在处理图像分析问题时，Python OpenCV提供强大的工具来提取连通区域的边界框。本文将详细阐述如何使用Python OpenCV来实现这一目标，并形成系统化的复盘记录。
## 环境准备
### 技术栈兼容性
在进行图像处理之前，需要确保所用的技术栈兼容性。以下是Python和OpenCV的版本兼容性矩阵：
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
|----
最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn， fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd，到今年cvpr最新的yolo9000。这些paper中损失函数都包含了边框回归，除了rcnn详细介绍了，其他的paper都是一笔带过，或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了。前三条网上解释比较多，后面的两条我看了很多paper，才得出这些结论。为什么要边框回归？什么是
opencv图像边界填充api函数：cv::copyMakeBorder()CV_EXPORTS_W void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst,
int top, int bottom, int left, int right,
转载
2024-02-03 06:32:24
139阅读
详解内容可参考： 对博主viewcode总结的内容表示感谢！ 1. 增加边界的类型有以下4个类型： 以一行图像数据为例，abcdefgh是原图数据，|是图像边界，为原图加边 aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh 重复 fedcba|abcdefgh|hgfedcb 反射 gfedcb|abcdefgh|gfedcba
转载
2024-02-26 12:47:40
55阅读
语义实例分割1-00：snake(实时实例分割)-目录-史上最新无死角讲解anconda环境搭建，在搭建环境之前，请按上一篇博客下载好，并且摆放好数据。# snake-root表示从github下载项目的根目录
cd ${snake-root}
conda create -n 11.snake-pytorch1.1-py3.6 -y python=3.6
conda activate 11.sn
目标本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。TheoryNote 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多数用到卷积操作的OpenCV函数都是将给定图像拷贝到另一个
转载
2023-12-28 19:26:42
64阅读
目标学会：用各种低通滤波器模糊图像将自定义滤波器应用于图像(2D卷积)二维卷积(图像滤波)像一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器(Lpf)、高通滤波器(Hpf)等进行滤波。LPF有助于去除噪音，模糊图像等。HPF过滤器有助于在图像中找到边缘。OpenCV提供了一个功能cv2.filter2D()将内核与图像相转换。作为一个例子，我们将尝试对图像进行平均滤波。5x5平均过滤器内核如下所示：操作如
# 使用 OpenCV Python 实现边界提取
在计算机视觉领域，边界提取是一项常见而重要的任务，它可以帮助我们识别图像中的物体。今天，我将带你学习如何使用 OpenCV 和 Python 实现图像的边界提取。以下是我们实现这一目标的基本流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|---------------|
目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。 Theory Note以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。 前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多
转载
2023-11-21 22:35:21
65阅读
边界填充常见的边界填充，共有5种方式： ORIGINAL 原图 REPLICATE 边缘复制 1111111|102354 REFLECT 反射 654321|123456 REFLECT101 反射1 12345|654321 WRAP 色块平移 123456|123456 CONSTANT 常数 111111|846317五种方式各自有自己对应的边界填充代码 ######
转载
2024-03-06 16:15:12
81阅读
很多人都问过我这个问题，OpenCV中是怎么绘制与填充多边形的，特别是填充多边形的。因为根据OpenCV中的多边形绘制函数，他们发现这是一个无解的问题。其实我在2017底做一个项目的时候当时会对得到的一个多边形边缘轮廓进行填充，我就发现OpenCV中的多边形绘制函数无法填充，但是其实换个函数就会顺利搞定，只是大家被OpenCV官方的教程误导思维定势，没有想到而已。下面我们就来详细说一下，OpenC
转载
2024-03-31 11:52:07
56阅读
# 使用 Python 和 OpenCV 实现边界提取
边界提取是计算机视觉中的一种基本任务，通常用于物体检测和图像分析。对于刚入门的开发者来说，使用 Python 和 OpenCV 是一种非常有效实现边界提取的方式。本文将详细介绍边界提取的整个流程，以及每一步的实现代码。
## 整体流程
边界提取的基本步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作描述
1.理论（1）去噪边缘检测容易受到图像中噪声的影响，故首先需要用5x5的高斯滤波器去除图像中的噪声。（2）计算图像的强度梯度将去噪（平滑）后的图像由sobel内核分别在水平和垂直方向上求导（一阶微分），得到Gx和Gy。根据这两幅梯度图，求得每个像素的边缘梯度大小和方向。（3）非极大值抑制 得到梯度大小和方向后，对图像进行全扫描，去除可能不构成边缘的任何不需要
图像处理中经常遇到使用当前像素邻的像素来计算当前像素位置的某些属性值，这样就会导致边界像素处越界访问，一般有两种方法解决这种问题：只对不越界的像素进行处理；对图像边界进行拓展，本文主要介绍如何使用OpenCV简单的对边界进行拓展。边界的拓展方式opencv提供了几种不同的边界拓展策略： * BORDER_REPLICATE: aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh
* BORDER_R
转载
2024-08-29 16:35:15
145阅读
目标检测 YOLOv3 基本思想1. 简介2. 基础概念2.1. 边界框（bounding box）2.2. 锚框（Anchor box）2.3. 交并比（loU）3. 训练思想3. 产生候选区域3.1. 生成锚框3.2. 生成预测框3.2.1. 预测框中心位置坐标3.2.2. 预测框大小3.2.3. 求解预测框3.3. 标注候选区域4. 卷积神经网络提取特征4.1. 骨干网络4.2. 根据输出
Color Image-Guided Boundary-Inconsistent Region Refinement for Stereo Matching提出的算法边界不一致区域边界不一致区域检测边界不一致区域恢复 Refinement for Stereo Matching) 本文提出了一种新的方法来改善目标边界附近的虚假视差。在我们的方法中，使用彩色图像来指导整个修复过程。我们将目标边
转载
2024-10-05 12:05:01
24阅读
# Python返回图像边界框的实现方法
## 概述
在Python中，我们可以使用一些图像处理库来实现返回图像边界框的功能。在本文中，我将向你介绍一种常用的方法，使用OpenCV库来实现这个功能。
## 步骤
以下是实现“Python返回图像边界框”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 转换图像为灰度图像 |
| 3 | 应用
原创
2023-09-18 17:43:43
140阅读
Faster Rcnn代码走读（一） 网络框架(PRN层）本文基于TENSORFLOW的FASTER RCNN的实现。GITHUB地址： https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 算法原理传送门，可以参考这篇知乎的文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916624?refer=xiaoleimlnote 本文参考
# 使用 PyTorch 实现图像的边界框
在计算机视觉中，边界框（Bounding Box）是一种表示目标位置的矩形框。PyTorch 是一个灵活且强大的深度学习框架，适合处理图像边界框的任务。本文将为刚入行的小白详细介绍如何在 PyTorch 中实现图像的边界框，包括步骤和代码示例。
## 整体流程
实现图像边界框的过程可以总括为以下步骤：
| 步骤 | 描述
（一）边界模型传统的基于边界的网络安全架构通过防火墙、WAF、IPS等边界安全产品/方案对企业网络边界进行重重防护。它的核心思想是分区、分层（纵深防御）。边界模型专注防御边界，将坏人挡在外面，假定已经在边界内的任何事物都不会造成威胁，因而边界内部基本畅通无阻。几乎所有网络安全事故的调查都指出，黑客在完成攻击之前，甚至之后，曾长期潜伏在企业内网，利用内部系统漏洞和管理缺陷逐步获得高级权限；另一方面，
转载
2024-06-27 18:11:23
33阅读
