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
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
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
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
在matlab中有对图像的连通区域进行求解的函数，即bwlabel。但是opencv里好像没有，所以这里自己实现一下，方便以后使用。 首先，我回顾一下bwlabel的参数和用法： L =bwlabel(BW,n) 返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。n的值为4或8，
# 实现Python OpenCV区域的外接矩形
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python的OpenCV库来实现区域的外接矩形。这是一个非常常见的图像处理任务，特别是在计算机视觉领域。我将逐步引导你完成整个过程，包括安装OpenCV库、载入图像、找到区域的外接矩形等步骤。
## 流程步骤
下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
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
OpenCV的使用前言一、OpenCV、图片二值化、图片的腐蚀膨胀学习二、使用1.引入库2.读取图片3.对图片进行腐蚀4.获取矩形框5.对图片进行裁剪完整代码三、最终效果 前言最近老师给了我一些图片，让我按照每张图片内的矩形框进行截图，图片量不是很大，但是自己有点懒，不想用PS去一张一张的截图，于是就去学习了一下OpenCV的使用，用代码进行截图。一、OpenCV、图片二值化、图片的腐蚀膨胀学习
Opencv视频处理中的目标跟踪经常用到要在视频上画一个矩形框ROI，标注出要跟踪的物体，这里介绍两种在视频中绘制矩形框的方法，一种是“静态的”，一种是“动态的”。静态的是指在绘制过程中，视频暂停播放，画面定格在鼠标左键单击上去时候播放的画面，这时候按着鼠标左键并拖动出一个感兴趣的区域，鼠标左键抬起完成矩形框的绘制。在整个绘制过程中，矩形是连续显示出来的，跟随鼠标位置变化而变化。过程和实现都很简单
1.图像的矩cv2.moments() 图像的矩可以帮助计算物体的某些特征，如对象的质心，对象的区域等.import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('img7.png',0)
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
im2,contours,hierarchy = cv2.findContours(th
# Python OpenCV 多个区域的外接矩形
在图像处理中，经常需要对图像中的不同区域进行分析和处理。在 OpenCV 中，我们可以使用外接矩形来描述图像中的多个区域，并对这些区域进行进一步的操作。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来获取图像中多个区域的外接矩形，并对外接矩形进行绘制。
## 获取多个区域的外接矩形
首先，我们需要导入 OpenCV 库，并读取一张图像
本文为本人看OpenCV源码及相关博客总结1）行人检测完后后期，需要对矩形框进行融合，下面是本人看OpenCV源码总结的矩形融合原理。第一步：将所有矩形框进行初步分类。分类原则是依据矩形框的相似性进行归类。第二步：计算上步分类后的每一类别的平均矩形框位置，即每一个类别最终对应一个矩形框。第三部：将第二步得到的矩形框再次进行过滤。过滤原理：1）将每一个类别中矩形框个数较少的类别过滤掉。2）将嵌在大矩
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.
#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <windows.h>
#include <mat
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
一、背景 现有如下图片，希望能用鼠标画出矩形，在矩形中计算出图片的倾斜角度，并由此自动旋转使图片水平。二、实现#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <string>
#include <cmath>
using namespace std;
using namespac
## Python OpenCV 找连通区域最大外接矩形
### 引言
在图像处理中，我们经常需要找到图像中的连通区域，并获取这些连通区域的相关信息。其中一个常见的需求是找到连通区域中的最大外接矩形。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来实现这一功能，并给出相应的代码示例。
### 步骤
#### 1. 导入所需库
首先，我们需要导入所需的库。在本例中，我们主要使用OpenCV和M
