cv::Mat掩膜操作与多边形roi区域的提取关于 cv::Mat 的矩形roi，特定行、列的访问已经在之前的博客中有所记录。本篇博文则用于记录 cv::Mat 掩膜操作的学习心得，并附上一种基于掩膜操作的多边形roi区域提取方法。cv::Mat 的掩膜操作(mask)对与 cv::Mat 中不规则区域的访问，除了指针+循环的基本访问方式外，opencv还提供了常用的掩膜操作。这里先介绍cv::M
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2024-09-10 11:39:17
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点与轮廓的距离及位置关系函数原型double pointPolygonTest( InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist );contour: 所需检测的轮廓对象pt: Point2f 类型的pt, 待判定位置的点measureDist: 是否计算距离的标志, 当其为true时, 计算点到轮廓的最短距离, 当其为false时, 只判定轮廓与
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
# 在OpenCV中使用Python获取不规则区域的掩模
在图像处理领域，OpenCV是一个强大的库，广泛用于计算机视觉和图像分析。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来获取不规则区域的掩模。我们还将提供示例代码，帮助你更好地理解这一过程。
## 1. 什么是掩模？
在图像处理中，掩模是一种用于指定图像区域的二进制图像。掩模中的每个像素都对应于原图像中的一个像素。通常，掩模中的白
导语：前端智能化，就是通过AI/CV技术，使前端工具链具备理解能力，进而辅助开发提升研发效率，比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。本文要介绍的是我在前端智能化的实践：通过计算机视觉技术实现自动提取图片中的UI样式的能力。 具体效果如上图，当用户框选图片中包含组件的区域，算法能准确定位组件位置，并有效识别组件的UI样式。样式提取方案本文基于OpenCV-Python实现图像的样式检测，主
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2024-08-08 16:00:25
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布局控件继承自ViewGroup类，它可以包含多个控件并能够按照自己的规则排列控件的位置。不规则布局控件来自笔者开发过程中遇到的业务问题，设计人员希望客户端能够根据返回的数据条数不同而展示不同的布局样式，返回的数据可能有二三四五四种情况如下图所示，如果少于或多于二三四五就视为错误返回值不展示布局。在开发时考虑到当时的界面已经非常复杂，如果采用普通的布局嵌套方式实现会增加视图树深度，导致界面渲染速度
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2023-12-23 23:21:52
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ROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。
原创
2021-07-16 17:30:54
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Unity有个很好的功能，大致是很多专注于PC的engine没有提供的（因为没有必要），就是能加载主包外的资源，这个主包外的资源，unity把它叫做bundle。这个功能的提供，主要是在web上或者是ios、android等设备上，主包太大的话，会遇上下载主包时间太长，体验不佳；或者是有些市场直接就限制了主包的大小。制作的bundle的方式，这里只讲bundle中连scene都带入的：1、Asse
OSPF（Open Shortest Path First）是一种用于路由协议的开放标准，常用于大型网络中。在网络拓扑中，往往会存在一些不规则的区域，这些区域的存在可能导致网络路由方案变得复杂。在本文中，我们将探讨OSPf不规则区域对网络路由的影响，以及如何处理这种问题。
不规则区域是指网络拓扑中存在非传统形状的区域，例如一个孤立的网络岛屿或者一个有限的网络子网。在传统的网络拓扑中，大多数区域都
原创
2024-01-30 20:01:12
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Face Mask Detection Using Opencv & Haarcascade | High On Techshttps://highontechs.com/computer-vision/face-mask-detection-using-opencv-haarcascade/ 希望您在学习 opencv 时玩得开心。如果您还没有查看我们以前的帖子，请单击此处。今天我们将继
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2023-11-22 15:26:26
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知识掌握cv2.threshold()函数：
设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵，将灰度图像变换二值图像，或去除指定级别的噪声，或过滤掉过小或者过大的像素点。Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst在其中：
src：表示的是图片源
thresh：表示的是阈值（起始值）
maxval：表示的是最大值
t
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2023-08-28 15:59:13
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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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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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# 生成不规则区域的Python教程
在这个教程中，我们将学习如何生成不规则区域，通常用于图形的领域，如游戏开发、计算机图形学等。为了帮助你更好地理解这个过程，我将分步骤进行说明，确保你能够顺利实现。
## 流程概述
首先，让我们看看生成不规则区域的整体流程。以下表格总结了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
原创
2024-09-21 07:03:06
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Python 不规则区域涂黑
## 引言
在图像处理和计算机视觉中，我们经常需要处理各种形状复杂的图像，包括不规则的区域。涂黑特定的区域是一个常见的需求，例如将身体轮廓从图像中剪切出来，或者将某些区域标记为感兴趣的区域。本文将介绍如何使用 Python 处理不规则区域，并提供代码示例。
## 问题描述
给定一张图片和一个不规则的区域，我们的任务是将该区域涂黑。具体来说，我们需要将该区域内的
原创
2024-01-06 11:36:23
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目录
1.Tunnel 隧道方式
2.virtual link ---虚链路
3.多进程双向重发布
不规则区域： 1.存在多个area 0 2.远离了骨干的非骨干区域
这是一个典型的不规则区域拓扑图，可以采取一些策略让整个OSPF区域正常沟通信息
解决办法：
1.Tunnel 隧道方式
在两台ABR间建立VPN隧道；之后将该隧道链路宣告到OSPF协议中；
创建GRE 隧道：
原创
2021-07-23 15:19:19
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# Python裁剪不规则区域
在图像处理和计算机视觉领域，裁剪是一种常见的操作。通常情况下，我们可以通过指定矩形区域来裁剪图像，但有时候需要裁剪不规则的区域。Python提供了强大的图像处理库，如OpenCV和PIL(Pillow)，使得裁剪不规则区域变得相对简单。
本文将介绍如何使用Python中的OpenCV和PIL库来裁剪不规则区域。我们将首先导入所需的库，然后使用示例图像进行演示。
原创
2023-07-31 10:40:08
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ospf做为igp中典型的link-state routing protocol。做为高级的路由协议，支持vlsm与cldr，采用层次化的网络设计，采用互相发送hello packet的形式来建立邻居关系，通过ls update来达到本区域ospf database的同步，然后以自己为根，通过spf算法，计算路由流向的入接口的cost值，算出到达目的地的最佳路径放进路由表。
原创
2011-03-02 16:39:47
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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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两个矩形的交并比计算交简单 直接复制第二个参考链接中的代码def IoU(box1, box2):
'''
计算两个矩形框的交并比
:param box1: list,第一个矩形框的左上角和右下角坐标
:param box2: list,第二个矩形框的左上角和右下角坐标
:return: 两个矩形框的交并比iou
'''
x1 = max(b
