1、感兴趣区域的选取感兴趣区域(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 r
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2024-02-11 09:02:04
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问题描述这是一幅基因芯片的荧光图像，检测图像的ROI区域，对这个区域内的阴性点（弱）和阳性点（强）的数量进行统计，并标出点的位置。ROI区域检测：思路：(1)观察到图像对比度很低，首先对图像进行对比度增强(2)图像分割需要获得边缘信息，用canny算子检测边缘(3)对图像做闭运算，图像中很小的点江北腐蚀掉，从而显现出大的边缘(4)用findContours方法找出边缘(5) boundingRec
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2024-03-30 07:44:09
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HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。 在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。图片来自： 函数学习1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb) 作用：官方解释
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2024-02-19 14:52:34
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选取图像局部区域 Mat 类提供了多种方便的方法来选择图像的局部区域。 使用这些方法时需要注意，这些方法并不进行内存的复制操作。如果将局部区域赋值给新的 Mat 对象，新对象与原始对象共用相同的数据区域，不新申请内存，因此这些方法的执行速度都比较快。1 单行或单列选择 提取矩阵的一行或者一列可以使用函数 row()或 col()。函数的声明如下：Mat Mat::row(int i) const
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2021-07-29 11:31:10
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OpenCV-选取图像局部区域1.imshow()1.单行或单列选择2.多行或多列选择2.submat()函数1.Rect2.Range3.submat()4.diag() Mat类提供了多种获取图像局部区域的方法1.imshow()1.单行或单列选择获取图像的某一行或某一列，可以使用row()函数或者col()函数方法说明row(int y)提取第y行图像col(int x)提取第x列数据示例
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2023-09-22 20:10:12
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本篇文章主要调用OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别，具体步骤包括：1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。2.高斯平滑和中值滤波：去除噪声。3.Sobel算子：提取图像边缘轮廓，X方向和Y方向平方和开跟。4.二值化处理：图像转换为黑白两色，通常像素大于127设置为255，小于设置为0。5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。6.通过算
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2024-03-06 07:51:58
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一、图像原理1.1 三原色RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间，因为它的细节难以进行数字化的调整。它将色调，亮度，饱和度三个量放在一起表示，很难分开。它是最通用的面向硬件的彩色模型。该模型用于彩色监视器和一大类彩色视频摄像。RGB颜色空间 基于颜色的加法混色原理，从黑色不断叠加Red，Green，Blue的颜色，最终可以得到白色。
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2024-03-20 09:55:12
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概述这个工作主要是利用之前项目的语义分割算法，顺便探索一下身份证部件解析的功能。安排实习生利用合成的身份证照片进行了语义分割的标注。我的目的有两个：1.检测身份证上的信息是否齐全；2.确定身份证各文字信息的位置，把文字抠出来给OCR程序。基于opencv的算法之前写过一篇文章《python_opencv–身份证文字区域检测》，利用opencv的接口进行二值化，然后找出所有的阴影对应的外接矩形。这个
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2024-02-24 12:12:25
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参考连接：https://github.com/informramiz/opencv-face-recognition-python项目背景对“待分类”中的每一个图像，根据模式识别算法判断它与“已知类别”中哪一个图像最相似。 如果最相似的图像与它的文件名前四个字符相同，则说明识别正确，否则是识别错误。 计算出识别率：“待分类”中识别正确的图像个数 除以 “待分类”中的图像总数。项目中的主要算法:局
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2024-02-22 14:09:59
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2020年12月28日22:08:08环境：windows10 vscode cmake vcpkgvcpkg install opencvvcpkg install tesseract 参考手册tesseract-ocr demohttps://github.com/tesseract-ocr/tessdoc/blob/master/APIExample.md&nb
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2024-05-19 22:27:49
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OCR （Optical Character Recognition，[光学字符识别] ）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。OCR的应用场
# 使用Python和OpenCV识别矩形区域
在计算机视觉中，矩形区域的识别是一个常见的任务。使用Python和OpenCV库，可以很简单地实现这一功能。本文将详细介绍如何识别图像中的矩形区域，包括流程、代码示例及详细说明。
## 流程概述
在开始编码之前，我们首先需要明确整个任务的流程。以下是我们完成此任务的步骤：
| 步骤 | 描述
近几年，随着生物识别技术的不断发展成熟，生物识别技术在门禁系统中的应用逐渐变成主流，尤其是人脸识别技术。那么人脸识别门禁系统有什么优点呢？安全性安全性是门禁系统的首要关注点，即能否有效地控制人员的出入，并掌握其出入信息。人脸门禁系统采用智能化的电子控制系统，可以充分利用计算机的“智能”，同时采用多种手段进行控制，以确保系统的安全可靠。可靠性从硬件来说，人脸识别门禁系统方案采用优质的机械部件以及高性
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2024-04-22 14:27:27
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OpenCV-选取图像局部区域（java版）
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2022-10-11 16:18:59
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OpenCV实战——文本检测tesseract的安装代码实践将图片中的内容识别打印，并绘制边框单词（word）检测只进行数字识别 tesseract的安装首先说一下下官网的地址：下载地址大家根据自己的操作系统（是32位还是64位，选择什么版本的，自己进行选择就好了）我下载的是5.x版本的（大家可以用迅雷下载，确实快！）然后找到它，双击：（我没找到中文，就English，其他的我也不懂是啥语言啊！
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2024-03-25 17:15:03
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文章目录前言一、鼠标点击的角度测量二、二维码条形码识别 前言一、鼠标点击的角度测量首先导入一个带有角度的照片 然后下面的代码注册了一个鼠标按下的回调函数， 还有一个点的数列，鼠标事件为按下的时候就记录点，并画出点，由于点是画在图像上面的，那么就要求了img是需要刷新的所以将他们放在while True里面 当有按键按下的的时候就把图片归为原来的以及清除列表的值。按键的使用可以看这个文章 简述cv
# 使用Java和OpenCV进行文字区域识别的简单指南
在当今的科技世界中，图像处理和文本识别变得越来越重要。本文将向你展示如何使用Java和OpenCV实现文字区域的识别。这个过程相对简单，但涉及多个步骤，我们将逐步进行讲解。
### 整体流程
下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
前面我们已经学了一些OpenCV中基本的图片处理的知识，可以拿来做一些小应用。比如怎样从一张图片中，把文字圈出来。这一步骤对OCR（Optical Character Recognition）非常有用，因为一般的OCR引擎只是拿来识别文字，并没有对图片做预处理，因此精度可能会收到图片质量影响。 当然，我们这里只是粗略的查找文字区域，并没有进一步地处理图片。而且对背景复杂，或者文字旋转角度过于倾斜
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2024-01-09 17:03:08
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如何将一个斜放的矩形从一个图像里复制出来？ 大致思路如下： 1、创建一个与源图像src 的 size 相同的单通道矩阵 mask ，并 cvZero( mask )； 2、用 cvPolyLine() 将已知的4个角点连成一个四边形，画在 mask 上； 3、用 cvFillConvexPoly 或 cvFillPoly 将 mask 上的四边形涂色； 4、用 cvCopy(src, dst, m
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2023-10-11 21:18:13
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一：方法原理图像形态学操作的时候，可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感，另一些不敏感。这样就会是敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。通过使用两个最基本的形态学操作:膨胀和腐蚀。使用不同的结构元素实现对输入图像的操作，得到不同的结果。 **膨胀：**输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值。 **腐蚀：**输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最小像素值。二：示意图二
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2023-10-16 03:06:25
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