opencv基础学习 小知识--绘图函数+小实战训练声明：这里是本人自学opencv时写下来的笔记。同时参考并感谢up主【致敬大神】。在她视频基础进行修改加上自己理解补充。目的是为了更好的进步与学习。如有更多学习经验和知识分享，欢迎评论，谢谢。 1、学习目标学习opencv画图直线、圆、椭圆、矩形、不规则图形。函数：cv.line()、cv.circle()、cv.rectangle()、cv
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2024-03-14 08:05:04
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ROI(Regions Of Interest)区域在实际工作中有着很重要的作用，它不仅能提高计算机视觉代码的执行速度，而且还能排除一些复杂背景带来的干扰。OpenCV中提供了一个提取ROI区域的函数，函数原型为void cvSetImageROI(IplImage* image,CvRect rect),但是这个函数限定了CvRect类型的矩形。在实际的工
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2024-08-20 17:28:01
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整体思路： 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算（开运算） 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准（外接矩形/内接矩形）注：代码依次头尾连接哦！0.第三方库导入import cv2 as cv
import numpy as np
import imutils
import matplotlib.pyplot as
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2023-11-30 21:52:01
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# Python截取图像不规则
在图像处理中，有时我们需要根据特定的形状或轮廓来截取图像。例如，我们可能需要截取一个圆形区域或根据一条曲线来截取图像。Python提供了强大的图像处理库，如OpenCV和Pillow，可以帮助我们实现这样的需求。
在本文中，我们将介绍如何使用Python截取图像不规则的方法，并提供相应的代码示例。
## 安装依赖
在开始之前，我们需要安装以下两个Python
原创
2023-10-22 13:58:10
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Overview在OpenCV中文论坛上很多人问到这样的问题，如何对图像的不规则区域设置ROI，即设置敏感区域，以用来做相关的图像处理。 根据若干博文的整理及自己的点点经验，在此进行简单的归纳： 第一部分主要叙述C++中对于不规则区域设置ROImask的方法，第二部分主要叙述Python中对于不规则区域检测及绘制轮廓的方法。C++部分对图像的不规则区域设置ROIOpenCV自带的函数cvSet
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2024-05-13 08:07:17
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# 实现 Python Opencv 不规则切割
## 1. 整体流程
下面是实现 Python Opencv 不规则切割的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| :---: | --- |
| 1 | 读取原始图片 |
| 2 | 创建掩模 |
| 3 | 通过掩模实现不规则切割 |
| 4 | 显示切割后的图片 |
## 2. 具体步骤
### 2.1 读取原始图片
```pyth
原创
2024-07-02 03:52:53
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## Python OpenCV不规则裁剪实现方法
### 一、整体流程
下面是实现Python OpenCV不规则裁剪的步骤：
```mermaid
journey
title Python OpenCV不规则裁剪实现方法
section 开发流程
开始 --> 读取图片 --> 灰度化 --> 边缘检测 --> 轮廓查找 --> 不规则ROI提取 -->
原创
2024-07-07 05:03:40
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# Opencv Python不规则矫正实现教程
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Opencv Python实现不规则矫正。
### 教学步骤
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 读取图像并完成预处理 |
| 步骤二 | 检测边缘并找到轮廓 |
| 步骤三 | 投影变换矫正图像 |
| 步骤四 |
原创
2024-02-24 06:22:27
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不规则ROI的提取作者：寂寞的小乞丐 在网上看到基于opencv3.0之前的API实现不规则ROI的提取，我自己试了一下发现opencv3.0不行，第一想法是我写的有问题，最后发现是API的改版。原理很简单。目标：提取黑线作为ROI 原理：先滤波-->>灰度化-->>二值化-->>边缘提取-->>寻找图像轮廓-->>轮
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2023-11-07 21:07:35
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目录前言介绍：1、PCA降维：（1）概念解释：（2）实现步骤：（3）优劣相关： 2、DBSCAN聚类：（1）概念解释：（2）算法原理：（3）优劣相关：代码实现：0、数据准备：1、PCA降维：2、DBSCAN聚类：3、代码汇总：实现效果：1、降维效果：2、聚类效果：写在最后： 前言介绍：1、PCA降维：（1）概念解释：PCA，全称Principal Component
## 使用 Python OpenCV 实现图片的不规则裁剪
在图像处理领域，裁剪是一个常见的需求，特别是不规则裁剪。在本文中，我们将逐步介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库来实现这一功能。首先，我们将概述整个流程，然后逐步深入每个步骤的具体代码实现。
### 整体流程概览
下表展示了使用 Python OpenCV 实现图片不规则裁剪的基本步骤。
| 步骤 | 描
cv::Mat掩膜操作与多边形roi区域的提取关于 cv::Mat 的矩形roi，特定行、列的访问已经在之前的博客中有所记录。本篇博文则用于记录 cv::Mat 掩膜操作的学习心得，并附上一种基于掩膜操作的多边形roi区域提取方法。cv::Mat 的掩膜操作(mask)对与 cv::Mat 中不规则区域的访问，除了指针+循环的基本访问方式外，opencv还提供了常用的掩膜操作。这里先介绍cv::M
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2024-09-10 11:39:17
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点与轮廓的距离及位置关系函数原型double pointPolygonTest( InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist );contour: 所需检测的轮廓对象pt: Point2f 类型的pt, 待判定位置的点measureDist: 是否计算距离的标志, 当其为true时, 计算点到轮廓的最短距离, 当其为false时, 只判定轮廓与
图像ROI与ROI操作图像的ROI(region of interest)是指图像中感兴趣区域、在OpenCV中图像设置图像ROI区域，实现只对ROI区域操作。矩形ROI区域提取矩形ROI区域copy不规则ROI区域ROI区域mask生成像素位 and操作提取到ROI区域加背景or操作add 背景与ROI区域获取规则ROI区域h,w=src.shape[:2]
#获取ROI
cx=w//2
cy=
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2024-10-26 07:49:14
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模版匹配 模板匹配（TemplateMatching）就是在一幅图像中寻找和模板图像（template）最相似的区域，该方法原理简单计算速度快，能够应用于目标识别，目标跟踪等多个领域。模版匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域模版匹配必须要有一个模版图像T（给定的子图像），还需要一个待检测的图像S（源图像）在待检测的图像上，从左到右，从上到下计算模版图像与重叠子图像的匹配度
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2024-07-09 17:16:49
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实验十三 轮廓形状分析实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解轮廓形状分析的基本原理；掌握实现轮廓形状分析的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）得到原图的灰度图像并进行平滑； （四）使用Threshold检测边缘； （
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2024-02-18 11:58:41
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在使用OpenCV进行图像处理时，常常需要对已有的图像进行几何变换，今天我们来学习OpenCV中常用的几种基本几何变换。1、 扩展缩放扩展缩放只是改变图像的尺寸大小。OpenCV 提供的函数cv2.resize()可以实现这个功能。图像的尺寸可以自己手动设置，你也可以指定缩放因子。Resize()函数的定义如下：resize(src, dsize, dst=None, fx=None,
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2024-03-16 00:15:08
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1、应用中使用的opencv接口1.1 阈值分割（threshold） threshold 函数参数介绍double threshold( InputArray src, OutputArray dst,double thresh, double maxval, int type ); &n
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2024-04-07 10:29:58
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图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘，而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系。我们可以将图像轮廓发现简单理解为带有结构关系的边缘检测，这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系。图7-14为一个具有4个不连通边缘的二值化图像，由外到内依次为0号、1号、2号、3号条边缘。为了描述不同轮廓之间的结构关系，定义由外到内的轮廓级别越来越低，也就是高一层级的轮廓包围着较低层级的轮廓，被同一个
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2024-04-25 13:00:04
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导语：前端智能化，就是通过AI/CV技术，使前端工具链具备理解能力，进而辅助开发提升研发效率，比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。本文要介绍的是我在前端智能化的实践：通过计算机视觉技术实现自动提取图片中的UI样式的能力。 具体效果如上图，当用户框选图片中包含组件的区域，算法能准确定位组件位置，并有效识别组件的UI样式。样式提取方案本文基于OpenCV-Python实现图像的样式检测，主
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2024-08-08 16:00:25
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