ROI(Regions Of Interest)区域在实际工作中有着很重要的作用，它不仅能提高计算机视觉代码的执行速度，而且还能排除一些复杂背景带来的干扰。OpenCV中提供了一个提取ROI区域的函数，函数原型为void cvSetImageROI(IplImage* image,CvRect rect),但是这个函数限定了CvRect类型的矩形。在实际的工
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2024-08-20 17:28:01
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图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘，而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系。我们可以将图像轮廓发现简单理解为带有结构关系的边缘检测，这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系。图7-14为一个具有4个不连通边缘的二值化图像，由外到内依次为0号、1号、2号、3号条边缘。为了描述不同轮廓之间的结构关系，定义由外到内的轮廓级别越来越低，也就是高一层级的轮廓包围着较低层级的轮廓，被同一个
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2024-04-25 13:00:04
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整体思路： 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算（开运算） 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准（外接矩形/内接矩形）注：代码依次头尾连接哦！0.第三方库导入import cv2 as cv
import numpy as np
import imutils
import matplotlib.pyplot as
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2023-11-30 21:52:01
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EDIT: 我通过向图像添加2位帧，然后使用我的代码，最后裁剪图像以删除额外的帧来绕过问题 . 这是一个丑陋的解决方案，但它的工作原理！我遇到了一个问题，我不确定这是一个错误还是我缺乏经验 . 我会尽可能清楚地总结一下：我得到一个二进制图像，其中包含我想要分析的彩色图像的轮廓(白色像素是我的算法检测到的轮廓的周长，其余为黑色) . 图像非常复杂，因为我要检测的对象完全填满图像(没有“背景”) .我
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2024-05-14 16:43:09
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第八章1. 查找并绘制轮廓(1) 寻找轮廓：findContours() 函数注： (2) 绘制轮廓：drawContours()函数层次结构信息：2. 寻找物体的凸包(1) 凸包概念:(2) 寻找凸包函数：convexHull()3. 根据轮廓提取多边形(1) 返回外部矩阵边界：boundingRect() 函数 (2) 寻找最小包围矩阵:minAreaRect()函数 (3) 寻找最小包围圆形
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2024-03-18 11:39:20
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Overview在OpenCV中文论坛上很多人问到这样的问题，如何对图像的不规则区域设置ROI，即设置敏感区域，以用来做相关的图像处理。 根据若干博文的整理及自己的点点经验，在此进行简单的归纳： 第一部分主要叙述C++中对于不规则区域设置ROImask的方法，第二部分主要叙述Python中对于不规则区域检测及绘制轮廓的方法。C++部分对图像的不规则区域设置ROIOpenCV自带的函数cvSet
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2024-05-13 08:07:17
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OpenCv轮廓高级应用（轮廓匹配，几何直方图） 最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 1.轮廓的多边形逼近 轮廓的多边形
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2024-08-13 10:33:15
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这里即有AI，也有大道理。 1、问题描述：轮廓的面积contourArea（）得出一个面积，后面利用宽*高得出一个面积，两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。 编辑添加图片注释，不超过 140 字（可选） 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 2、contourArea（）findContours() 提取轮廓， contourAre
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2024-05-10 17:51:29
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今天我们来学习碰撞检测，大部分游戏都是需要做碰撞检测的，因为你需要知道小球是否发生了碰撞，子弹是否击中了目标，主角是否踩到了狗屎。那应该如何实现呢？说白了，它这个原理很简单，就是检测两个精灵之间是否存在重叠的部分，像我们上节课的小球，在图1的情况下，它们就没有产生重叠，也就是没有发生碰撞。 图1
当碰撞发生的那一刹那，width = r1 + r2，如图2所示。 图2
当它们产
opencv基础学习 小知识--绘图函数+小实战训练声明：这里是本人自学opencv时写下来的笔记。同时参考并感谢up主【致敬大神】。在她视频基础进行修改加上自己理解补充。目的是为了更好的进步与学习。如有更多学习经验和知识分享，欢迎评论，谢谢。 1、学习目标学习opencv画图直线、圆、椭圆、矩形、不规则图形。函数：cv.line()、cv.circle()、cv.rectangle()、cv
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2024-03-14 08:05:04
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“ 通过矢量图层裁剪遥感栅格数据，就可以得到我们的感兴趣区，需要用到掩膜、矢量栅格化等知识。”今天的遥感之美封面图—国家公园雅乌河, 热带雨林亚马逊。那里有各种各样的生物资源,也有让人流连忘返的热带雨林风光,还有各种值得研究的自然现象。不如咱们现在就通过遥感图像一睹为快吧！公园的名字来自于河流中一种名为"雅乌"的鱼类,这种鱼个头肥大,而且肉质鲜美,是当地人酷爱的佳肴。而且公园内最大的一条
# 实现 Python Opencv 不规则切割
## 1. 整体流程
下面是实现 Python Opencv 不规则切割的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| :---: | --- |
| 1 | 读取原始图片 |
| 2 | 创建掩模 |
| 3 | 通过掩模实现不规则切割 |
| 4 | 显示切割后的图片 |
## 2. 具体步骤
### 2.1 读取原始图片
```pyth
原创
2024-07-02 03:52:53
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# Opencv Python不规则矫正实现教程
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Opencv Python实现不规则矫正。
### 教学步骤
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 读取图像并完成预处理 |
| 步骤二 | 检测边缘并找到轮廓 |
| 步骤三 | 投影变换矫正图像 |
| 步骤四 |
原创
2024-02-24 06:22:27
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## Python OpenCV不规则裁剪实现方法
### 一、整体流程
下面是实现Python OpenCV不规则裁剪的步骤：
```mermaid
journey
title Python OpenCV不规则裁剪实现方法
section 开发流程
开始 --> 读取图片 --> 灰度化 --> 边缘检测 --> 轮廓查找 --> 不规则ROI提取 -->
原创
2024-07-07 05:03:40
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看到很多软件，尤其是游戏软件，有一些炫酷的界面，一直在想，他们究竟是怎么做到的呢？那明明是一张dow
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2022-06-13 17:57:38
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不规则ROI的提取作者：寂寞的小乞丐 在网上看到基于opencv3.0之前的API实现不规则ROI的提取，我自己试了一下发现opencv3.0不行，第一想法是我写的有问题，最后发现是API的改版。原理很简单。目标：提取黑线作为ROI 原理：先滤波-->>灰度化-->>二值化-->>边缘提取-->>寻找图像轮廓-->>轮
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2023-11-07 21:07:35
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## 使用 Python OpenCV 实现图片的不规则裁剪
在图像处理领域，裁剪是一个常见的需求，特别是不规则裁剪。在本文中，我们将逐步介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库来实现这一功能。首先，我们将概述整个流程，然后逐步深入每个步骤的具体代码实现。
### 整体流程概览
下表展示了使用 Python OpenCV 实现图片不规则裁剪的基本步骤。
| 步骤 | 描
目录前言介绍：1、PCA降维：（1）概念解释：（2）实现步骤：（3）优劣相关： 2、DBSCAN聚类：（1）概念解释：（2）算法原理：（3）优劣相关：代码实现：0、数据准备：1、PCA降维：2、DBSCAN聚类：3、代码汇总：实现效果：1、降维效果：2、聚类效果：写在最后： 前言介绍：1、PCA降维：（1）概念解释：PCA，全称Principal Component
图像ROI与ROI操作图像的ROI(region of interest)是指图像中感兴趣区域、在OpenCV中图像设置图像ROI区域，实现只对ROI区域操作。矩形ROI区域提取矩形ROI区域copy不规则ROI区域ROI区域mask生成像素位 and操作提取到ROI区域加背景or操作add 背景与ROI区域获取规则ROI区域h,w=src.shape[:2]
#获取ROI
cx=w//2
cy=
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2024-10-26 07:49:14
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模版匹配 模板匹配（TemplateMatching）就是在一幅图像中寻找和模板图像（template）最相似的区域，该方法原理简单计算速度快，能够应用于目标识别，目标跟踪等多个领域。模版匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域模版匹配必须要有一个模版图像T（给定的子图像），还需要一个待检测的图像S（源图像）在待检测的图像上，从左到右，从上到下计算模版图像与重叠子图像的匹配度
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2024-07-09 17:16:49
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