# Python 中不规则区域中的点
在计算机科学和图形学中，处理不规则区域的点是一个重要的课题。比如在地图应用中，我们常常需要判别某个点是否在特定的多边形区域中。本文将介绍如何使用 Python 来完成这个任务，并提供代码示例。
## 1. 理论基础
一个多边形是由一组顶点（点）和边（连接这些点的线段）构成的闭合区域。判断一个点是否在多边形内部，可以使用射线法或汇合法。
### 射线法
原创
2024-10-22 04:54:13
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学习了几天，发现mat比IplImage,cvmat 好用太多了。不知道确切的原文出处，我是转自新浪的一篇博文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_534497fd01015k7z.html（原创作者如果看到，请提醒我，我会写明原作者） opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图
# 使用 Python OpenCV 找到区域中心点的完整指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Python 的 OpenCV 库找到图像中某个区域的中心点。这对于图像处理和计算机视觉领域是一个基本而重要的任务。接下来，我们将通过几个步骤来实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现这个任务的步骤：
| 步骤 | 操作描述 |
原创
2024-10-17 12:14:36
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&和&&的区别&运算符有两种用法：(1)按位与；(2)逻辑与。&&运算符是短路与运算。逻辑与跟短路与的差别是非常巨大的，虽然二者都要求运算符左右两端的布尔值都是 true 整个表达式的值才是 true。&&之所以称为短路运算是因为，如果&&左边的表达式的值是 false，右边的表达式会被直接短路掉，不会进行运算。注意：
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2024-02-17 10:17:58
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这篇文章主要介绍了python通过opencv实现图片裁剪原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下图像裁剪的基本概念 ：图像裁剪是指将图像中我们想要的研究区以外的区域去除，经常是按照行政区划或研究区域的边界对图像进行裁剪。例如，一张500×400的图像，我们只想要中间的250×200的区域，就可以使用图像裁剪将四周的区域去除。在实际
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2023-10-05 22:00:13
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问题前几天有个人问了我一个问题，问题是这样的，他有如下的一张二值图像：怎么得到白色Blob中心线，他希望的效果如下：显然OpenCV中常见的轮廓分析无法获得上面的中心红色线段，本质上这个问题是如何提取二值对象的骨架，提取骨架的方法在OpenCV的扩展模块中，另外skimage包也支持图像的骨架提取。这里就分别基于OpenCV扩展模块与skimage包来完成骨架提取，得到上述图示的中心线。01安装s
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2023-10-06 18:46:41
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引言：霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍
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2024-03-07 15:58:06
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# Python + OpenCV 找最大黑色区域中的最大内接矩形
## 引言
在图像处理领域中，经常需要找到图像中的特定区域并进行进一步的处理。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现找到最大黑色区域中的最大内接矩形。
## 整体流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[读取图像]
B --> C
原创
2023-08-29 09:58:55
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6月11-12日，DCD上海站在浦东嘉里大酒店召开，在“如何优化物理基础设施，实现软件定义数据中心的顺畅运营”这一专家讨论环节，来自数据中心专业服务商的data24公司总裁罗耀兴与业内专家、分析师们，一起探讨SDDC给数据中心基础设施的规划设计和运营所带来的挑战和机会。 SDDC：实现数据中心弹性扩容在谈到在云计算及SDDC的全新应用模式下，如何进一步优化数据中心、合理规划基础设施的问题
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2024-08-16 16:05:52
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源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
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2024-07-24 14:29:35
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最近做验证码识别，原本用MATLAB已经实现的整个识别模型，不过代码要部署在Linux服务器上还是需要用另外的语言实现，于是决定用Python + OpenCV来实现。 bwlabel函数的作用是检测二值图像中连通域的个数及为每个连通域标记后的矩阵。 关于连通域检测算法我是参考的http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad81d4310102vmll.html 这篇文章中的基
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2024-04-12 14:34:54
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这个函数首先是载入了两张png图片到srcImage1和logoImage中，然后定义了一个Mat类型的imageROI，并使用cv::Rect设置其感兴趣区域为srcImage1中的一块区域，将imageROI和srcImage1关联起来。接着定义了一个Mat类型的的mask并读入dota_logo.jpg，顺势使用Mat:: copyTo把mask中的内容拷贝到imageROI中，于是就得到了
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2024-10-14 17:23:36
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泛洪填充(Flood Fill)很多时候国内的开发者称它为漫水填充，该算法在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配。在图像处理里对二值图像的Hole可以通过泛洪填充来消除，这个是泛洪填充在图像处理中很经典的一个用途，此外还可以通过泛洪填充为ROI区域着色。这个在图像处理也经常用到。让我们首先看一下泛洪填充算法本身，然后再说一下在图像处理中的应用场景。泛洪填充算法通常泛洪填充需要从一个点开始，这个
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2024-05-08 15:30:42
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图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波（EPF）像素直方图像素直方图应用直方图反向投影（定位）模板匹配图像二值化图像金字塔图像梯度Canny边缘提取直线检测提取水平、竖直线圆检测轮廓发现对象测量膨胀、腐蚀开闭操作其他形态学操作分水岭算法（图像分割）人脸检
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2024-05-08 16:38:36
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引言在利用OpenCV对图像进行处理时，通常会遇到一个情况，就是只需要对部分感兴趣区域进行处理。因此，如何选取感兴趣区域呢？(其实就是“抠图”)。在学习opencv的掩码运算后，尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能，对于实现抠图的过程中，需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数?位运算符的相关API：void bitwise_and(InputArray src1, I
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2024-03-19 17:31:04
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区域生长：就是以某个像素值进行扩散，查找颜色相近的范围区域。这里主要介绍四种方法： 固定灰度值、动态灰度值、固定RGB值、动态RGB值。这四种方法对应不同图片。经测试效果可以1.固定灰度值区域生长//固定灰度值区域生长
cv::Mat RegionGrow(cv::Mat src, cv::Point2i pt, int th)
{
cv::Point2i ptGrowing;
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2023-10-16 00:16:03
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OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。因此，代替处理整个框架，如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤：• 定义兴趣区• 在ROI中检测轮廓• 阈值检测轮廓轮廓线什么是ROI？简而言之，我
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2024-03-28 11:52:16
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1.通过Filters > Data Analysis > Integrate Variables，点击Apply。 2.通过Calculator计算器进行计算：Attribute Type选择Cell Data； Result Array Name中给计算的结果起个名字：uuu； 在图上的那个框框 ...
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2021-08-28 17:29:00
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构造器：构造器是一个类创建对象的根本途径，如果一个类没有构造器，这个类无法创建实例。同一个类中构造器B可直接调用构造器A，通过 this，并且要是第一句。如果为构造器定义了返回值类型，或者用了 void，编译不会出错，但 Java会把这个所谓的构造器当成方法处理。子类不能获得父类的构造器，但子类总会调用父类构造器一次。子类可用 super来调用父类构造器。子类构造器第一行使用 super显示调用父
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2024-09-11 16:09:40
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OpenCV中findContours轮廓提取一个边缘只对应的一个轮廓众所周知，图像查找轮廓可以用findContours函数解决，但是不知道大家发现一个问题没有，有时候输入图像，得到的结果会出现图像中一条边缘有查找到两个轮廓。当然只提取最外轮廓是不会出现重复情况，但设置提取所有轮廓会出现两个轮廓，对于利用得到的轮廓进一步处理带来不必要的麻烦。现在网上很多讲解findContours()函数都是讲
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2024-04-21 12:19:19
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