# 使用 OpenCV 实现图像中心定位
图像中心定位是计算机视觉中的一个重要任务，特别是在处理图像时，我们常常需要找到图像的中心。今天我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 来实现这一功能。
## 流程概述
在开始之前，我们可以将整个流程简化为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|----
OpenCv图像处理之resize、transpose、rotate、flip介绍cv::resize操作cv::transpose操作cv::rotate操作cv::flip操作 cv::resize操作缩放是处理图像中经常用到的方法，opencv中也专门封装了此类函数，就是cv::resize，下面先来看一下源码中的函数原型CV_EXPORTS_W void resize(InputArra
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2024-06-25 21:11:43
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Opencv实现张正友法相机标定相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。矫正原始图像的完整流程： 1.
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2024-03-21 18:46:39
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在本篇博文中，我们将深入探讨如何使用Python和OpenCV来实现图像中心叠加。这个问题的解决方案将分成几个环节，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。接下来，我们逐步展开这些内容。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的搭建符合要求。以下是所需的软硬件条件：
| 项目 | 规格 |
|------
图像基本知识 图像是由像素组成的，而像素实际上就是带有坐标位置和颜色信息的点。我们把图片想象成由若干行，若干列的点组成的， 现实中有RGB颜色系统，我们可以把图中任意一点（位置在第m行，第n列）的点A表示为A[m,n] = [blue,green,red]图片数据解读m |A点在图像中的第m行 n |A点在图像中的第n列 blue |表示蓝色，三原色（RGB）的第一个数值 green|表示绿色，三
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2024-04-11 10:10:11
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# 获取图像中心坐标的方法
在图像处理和计算机视觉领域中，经常需要获取图像中心坐标来对图像进行进一步处理或分析。Python中的OpenCV是一个强大的图像处理库，我们可以利用它来获取图像的中心坐标。本文将介绍如何使用Python和OpenCV获取图像中心坐标的方法，并附带代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] --> B[获取图像大
原创
2024-05-04 05:51:44
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【有问不答】非白色光斑的检测（单个实例）分析图像开整其他 by 今天不飞了课代表已经成功掌握了光斑中心定位方法，但是新的麻烦来了，目标光斑检测不出来……我当然也不会，只能一起看看怎么解决分析图像课代表这次面对的图像是这样，要定位的是白色箭头指向的两个小亮斑。所有数据都是类似的大光斑旁边一个小光……好家伙，这个小的也太小了。简单观察，推测直接用灰度图二值化，很大可能小的会被吃掉。 在红色分量里，应
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2024-05-08 23:05:00
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1 - 引言在数字图像处理中还提供了许多检测图像简单特征的方法，例如边缘检测、轮廓检测、直线检测、圆检测等。让我们用OpenCV实现以下这些算法吧2 - Canny边缘检测OpenCV提供了一个非常方便的Canny函数（以算法的发明者命名）import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('images/12.jpg',0)
cv2.imwrite("
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2023-12-15 10:38:56
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虽然使用OpenCV已经有一段时间，但是一直没有涉及单个像素点的操作。今天在提取像素点绘制水平以及数值轴直方图时，总感觉直方图提取反了，直到x,y坐标交换才得出正确结果。 找到这篇文章，坐标系以及像素点的提取作者介绍的很详细，贴出来提醒自己的同时与大家共同学习。前言 相信很多朋友在使用OpenCV的时候会遇到一个小问题，且有时候对这样的小问题没有引起足够的重视，或者通过表面想当然的去
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2024-06-06 05:01:15
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kmeans简介kmeans是机器学习中的一种聚类算法，简单来说就是把在一个区域中的点进行分类，分类的类别由自己定。具体的数学原理大家可以在很多的blog中学习，在这里主要介绍opencv中python的实现。在这里给大家一个非常直观的链接https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/大家可以访问该网址。里面由D
一直在用opencv，用Rect类进行目标物体的坐标标记的时候，在标记过程后会发现Rect类里存在非法数据，当然这不是Rect类的问题，是我上一步处理过程中产生的问题，这些数应该都是在一个范围内的，将超过范围的数进行规范化，不然这些产生的异常数据会直接影响我下一步过程。这些都是废话，此篇博文的目的在于如何修改已存在Rect类中Rect [i]右下角坐标。我的想法就是对结果进行检测，当Rect里面的
"七里香"1. 图像金字塔1.1 高斯金字塔1.1.1向下采样，由大变小1.1.2 向上采样，由小变大1.2 拉普拉斯金字塔2. 图像直方图2.1 统计直方图2.2 绘制直方图2.2.1 不用opencv的统计方法2.2.2 用opencv统计方法2.3 使用掩膜的直方图 希望有能力的朋友还是拿C++做。本节讨论金字塔（高斯金字塔和拉普拉斯金字塔）以及统计图像直方图1. 图像金字塔是图像多尺度表
遍识天下英雄路，俯首江左有梅郎。前言 大家好，我们又见面了，在上一期的文章中，我们简单的讲解了图像的数据形式以及三通道彩色图像的通道分离，通道分离的意义在于，我们在进行图像处理的时候可能并不需要三个通道的数据仅仅一个通道就可以解决了，因此，采用单个通道的数据可以使得图像处理节省更多的时间，关于上期的文章，见文末。当然通道分离也有其他的作用，先卖个关子，我们后期
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2024-03-01 13:37:31
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环境： VS2019 ， OpencvSharp4 4.5.5.20211231 ， .NET Framework 4.8界面设计:图像显示用的是picturebox 控件都是windows基本控件效果展示: 图像是自己画图画的 所以抓的效果比较好 。其他图片的话可能需要调整一下相关参数，效果可能达不到这么好实现原理： 在图像
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2024-04-08 20:21:01
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什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
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2024-03-20 11:25:38
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图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
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一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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