概述在该例程中，我们将从底层设计一个直线绘制算法，并借助OpenCV将结果展示出来。例程引入了模块化的设计，拆分了三个模块内存图像模块，封装了和内存图像相关的操作。直线模块，封装了直线元素的算法逻辑。主函数逻辑模块，封装了我们想要实现的功能逻辑。绘制直线是经典计算机图形学的基础算法之一，是传统的格栅化渲染过程中的一个基础方法，当然我们不会过多阐述经典计算机图形学的理论，在例程最后，可以看到我们在内
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2024-09-07 08:08:52
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# 使用Java和OpenCV判断文字倾斜的技术探讨
在图像处理领域，文字倾斜的判断和校正是一个常见且重要的问题。文本的方向和比例直接影响到后续的字符识别和解析。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库来判断文字的倾斜，并进行相应的处理，帮助大家更好地理解这一技术。
## 1. 什么是文字倾斜？
文字倾斜是指文字相对于图像边界的角度偏差。这种倾斜通常是由于拍摄角度不正或文字描述的文档排版不
# Python 中的倾斜直线和水平关系的探讨
在数学和计算机科学中，倾斜直线和水平线是线性代数的重要概念。它们不仅在几何中扮演着关键角色，也在数据科学、图形处理等领域中应用广泛。本文将详细探讨如何在 Python 中处理倾斜直线与水平线，并提供相应的代码示例。我们还将使用类图来帮助理解这些概念的实现。
## 1. 理论基础
首先，我们需要了解倾斜直线和水平线的基本定义：
- **水平线*
字符切割步骤 要做文字识别，第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来，然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别。现在就以下面这张图片为例，说一说最一般的字符切割的步骤是哪些。 我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁，很可能是倾斜的，或者是带噪声的，又或者这张图片是用手机拍下来下来的，变得歪歪扭扭，所以需要进行图片预处理，把
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2023-10-11 14:46:51
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1. 功能说明通过摄像头识别圆形及矩形两种形状。 2. 电子硬件 本实验中采用了以下硬件：主控板Basra主控板（兼容Arduino Uno）扩展板Bigfish2.1电池7.4V锂电池通信2510通信转接板WiFi路由器其它摄像头配置OpenCV的Visual Studio 2015.net环境的计算机一台3. 功能实现
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2023-12-01 12:32:09
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作者：LSC本篇文章将讲述作者对opencv和dlib基础操作的学习笔记。首先来看opencv的11种基础操作(1)imread 读取图片(2)resize 图片缩放(3)cvtColor 灰度化(4)threshold 阈值化(5)bitwise_not 图像取反(6)add 按位加(7)抠图操作(8)rectangle 绘制方框(9)Text 绘制文字(10)circle 画圆(11)Vid
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2024-07-18 23:56:52
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对于一份试卷，我现在需要检测到填空题上面的横线。如下图： 很多人第一反应是霍夫直线检测，包括我也是想到用霍夫直线检测。然而事实并不尽如人意。因为在我的博客中并没有放上霍夫直线检测这一部分，所以，我用霍夫直线算法来检测试卷上的横线。霍夫直线检测：#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h
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2024-05-07 19:50:38
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引言：霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍
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2024-03-07 15:58:06
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目录一. 车牌定位0 流程1 将原图像二值化得到黑白图像基于颜色特征基于边缘特征2 筛选车牌区域第一轮筛选（利用几何特征）第二轮筛选（利用支持向量机）3 车牌倾斜斜矫正二. 车牌预处理0 流程1 车牌预处理 方法一：基于颜色特征和大津法二值化1.1 蓝色车牌预处理1.2 绿色车牌预处理1.3 黄色车牌预处理2 车牌预处理 方法二：基于k-means聚类3 去除边框4 二次校正（左右偏斜）三. 字符
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2024-02-23 14:54:26
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这里只是记录了一些常见形状的绘制，更多形状的绘制请参考OpenCV参考手册中的相关API；1.绘制直线API说明： 除了直线，OpenCV还提供了绘制折线的API，如下：参考程序：//绘制直线
Point P1 = Point(0, 0);//点的定义
Point P2;
P2.x = 200;
P2.y = 100;
Point P3 = Point(400, 0);
Scalar
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2024-03-07 10:40:30
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前言 今天我们要做的就是从左图转换到右图，左图中证件照有轻微的倾斜。大体思路可以描述为Canny边缘检测-形态学闭操作-轮廓检测-Hough直线检测-确定四个角点-透视变换。一：图像预处理 图像预处理就是套路了，先读取原图再转灰度图，然后进行Canny边缘检测。为去除一些黑洞并达到强化边缘效果，还需进行形态学闭操作。 //【1】读取原图片以及投影模板
Mat
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2023-12-02 11:24:29
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基于OpenCV的倾斜文字校正使用OpenCV里example中的的倾斜文本作为输入，本文的目的即将该倾斜的文本校正成水平方向的文本。主要思路为：读取图像-——>Canny边缘检测——->形态学操作-——>提取最小外接矩形——->计算旋转矩阵-——>仿射变换校正文本图像原始图像：提取最小外接矩形区域校正后的图像—————————————————————————————
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2023-12-14 02:54:02
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目录前言一、设计思路二、编程步骤三、代码实现四、测试结果总结前言 本实验旨在利用OpenCV库实现对倾斜图片的校正，并通过鼠标交互方式选择图片的边界点，以便进行透视变换和图像裁剪，代码简洁，适合初学者参考学习。一、设计思路
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2024-06-23 23:11:53
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1.最简单的霍夫变换是在图像中识别直线。在平面直角坐标系(x-y)中，一条直线可以用下式表示：y=kx+b。 这表示参数平面(k-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面中的一条直线，图像中的一条直线对应参数平面中的一个点。对图像上所有的点作霍夫变换，最终所要检测的直线对应的一定是参数平面中直线相交最多的那个点。这
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2023-08-09 15:26:02
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重映射重映射就是把一幅图像中某个位置的像素放置到另一个图片中指定位置的过程。用一个数学公式来表示就是：其中的 f 就是映射方式，也就说，像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的。在OpenCV中，用的是remap函数实现重映射。基本重映射#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <open
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2024-04-16 11:41:39
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OpenCV 简介：Python 处理图像有 OpenCV 库。OpenCV 可以运行在 Linux，windows，macOS 上，由 C 函数和 C++ 类构成，用于实现计算机图像、视频的编辑，应用于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。OpenCV 安装：OpenCV 无法用 pip 或easy_install 安装，需要手动下载 .whl 文件安装。实际应用中安装的OpenCV 库版本为 2
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2024-03-08 16:44:43
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OpenCV安装执行以下命令安装opencv-python库(核心库)和opencv-contrib-python库(贡献库)。注意：命令拷贝后要合成一行执行，中间不要换行。 1
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5# 安装opencv核心库
pip3 install --user opencv-python==3.4.2.16 --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu
opencv学习-004-图像像素的读写操作和一些算术运算（Mat.at方法，案例实现图像的颜色反转（数组遍历和指针方式遍历））1. 通道2. mat.at方法获取像素值3. Vec3b类型3. 指针方式遍历中的要点 #include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using n
affineimshow("image", target_image);
imshow("template", template_image);
imshow("warped image", warped_image);
imshow("error (black: no error)", abs(errorImage) * 255 / max_of_error);homography这段代码是一个
OpenCV 学习（Hough 变换提取直线)在机器视觉应用中，我们经常要提取图像中的各种特征，最基本的特征就是图像中的线条、拐角等。这篇笔记就来讲讲如何提取图像中的直线。这里使用的方法叫做 Hough 变换。Hough 变换这个名称最早是在 Richard Duda 和 Peter Hart 两人于 1972 年合写的发表于 Comm. ACM 文章 《Use of the Hough Tran
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2024-02-19 22:00:19
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