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
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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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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不规则ROI的提取作者：寂寞的小乞丐 在网上看到基于opencv3.0之前的API实现不规则ROI的提取，我自己试了一下发现opencv3.0不行，第一想法是我写的有问题，最后发现是API的改版。原理很简单。目标：提取黑线作为ROI 原理：先滤波-->>灰度化-->>二值化-->>边缘提取-->>寻找图像轮廓-->>轮
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2023-11-07 21:07:35
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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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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
巧用mask，实现不规则ROI区域提取........
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2021-08-13 14:46:33
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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
1 引言最近无意中看到有同学对图像进行分割后,形成拼图效果,如下图所示:猛然一看,感觉很酷炫有木有.既然我们是专门搞图像的,那我们就来研究下如何使用Python-Opencv来实现上述效果吧.2 分析上述问题,主要目的就是将图像切成一块一块的正方形,考虑相邻正方形之间是否留有空白,以及是否对不能整除的图像进行空白填充,我们可以得到四种切分方式.2.1 不考虑间隔,忽略不能整除部分这种模式下,相邻正
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2024-05-30 08:34:59
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文章目录摘要感兴趣区域ROI定义ROI区域ROI_AddImage()函数示例程序原图方法一显示结果方法二显示结果 摘要感兴趣区域ROIROI（region of interest），这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。优点：使用ROI定想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理来带不小的便利。定义ROI区域注意：图像坐标是先说列（长），再说行（宽），
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2024-04-04 19:31:42
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一、设定感兴趣区域——ROI（region of interest） 在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域(ROI，region of interest)，来专注或者简化我们的工作过程 。也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。而且，使用ROI指定我们想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理来带不小的便利。&n
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2024-04-30 17:32:08
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但转换成后续所需要的接口数据类型（const void* const）之后，处理结果错误。提醒大家，获取感兴趣区域图像的方式要注意！！！ 做图像处理时，以自己开展的具体项目中的处理为例，得到原图感兴趣区域的cv::Rect区域之后，需要将人眼感兴趣区域单独获取以后续处理，如进一步检测瞳孔中心、瞳孔半径、光斑中心等。例如：cv::Mat SrcCalibrationImg为原图像（1280
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2024-05-17 16:14:12
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# 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
OpenCV中ROI ROI(region of interest)，也就是感兴趣区域，如果你设置了图像了ROI，那么在使用OpenCV的函数的时候，会只对ROI区域操作，其他区域忽略。举个例子：原图:现在要将这幅图的蓝色通道加150如果没有设置ROI，则函数作用在这个图像上，整个图像的所有像素的蓝色通道都会被加上150但是现在我设置了ROI，Rect ROI(0,100,width/
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2024-08-29 16:42:54
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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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OpenCV学习心得——python版——ROI和泛洪填充 FOR THE SIGMA FOR THE GTINDER FOR THE ROBOMASTER简介：本笔记仅供参考操作系统版本：Windows10编译器：JetBrains PyCharm 2019.1.3 x64所需库： opencv-python2.xx.xx以上（我用的最新的，但是不一定要用最新的，3.4左右版本就行了） nump
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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OpenCV是处理图像的，是CV(Computer Vision)领域的开源库。OpenCV是C++开发的，但现在主流的AI语言是Python，我们就以它的Python库为基础，来学习OpenCV。 图像处理简单说就是输入图像文件，处理图像数据，输出图像文件。我们也就从这个流程入手。1 读取文件retval=cv2.imread(filename[,flags]) 这里[]内的都是非必
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2024-02-13 22:03:18
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一、ROI 介绍1. ROI (Region of Interest) 感兴趣区域，就是从图像中选择一个图像区域，这个区域就是图像分析所关注的焦点。圈定这个区域，那么要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了，这样以便进行进一步处理，可以大大减小处理时间。2. 定义ROI方法：使用表示矩阵区域的Rect。 它指定矩阵的左上角坐标（
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2024-10-25 17:31:37
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