只用来记录学习笔记Douglas-Peucker算法：在曲线首尾两点间虚连一条直线,求出其余各点到该直线的距离，如右图（1）。选其最大者与阈值相比较,若大于阈值,则离该直线距离最大的点保留,否则将直线两端点间各点全部舍去，如右图（2），第4点保留。依据所保留的点,将已知曲线分成两部分处理,重复第1、2步操作，迭代操作，即仍选距离最大者与阈值比较,依次取舍,直到无点可舍去，最后得到满足给定精度限差的
目录简介代码实现外接圆外接矩阵简介在计算机视觉和图像处理中，使用外接圆和外接矩形绘制的目的是进行特定对象或区域的边界框标记，从而更容易识别、跟踪或测量这些对象。这些外接形状不仅提供了重要的定位和尺寸信息，还有助于减少处理的数据量，从而提高算法的效率。代码实现外接圆cv2.circle()是OpenCV库中用于绘制圆的函数基本语法如下：cv2.circle(image, center, radius
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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# opencv python最小外接矩形实现及画出
## 简介
在使用opencv的python库进行图像处理时，经常会遇到需要找到并绘制出最小外接矩形的需求。最小外接矩形是能包含住目标物体的最小面积矩形，它可以用来进行目标检测、形状识别等任务。本文将介绍如何使用opencv python库来实现最小外接矩形的查找和绘制。
## 流程
下面是完成这个任务的整体流程，可以用表格展示：
| 步
原创
2023-08-20 04:31:37
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前言这篇文章对于我实在是太有用了，害怕原链接哪天会失效，因此转过来了。分析问题照片中的PPT区域总是沿着x,y,z三个轴都有倾斜（如下图），要想把照片翻转到平行位置，需要进行透视变换，而透视变换需要同一像素点变换前后的坐标。由此可以想到，提取矩形区域四个角的坐标作为变换前的坐标，变换后的坐标可以设为照片的四个角落，经过投影变换，矩形区域将会翻转并充满图像。因此我们要解决的问题变为：提取矩形的四个角
OpenCV版本：4.0.0.21(已兼容4.5.2.X版本)算法实现思路如下：对图像做降噪滤波处理提取边缘检测轮廓检测轮廓最小外接矩形（旋转矩形）旋转图像裁剪代码如下：import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("rice.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰
采用OPENCV，从一幅图像中提取部分区域，并保存为新图像。
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2023-06-09 17:27:17
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利用OPENCV对矩形表面进行角点检测简单介绍一下思路，标记一个很像矩形的表面，首先得对图像或视频（以下只说图像，其实视频一样道理）进行预处理，尽可能消除噪声、不感兴趣部分的干扰，比如说我这个示例的图像中有几处灯光，但是我只想提取黄色两条小灯以及其连成的矩形。示例目标大概样子思路+代码分析以下是一些头文件，有些可能用不上，这里用了ros在下一遍文章中将会进一步讲到如何用rviz显示提取的部分仿真内
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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本次水平集图像分割并行加速算法设计与实现包含：原理篇、串行实现篇、OpenMP并行实现篇与CUDA GPU并行实现篇四个部分。具体各篇章链接如下：水平集图像分割并行加速算法设计与实现——原理篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——串行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——OpenMP并行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——CUDA GPU并行实现篇原理篇主要讲解水平集图像分割的
起因知乎上被邀请回答一个问题，关于OpenCV的鼠标操作的问题。我发现回答下来写了不少东西，可以整理为一篇文章发出来，顺便说下不少人关心的如何用操作鼠标，比如如何用鼠标在图像上画一个矩形或者说选择一个矩形的ROI。知乎上的问题问的是下面这段代码是什么意思。正好，这段代码我是看过的，而且就在最近两周。所以正好可以说道一下。介绍这一段代码我最初是在contrib模块里面tracking模块的sampl
用opencvSharp实现在任意多边形内寻找最大的内接正交矩形 之前写过一篇在任意多边形内寻找近似最大的内接正交矩形，但不怎么符合工作要求，于是再认真看了看之前那篇文章，最后总算是搞出来了。 原图： 结果：1.第一步还是先求出多边形的近似轮廓，减少轮廓数量，方便后面计算。2.根据轮廓让点与下一个点之间形成一个矩形，然后让每个矩形都与当前所有矩形相交，求出相交的矩形，再把这些矩形所有的角放到一个
文章目录前言一、什么是拍照测距？二、双目测距步骤1.双目标定2.测距测试结果 前言最近有项目需要用到摄像测距，于是开始接触opencv机器视觉。学了好几天的摄像机测距相关的知识后就开始动手验证，刚开始是单目测距，搞了个树莓派的开发板，然后下载网上的一些代码验证，发现单目需要预先知道被测物，因为要实现避障功能，所以后面选了双目测距。目前的进度是能在PC上利用双目进行测距，近距离双目测距精度还
交并比(Intersection-over-Union，IoU)，目标检测中使用的一个概念，我们在进行目标检测算法测试时，重要的指标，是产生的预测框(candidate bound)与标记框(ground truth bound)的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。通常，我们所说的目标检测检测的框是规则的矩形框，计算IOU也非常简单，一般两种方法：两个矩形的宽之和
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2023-08-23 20:13:58
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利用霍夫变换提取矩形的角点坐标背景：一张图包含矩形，要提取其中矩形的角点。思路：对图片进行概率霍夫变换线变换，再筛选出特定矩形的边，求两个边的直线角点流程：边缘检测，得到边缘二值图像概率霍夫线变换HoughLinesP()设定矩形边界从直线中筛选出矩形的边并绘制求矩形边的交点并绘制代码：主函数文件//-------------------------------------------------
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;
轮廓拟合矩形包围轮廓1,函数cv2.boundingRect()能够绘制轮廓的矩形边界retval = cv2.boundingRect( array)retval 表示返回矩形边界左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽和高 ， 也可以是4个返回值形式 x , y ,w ,h = cv2.boundingRect( array)array 是灰度图像或轮廓 然后使
一种基于opencv的分辨圆形，三角形，矩形的思路题目要求是分辨出一个随机颜色（红色，绿色，蓝色）的图形（矩形，圆形，三角形）。上篇文章给大家讲了基于openmv的思路，这篇文章大致讲讲如何用opencv来做。 我事先查了一下，我这个方法不知道有多少人早就用过了。（可能是因为当时我也是疯狂查出来的，已经记忆模糊了）他们讲的比我详细多了，我就简单说说思路。我的思路是：色块识别+轮廓提取+角点检测1.
0.引言1.透视变换1.计算旋转矩形。2.基于矩形的四个顶点和想要抠出的正矩形的四个顶点得到一个变换矩阵。3.通过透视变换，将四个点组成的平面转换成另四个点组成的一个平面，以此抠出正矩形。#include <cmath>
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
# 如何实现“python opencv 矩形查找”
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python和OpenCV来查找图像中的矩形。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成这个任务，希望你能从中受益并提升自己的技能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“python opencv 矩形查找”的流程：
| 步骤 | 描述 |
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