OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
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2023-12-24 14:37:28
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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
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2023-11-29 00:27:18
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# 使用Java与OpenCV截取特定区域
在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的技术。Java结合OpenCV库，能够高效地进行图像的各种操作。本文将阐述如何使用Java与OpenCV截取图像的特定区域，并提供具体的代码示例。
## 一、环境准备
在开始之前，请确保已在计算机上安装Java和OpenCV库。您可以通过以下步骤进行安装：
1. 下载并安装Java Development K
原创
2024-09-29 03:53:10
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# 如何使用Python OpenCV截取屏幕区域
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python中的OpenCV库来截取屏幕区域。这是一个常见的任务，尤其在图像处理和计算机视觉方面非常有用。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步所需要的代码和解释。
## 流程
首先，让我们来看一下整个截取屏幕区域的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------
原创
2024-03-28 05:09:48
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1，Opencv中的ROI介绍
ROI(Region of Interest)是指图像中的一个矩形区域，可能你后续的程序需要单独处理这一个小区域，如图所示
如上图所示，就是ROI的一个例子，如果你对图像设置了ROI，那么，Opencv的大多数函数只在该ROI区域内运算（只处理该ROI区域），如果没设ROI的话，就会出来整幅图像。
ROI非常有用，例如我们想把图像中的人脸扣出来，进行人脸识别。
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2024-05-23 10:48:18
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HOG特征一、什么是HOG特征是关于目标区域梯度方向的特征是一个向量 二、如何提取HOG特征图片归一化处理，减弱光线、阴影等影响图像梯度计算，一般用卷积方法，水平模板为[-1,0,1]，竖直模板为[-1,0,1]T，看到这个，很容易联想到边缘检测，实际上，这个梯度很大程度上就代表了图像的边缘轮廓信息统计梯度方向，将目标窗口（win：64*128）继续细分为块（block：16*16），而
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2024-05-28 08:20:29
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# 使用Python OpenCV截取特定区域
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大的开源库。它提供了多种功能来处理和分析图像，其中包括截取特定区域的能力。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python和OpenCV来截取图像的特定区域，并逐步进行代码示例展示。
## 1. 环境配置
在开始之前，我们需要确保已经安装了必要的库。可以通过以下命令安装OpenCV库：
```b
python opencv 提取图像的区域 start_x = index_box[0]
start_y = index_box[1]
end_x = index_box[2]
end_y = index_box[3]
index_person_img = camera1_img[start_y:end_y,start_x:end_x]
index_person_img = cv2.cv
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2023-06-26 10:45:35
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# Python OpenCV 图像截取圆形区域
在数字图像处理领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的库，它为我们提供了丰富的工具，用于图像处理和计算机视觉的任务。今天，我们将讨论如何使用 OpenCV 截取图像中的圆形区域。无论你是计算机视觉的初学者，还是想要提高图像处理技能的开发者，这篇文章都将为你提供实用的知识和示例代码
cv2.line(img, (x, y),((pt[0]),(pt[1])), (0, 0, 255),1)#画半径
text = "(" + str(pt[0]) + ", " + str(pt[1]) + ")"#添加的文字
cv2.putText(img, text, (pt[0]+10, pt[1]+10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, (255, 255,
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2024-08-09 20:05:41
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Mat 类提供了多种方便的方法来选择图像的局部区域。使用这些方法时需要注意,这些方法并不进行内存的复制操作。如果将局部区域赋值给新的 Mat 对象,新对象与原始对象共用相同的数据区域,不新申请内存,因此这些方法的执行速度都比较快。1 单行或单列选择提取矩阵的一行或者一列可以使用函数 row()或 col()。函数的声明如下:Mat Mat::row(int i) const
Mat Mat::co
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2023-12-06 23:40:18
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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
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2024-03-02 09:14:10
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OpenCV视频中分割圆形区域，利用判断图中的点是否在画的圆内，如果在圆内，则不变色；如果不在圆内，则改变它的的颜色。从而只能看到圆内的视频，并且可以把圆形部分截取，利用的是ROI（感兴趣区域），但是因为图片必须是矩形的，所以ROI也只能是矩形，截取的圆外接矩形。使用的开发工具OPENCV版本：OpenCV2.4.13操作系统：windows10VS版本：VS2015专业版加载视频加载视频有两种方
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2023-11-02 13:38:48
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OpenCV学习——视频操作视频读写保存视频视频追踪meanshift算法Camshift算法 视频读写再进行视频读写的情况下，需要创建一个VideoCapture对象# 获取视频对象
cap = cv.VideoCapture(filepath)
# filepath：视频文件路径
# 释放对象
cap.release()获取视频的某些属性retval = cap.get(propId)
#
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2024-03-18 11:34:53
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问了能够在项目中实现对某一部分区域的提取和显示，这里搜索了部分博客，整理如下，项目太紧，大部分是复制过来。 一、得到由矩形提取到的图像 第一步，把截取图像中需要的区域存入矩阵。 CvMat* cvGetSubRect(const CvArr* arr, CvMat* submat, CvRect rect);IplImage&n
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2023-10-08 11:58:19
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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
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2023-10-03 17:46:49
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如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 );
cv
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2023-11-29 19:35:11
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python3字符串内括号匹配分析器 匹配分析字符串内括号的匹配闭合情况,可通过print打印匹配情况，高亮显示错误处。思路，遍历字符串，检测到起始括号后加入到open队列中（位置,字符），检测到闭合括号后检测队列最后一位是否是对应的起始括号，是则open队列最后一位出列，否则把为匹配起始的符号进入close括号队列记录（位置，字符），遍历完成后，如果open,close队列均为空则符合匹配规则，
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2024-09-06 09:55:21
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OpenCV学习心得——基础篇——图像与视频的读取与写入 FOR THE SIGMA
FOR THE GTINDER
FOR THE ROBOMASTER简介：这一系列的学习心得第一轮将参考《学习OpenCV3》一书操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的）http://www.ubuntu.org.cn/download/desktop 桌面版ubuntu16
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2023-12-05 17:14:13
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一：图像阈值概念（thresholding）阈值是什么？简单的说就是图像分割的标尺。 举例说明,看下面图片 有一堆苹果，有你喜欢的和你不喜欢的，怎样区分你喜欢的和不喜欢的，在你心中有一个标准，那我们就把这个标准量化来表示，比如，红色的是你喜欢的，其他的是你不喜欢的。那么，这个 “红色” 相当与阈值。分割出你喜欢的和你不喜欢的。同理，在图片中，一个简单的阈值例子就是选择一个像素值p，然后将小于p的所
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2024-05-05 16:32:15
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