OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
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2023-07-07 23:07:57
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一、准备OpenCV 4.1.0 mingw 7.3 自编译版（Windows 10下Qt 5.12.3 mingw7.3.0 编译OpenCV 4.1.0 + 编译结果库文件_幽迷狂的博客）Qt 5.12.4二、前提公司给出题目提取下面图片中中间的部分，并绘出拟合曲线。三、开发3.1 灰度化图像代码：cv::Mat grayImage(Mat srcImage)
{
Mat grayIma
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2023-08-25 13:31:22
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提取图像中的水平线和垂直线属于基础的形态学操作的应用，原理：根据要提取图形来定义一个特定的结构元素，然后以这个结构相素去遍历图像，进行一系列形态学操作，以此过滤掉其他特征的图形，达到提取的效果。示例：提取下图中的水平线。解决思路如下：1.将原图转化为灰度图像（cvtColor（）函数）。2.运用自适应阈值花操作：adaptiveThreshold函数，根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上
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2024-03-23 12:58:55
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编译opencv确认Qt成功找到 CMake 打开 Qt Creator，工具->选项->构建和运行->CMake，如果之前 CMake 配置好了系统路径，这里应该会自动加载到系统路径，否则手动指定CMake的路径。用 Qt 打开 opencv 项目 【Open Project】打开 opencv 的 CMakeLists.txt 之后会出现一个 Configure Proj
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2024-04-28 19:14:38
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_________________________________________________________________________________________________________________________________批处理（dir/a/s/b）例：某目录下有a、b、c、d、e、f、g、h、j的图片和一个文件夹JN，里边包含一张图片john.jpg我们在该目
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2024-04-27 15:58:01
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基本概念1.算子算子也就是滤波器，或者又称作卷积核，通常是一个3x3或者8x8的矩阵，在数字图像处理中有广泛的应用，将滤波器用来对二维图像中的每个像素做点积操作，及对应的像素点相乘再求和，可以达到边缘提取，图像分割等各种效果2.图像的梯度在二维图像中，边缘就是图像的像素值发生突变的那些点的集合，边缘的像素点与周围领域的像素点在亮度上存在较大差异，在高等数学中梯度代表了函数在某个点上最大的方向导数，
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2024-06-11 06:51:27
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最近在研究微信小程序，发现一款ui框架want，在这里记录下使用方法，以及简单的处理骨架屏的方法want小程序官方文档地址：https://youzan.github.io/vant-weapp/#/intro，第一步 通过 npm 安装需要注意的是 package.json 和 node_modules 必须在 miniprogram
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2024-07-23 13:30:38
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第1关：能带曲线绘制一任务描述本关任务：使用matplotlib绘制图形。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：使用 matplotlib 绘制图形python 读取文件python 读取文件 python读取文件可以用以下函数实现：# 读文件，根据制表符'\t'将每行数据切分为列表再加入到列表中
def read_file(file):
"""
@参数 file：文件名，字符串
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2023-08-17 18:58:13
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目标在本教程中，您将学习：什么是图像直方图以及为什么它有用 通过使用OpenCV函数cv :: equalizeHist来均衡图像的直方图理论什么是图像直方图？它是图像强度分布的图形表示。它量化了所考虑的每个强度值的像素数。什么是直方图均衡？这是一种改善图像对比度的方法，以便拉伸强度范围（另请参阅相应的维基百科条目）。为了更清楚，从上面的图像中，您可以看到像素似乎聚集在可用的强度范围的
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2024-06-25 12:07:14
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OpenCV如何配置在IDEA中自行百度环境：win10+IDEA2021.2.3+jdk11.0.1+OpenCV-460.jar一、首先我们得了解OpenCV中的Mat类，详情见上一篇文章二、算法流程1.利用OpenCV识别图像的三通道像素值，并存储在二维数组中2.因为后面需要得到累计频率为%2和98%所对应的像素值，所以需要将二维数组转换为一维数组方便排序3.在一维数组中统计每个像素所出现的
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2024-05-07 17:58:18
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简介：此问题是在做旋转模板匹配的时候，选择最好的匹配结果时产生的。查找资料发现多项式拟合问题可以变成一个超定方程的求解问题，而opencv中本身有一个cv::solve()函数可以求解线性方程组，因此对于大多数用到opencv又要进行曲线拟合的地方都可以参考此处的求解过程来解决。 文章目录1. 问题：2. 分析3. 超定方程：超定方程定义：4. 二次曲线拟合：5. python 实现：6. C++
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2024-03-18 21:22:41
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椭圆的绘制DrawEllipse()函数绘制椭圆//----------------------【DrawEllipse()函数】------------------------
// 描述：自定义的绘制函数，实现了绘制不同角度、相同尺寸的椭圆
//-------------------------------------------------------------------
v
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2024-02-24 17:29:06
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一个轮廓一般对应一系列的点，即图像中的一条曲线。OpenCV中一般用序列来储存轮廓信息。序列中的每个元素是曲线中的一个点的位置。 FindContours 在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
int header_
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2023-12-16 01:18:59
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计算机视觉指的是，能够用算法，让计算机看到我们能看到的世界，比如深度、颜色、形状和含义。我们将使用Python和OpenCV进行计算机视觉工作。 OpenCV代表开源计算机视觉。OpenCV包含您可以使用的丰富函数库。 OpenCV库有很好的文档记录，所以如果你对特定函数的参数或其他内容感到困惑，可以在opencv.org上找到大量信息。 Canny Edge Detection，边缘检测，用于
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2024-01-05 13:55:27
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本讲是一个综合实例，结合了数据分析和构建网站技术，提供用户通过浏览器上传文件，在服务端实现分析上传的数据，并生成动态统计表格，回传给用户端。其中用到表单上传文件、读取Excel数据表文件、统计图表、生成动态网页等技术。19.1 上传文件让用户上传文件，处理后再把结果返回给用户，是一个很常用的操作，比如用户上传一张相片，服务器端经过美颜或者换背景处理后显示在网页上；又如用户上传一个Excel数据表文
# Python曲线提取
## 1. 引言
曲线提取是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以从图像或视频中提取出特定的曲线形状。曲线提取在很多应用中都有广泛的应用，比如图像分割、物体识别、运动分析等。本文将介绍使用Python进行曲线提取的方法，并提供相应的代码示例。
## 2. 图像处理库
在进行曲线提取之前，我们需要先引入一些常用的图像处理库，比如OpenCV和NumPy。OpenCV是一个
原创
2023-12-05 10:25:54
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前言在自动驾驶系统中，通常会用起点、终点和一个三阶多项式来表示一条车道线，多项式系数的求解一般用最小二乘法来实现。本文首先介绍两种基于最小二乘法的多项式拟合方法的原理，然后基于OpenCV用c++编写了这两种拟合方法的代码，最后通过一个完整的示例来展示如何通过一个离散点集拟合出一条多项式曲线。基于最小二乘法的多项式拟合原理推导代数方式求解多项式曲线拟合是指基于一系列的观测点去寻找一个多项式来表示这
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2024-03-28 13:09:45
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简介 本章主要介绍opencv上常用的4种线性滤波器来平滑图片。之所以要平滑图片，是因为在图片中通常会有一些各类噪音，常见的噪音有：
（1）椒盐噪音：噪声的幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机的。
（2）高斯\瑞利噪声：在每一点上都存在噪声，但是它们的幅值随机。
为了处理这类噪声，opencv使用了若干滤波器。 blur使用原理 首先看下blur，它是使用的均值滤波方法。也就是选择一
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2024-05-23 19:12:57
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基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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检测轮廓时我们使用canny边沿检测算法，这个算法其实也是基于梯度的。但是，与传统的梯度算法求边沿不同的是： 1.它可以精确的定位边沿的位置。通过沿幅角方向检测模值的极大值点，即边缘点，遍历8个方向图像像素，把每个像素偏导值与相邻像素的模值比较，取其MAX值为边缘点，置像素灰度值为0。这样做的结果使得边沿非常细。 2.双阈值检测。通常一个较小的阈值会保留很多边沿，他们中的一部分是没有用的；而一个
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2024-03-06 13:49:22
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