制最大轮廓（主要目的是将小轮廓等噪声去除）以及绘制轮廓的外接矩形。下面这篇文章详细介绍一下如何绘制最大轮廓自己绘制轮廓的外接矩形。 目录一、查找并绘制最大轮廓1.1 contourArea函数详解1.2 代码示例二
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2023-10-09 07:21:24
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实验中使用到最小外接矩阵角度的内容，写博客记录。本篇主要参考了如下四个博客： &n
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2024-02-20 20:00:53
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一、简介
二、轮廓最小外接矩形的绘制
1 #include "opencv2/opencv.hpp"
2 using namespace cv;
3
4 void main()
5 {
6 //轮廓最小外接矩形的绘制
7 Mat srcImg = imread("E://00.png");
8 Mat dstImg = srcImg.clone();
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2021-01-27 11:59:00
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1. 寻找轮廓1.1 相关API说明：第一个参数：输入的图像是经过
边缘提取处理后的二值化图像；conturs向量是用来存储轮廓点的，可以这样理解：一个轮廓的所有点用一个小容器vector，所有小容器再用一个大容器vector装起来，所以像下面这样定义第二个参数：vector<vector<Point>> contours；，相当于是一个二维向量吧，如下：第三个参数是轮廓的索
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2024-01-17 13:50:41
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利用python-OpenCV截取LiTS2017数据集标签中的局部区域作为稀疏标记。1、什么是连通域。连通区域一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域。连通区域分析是指将图像中的各个连通区域找出并标记。 连通区域分析是一种在图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的方法。例如：OCR识别中字符分割提取（车牌识别、文本识别、字幕识别等）、视觉跟踪中的运动前景目标分割与提取
# 实现Python有序绘制外接矩形教程
## 简介
在本教程中，我将向你展示如何使用Python绘图库来实现有序绘制外接矩形的功能。无论你是刚入行的小白还是经验丰富的开发者，都可以跟随本教程一步步完成这个任务。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入绘图库 |
| 2 | 创建画布 |
| 3 | 绘制图形
原创
2024-07-11 06:02:37
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RotatedRect该类表示平面上的旋转矩形，有三个属性：矩形中心点(质心)边长(长和宽)旋转角度旋转角度angle的范围为[-90,0)，当矩形水平或竖直时均返回-90，请看下图： 看了这幅图，我明白了一些，但还是有疑虑，这个角度如何产生？究竟是那条边（宽？高？）与哪条坐标系的角度呢？矩形的宽和高究竟如何确定？带着这个疑问，继续查找，下面的博客给出了解释（图均来自该博客）：也就是说，
前一篇画出了最小外接矩形，但是有时候画出来的矩形由于中间像素干扰或者是其他原因矩形框并不是真正想要的
如图1是一个信号的雨图，被矩形框分割成了多个小框：
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2023-06-14 16:45:53
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"彩虹"1. 图形轮廓（contours）1.1 查找轮廓1.2 绘制轮廓1.3 轮廓的面积和周长2. 多边形逼近3. 多边形凸包4. 外接矩形 希望有能力的朋友还是拿C++做。本节讨论查找、绘制图像轮廓，轮廓的面积，周长，多边形逼近，多边形凸包，轮廓的外接矩形1. 图形轮廓（contours）具有相同颜色或灰度的连续点的曲线，轮廓是形状分析和物体的检测和识别中很有用图形分析物体的识别和检测注意
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2024-04-01 10:22:30
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由于噪声和光照的影响，物体的轮廓会出现不规则的形状，根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析，此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状，根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数，实现图像中轮廓的形状拟合。矩形是常见的几何形状，矩形的处理和分析方法也较为简单，OpenCV 4提供了两个函数求取轮廓外接矩形，分别是**求取轮廓最大外接矩形的
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2024-05-29 06:39:08
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OpenCV中感兴趣区域的选取与检测感兴趣区域(Region of Interest， ROI)的选取，一般有两种情形：1)已知ROI在图像中的位置；2)ROI在图像中的位置未知。1)第一种情形 很简单，根据ROI的坐标直接从原图抠出，不过前提是要知道其坐标，直接上例子吧。int getROI(Mat image， Rect rect){Mat img=image.clone();Mat roi;
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2023-10-27 23:04:22
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python opencv提取图片中的矩形区域 s_x, s_y,e_x,e_y = int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3])
index_rect_obj = im0[s_y:e_y,s_x:e_x]
cv2.imshow(str(detect_obj_count),index_rect_obj)
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2022-05-04 15:37:00
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在计算机视觉领域，利用 Python 和 OpenCV 来获取外接矩形是一种常见的需求。这种技术能够帮助我们定位并分析图像中的特定对象，无论是形状识别、物体检测还是边界跟踪。以下是对这个主题的详细讨论。
## 背景定位
在图像处理中，外接矩形的获取对于对象检测和形状分析至关重要。例如，在工业自动化中，检测产品的外形以确保其符合标准。特别是在实时监控中，能够快速判断物体的轮廓，并提供相应响应是至
# 使用OpenCV Python计算最大外接矩形
## 引言
在计算机视觉领域，外接矩形是一种常用的形状描述方法，用于确定物体在图像中的位置和大小。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了多种处理图像和视频的函数。在本篇文章中，我们将探讨如何在图像中计算物体的最大外接矩形，并通过代码示例来展示其应用。
## 什么是最大外接矩形
最大外接矩形是包装一个形状的最小矩形，它与该形状
