关于图片处理，经常遇到的一个问题是如何获取roi区域（说白了就是抠图），并对roi区域赋值，比如说赋值成黑色。首先，关于如何获取roi区域，opencv的Mat类中提供了两种方法。代码如下：Mat operator() (Range rowRange, Range colRange) const
Mat operator() (const Rect &roi) const上述两种
一、提取直线、轮廓和区域1.1 canny边缘检测二值边缘分布图有两个主要缺点：第一，检测到的边缘过厚，这加大了识别物体边界的难度；第二，也是更重要的，通常不可能找到既低到足以检测到图像中所有重要边缘，又高到足以避免产生太多无关紧要边缘的阈值。这是一个难以权衡的问题，Canny 算法试图解决这个问题。简单的来说Canny 算法就是在各方向求导，找到局部最大值。实现步骤：用高斯滤波器平滑图像用Sob
Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出来的。在具体展开之前，不得不提一下Moravec早在1981就提出来的Moravec角点检测算子。角点的作用： 角点是图像的很重要的局部特征，它决定图像中目标的形状。常用于三维场景重建，运动估计，目标跟踪，目标识别，图像配准等。Moravec角点检测算子（可以参考： ）1. Moravec基
利用霍夫变换提取矩形的角点坐标背景：一张图包含矩形，要提取其中矩形的角点。思路：对图片进行概率霍夫变换线变换，再筛选出特定矩形的边，求两个边的直线角点流程：边缘检测，得到边缘二值图像概率霍夫线变换HoughLinesP()设定矩形边界从直线中筛选出矩形的边并绘制求矩形边的交点并绘制代码：主函数文件//-------------------------------------------------
提取旋转矩形区域图像OpenCV中有一个很有用的数据结构是RotatedRect，也就是旋转的矩形。最近手上有一个需求是提取图像中旋转矩形的区域作为一张单独的图像保存起来，但是库里面没有现成的API，网上查了一下，大致是这么一种方法：先根据矩形的角度把图像整体旋转到水平方向，再计算出旋转矩形的四个点在旋转之后的位置，也就是一个水平的矩形，可以形成一个bbox从而提取出想要的图像。思路没有问题，但是
本篇随笔主要介绍：如何使用OpenCV定义感兴趣区域ROI；如何使用addWeighted函数进行退选哪个混合操作；如何将ROI和addWeighted函数结合来使用，对指定区域图像混合操作。
本篇随笔主要介绍：如何使用OpenCV定义感兴趣区域ROI；如何使用addWeighted函数进行退选哪个混合操作；如何将ROI和addWeighted函数结合来使
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
OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
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
一是监控鼠标操作，鼠标点击，移动，松开，然后通过mouse_event识别判断出那一种鼠标的操作，根据不同的操作然后进行处理，二是在主函数中加入鼠标的回调函数，将鼠标操作与程序的窗口绑定。第一节 函数介绍暂时只接触了两个关于opencv2鼠标响应操作的函数，下面分别介绍一下:1.1 回调函数opencv2.4.5中，提供的鼠标回调函数是 setMouseCallback，函数声明如下：CV_EXP
车牌识别算法流程1、分类器（adboost方法）得到含有车牌的rect（或传统的找轮廓方法） 2、颜色阈值，筛选出正确的车牌区域 3、直方图统计，精确定位字符区域 4、字符分割 ５、字符识别本文记录基于直方图像素统计进行芯片字符分割和车牌字符分割，两种场景不同但方法相似。 ☞ 芯片字符区域的提取 0 ——mask0 ，基于颜色阈值法＋找轮廓实现； mask0——mask1，全局矩阵腐蚀算法，定义一
# Python OpenCV 矩形拟合区域
在计算机视觉中，矩形拟合区域是一个非常重要的技术，它可以用于检测图像中的物体、分割区域等功能。通过利用 OpenCV 这一强大的图像处理库，我们可以轻松地实现矩形拟合。本文将介绍矩形拟合的基本概念、代码示例，以及一些实际应用。
## 一、什么是矩形拟合？
矩形拟合是指对一组点或轮廓进行处理，以确定一个最小的外接矩形。这个矩形可以用来表示我们所处理
问题：如果文字大小存在比较大的差异时，怎么办？ 答：这里给出另外一种策略，不是使用投影直方图，而是使用膨胀以及寻找连通区域。进行分割。 1）对图像二值化 2）对二值化之后的图像进行膨胀操作（dilate） 3）在2）得到的结果上寻找联通区域的边界（findContours）。 4）利用3）得到的结果画出方框。 本文是对这里的文章的另一种实现。使用C++。首先，读取图片Mat img =
作者 | 小白小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检
在上一篇文章：OpenCV之轮廓查找与绘制（findContours和drawContours函数详解）中，详细介绍了利用OpenCV进行轮廓的查找与绘制，但是实战中发现，我们经常需要绘制最大轮廓（主要目的是将小轮廓等噪声去除）以及绘制轮廓的外接矩形。下面这篇文章详细介绍一下如何绘制最大轮廓自己绘制轮廓的外接矩形。 目录一、查找并绘制最大轮廓1.1 contourArea函数详解1.2 代码示例二
截取规则和不规则ROI的方法一、ROI简介：二、截取矩形ROI：三、截取不规则ROI： 一、ROI简介：所谓ROI即为感兴趣区域（range of interest）即从被处理的图像中以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式截取需要处理的区域。二、截取矩形ROI：矩形区域：可用numpy中的数组索引选择像素点的行数列数范围截取相关的指定区域。roi=img[100:200,200:300]
#截取
HOG特征一、什么是HOG特征是关于目标区域梯度方向的特征是一个向量 二、如何提取HOG特征图片归一化处理，减弱光线、阴影等影响图像梯度计算，一般用卷积方法，水平模板为[-1,0,1]，竖直模板为[-1,0,1]T，看到这个，很容易联想到边缘检测，实际上，这个梯度很大程度上就代表了图像的边缘轮廓信息统计梯度方向，将目标窗口（win：64*128）继续细分为块（block：16*16），而
一、目标：将图像中我们需要的部分提取出，进行扫描，提取出其中的文字。二、思路：首先我们要定位我们在图像中需要的部分，将其轮廓提取出。 - 1将图像变换大小 - 2灰度化，高斯滤波，边缘检测 - 3轮廓提取 - 4筛选第三步中的轮廓，选择其中较大的 - 5绘制轮廓的近似，返回其中有四个点的轮廓image = cv2.imread(args["image"])
ratio = image.shape[
*提取直线、轮廓和区域之前的二值边缘分布图有两个缺点。首先，检测到的边缘过厚，这导致更加难以识别物体的边界；第二，通常不能找到这样的阈值：低到足以检测到图像中的所有重要的边缘同时又避免产生太多无关紧要的边缘。Canny算法试图解决这样的问题。使用cv::Canny()函数需要给出低阈值和高阈值两个阈值。canny算子通常是基于sobel算子，低阈值是宽松阈值，很多不需要的也被检测出来了；高阈值则界
OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。1、实现原理先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像，然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask，最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。2、使用的函数简述(1) cv.cvtCol
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2023-08-14 20:16:31
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