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
简介经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始，到基于双阈值实现边缘连接结束。但是在实际工程应用中，考虑到输入图像都是彩色图像，最终边缘连接之后的图像要二值化输出显示，所以完整的Canny边缘检测算法实现步骤如下：1. 彩色图像转换为灰度图像2. 对图像进行高斯模糊3.
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
“”“检测图像中的形状（目标识别）”“” 所用到的函数说明：contours,hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)# 返回值contours表示图像中的所有轮廓的list，np.array类型，返回值hierarchy可选项，表示轮廓关系的内在索引编号，没对应项的为负值。
# cv2.f
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
检测直线：cvHoughLines，cvHoughLines2检测圆：cvHoughCircles检测矩形：opencv中没有对应的函数，下面有段代码可以检测矩形，是通过先找直线，然后找到直线平行与垂直的四根线。 检测直线代码：/* This is a standalone program. Pass an image name as a first parameter of the p
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
# 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
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
opencv编写程序中，用鼠标选定矩形框经常用到。编程时看似很简单的逻辑思路，如果对opencv中的Rect不是很了解的话，那实现的效果就不是特别理想，比如说虽然我们习惯性用鼠标从左上到右下选择，但是偶尔也会从左下到右上选择等等…… 开始自己实现这个功能后，发现写的代码比较繁琐，if语句太多。后面看了opencv的例程后，感觉它的代码效率非常高。下面就是用来练习下的。 环境：opencv2
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
# 检测图像中的矩形
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 教会小白检测图像中的矩形
section 整体流程
开始 --> 学习图像处理基础知识 --> 下载安装Python和OpenCV --> 导入必要的库 --> 读取图像 --> 灰度化处理 --> 边缘检测 --> 寻找轮廓 --> 绘制矩形框 --> 完成
```
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
/// Color Detectio
# 检测图像中的矩形：使用Python OpenCV
在图像处理领域，矩形检测是一个非常常见的任务。通过使用Python的OpenCV库，我们可以轻松地实现对图像中矩形的检测。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV库来检测图像中的矩形，并提供相应的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉和图像处理库，提供了各种各样的功能，包括图像处理、对象检测、图像识别等。在
01你可以不高尚,但不能无耻；你可以不伟大,但不能卑鄙；你可以不聪明,但不能糊涂；你可以不博学,但不能无知；你可以不交友,但不能孤僻；你可以不乐观,但不能厌世；你可以不慷慨,但不能损人；你可以不追求,但不能嫉妒；你可以不进取,但不能倒退.前言 在上一篇文章中，我们简要介绍了图像的基础知识，包括图像彩色通道，像素，分辨率等知识，
OpenCV——图像的矩（计算矩、轮廓面积、轮廓或曲线长度）图像矩描述了图像的全局特征一阶矩与形状有关二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度三阶矩是关于平均值的对称性测量由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩，不变矩是图像的统计特性，满足平移、伸缩、旋转的不变性 查找轮廓image , contours , hierarchy = cv2.findContours(im
引言：矩的概念介绍 矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像的编码与重构等。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。图像矩这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的
1.概述图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据(数据描述量)来描述整个图像，这组数据月简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰，图像识别技术的发展中，不断有新的描述图像特征提出，而图像不变矩就是其中一个。从图像中计算出来的矩通常描述了图像不同种类的几何特征如：大小、灰度、方向、形状等，图像矩广泛应用于模式识别、目标分类、目标识别与防伪估计、图像编码
1、感兴趣区域的选取感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的选取，一般有两种情形：1)已知ROI在图像中的位置；2)ROI在图像中的位置未知。1)第一种情形 很简单，根据ROI的坐标直接从原图抠出，不过前提是要知道其坐标，直接上例子吧。int getROI(Mat image, Rect rect)
{
Mat img=image.clone();
Mat r
