# 使用Python和OpenCV提取矩形轮廓 在计算机视觉领域,图像处理是一个重要的环节。通过图像处理,我们可以对图形进行分析,并提取出我们所需的特征。在众多图像特征中,矩形轮廓的提取经常被用在各种应用场景中,比如目标检测、形状识别等。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来提取图像中的矩形轮廓,并给出代码示例。 ## 安装OpenCV 首先,确保你的Python环境中已经安装了O
原创 8月前
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概述图像识别的一个核心问题是图像的特征提取,简单描述即为用一组简单的数据(数据描述量)来描述整个图像,这组数据月简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰,图像识别技术的发展中,不断有新的描述图像特征提出,而图像不变矩就是其中一个。从图像中计算出来的矩通常描述了图像不同种类的几何特征如:大小、灰度、方向、形状等,图像矩广泛应用于模式识别、目标分类、目标识别与防伪估计、图像编码与重
我们使用一个查询图像,在其中找到一些特征点(关键点),我们又在另一幅图像中也找到了一些特征点,最后对这两幅图像之间的特征点进行匹配。简单来说就是:我们在一张杂乱的图像中找到了一个对象(的某些部分)的位置。这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的找到(查询图像)对象。 为了达到这个目的我们可以使用calib3d模块中的cv.findHomography()函数。如果将这两幅
对象测量opencv 中轮廓特征包括:如面积,周长,质心,边界框等。 多边形拟合API 获取轮廓的多边形拟合结果python-opencv API提供方法:cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶),cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩,同时配合函数cv2.contourArea()函数计算轮廓面积和cv2.arcLength()来计算轮廓或曲线长度cv2.ap
前言:    本文我们来学习矩形形状的拟合以及周长、面积的计算。一、点集的最小外包        点集是指坐标点的集。已知二维笛卡尔坐标系中的很多坐标点,需要找到包围这些坐标点的最小外包四边形或者圆,在这里最小指的是最小面积。如下图所示:      在OpenCV中,通过一系列的点(即点集)去找到这
转载 2023-11-27 06:01:19
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目标本文档尝试解答如下问题: 使用OpenCV函数 Canny 检测边缘. 原理Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法,也被很多人认为是边缘检测的 最优算法, 最优边缘检测的三个主要评价标准是:低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘,同时尽可能的减少噪声产生的误报。高定位性:&nb
8. 几何形状的检测和拟合8.1 点集的最小外包8.1.1 最小外包矩形OpenCV提供如下函数:cv::RotatedRect cv::minAreaRect(cv::InputArray points)points:接收三种点集形式 第一种:N×2的Mat类型,每一行代表一个点的坐标且数据类型只能是 CV_32S 或者 CV_32F; 第二种:vector<Point>或者vect
前言这篇文章对于我实在是太有用了,害怕原链接哪天会失效,因此转过来了。分析问题照片中的PPT区域总是沿着x,y,z三个轴都有倾斜(如下图),要想把照片翻转到平行位置,需要进行透视变换,而透视变换需要同一像素点变换前后的坐标。由此可以想到,提取矩形区域四个角的坐标作为变换前的坐标,变换后的坐标可以设为照片的四个角落,经过投影变换,矩形区域将会翻转并充满图像。因此我们要解决的问题变为:提取矩形的四个角
采用OPENCV,从一幅图像中提取部分区域,并保存为新图像。
转载 2023-06-09 17:27:17
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利用OPENCV矩形表面进行角点检测简单介绍一下思路,标记一个很像矩形的表面,首先得对图像或视频(以下只说图像,其实视频一样道理)进行预处理,尽可能消除噪声、不感兴趣部分的干扰,比如说我这个示例的图像中有几处灯光,但是我只想提取黄色两条小灯以及其连成的矩形。示例目标大概样子思路+代码分析以下是一些头文件,有些可能用不上,这里用了ros在下一遍文章中将会进一步讲到如何用rviz显示提取的部分仿真内
转载 2024-01-02 15:00:28
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一、标题在一段停车场,车辆来往的视频中实时检测出:有多少个停车位被占据了,有多少是空着的;哪个被占,哪个是空的。视频中的一些截图二、思路视频是由一帧一帧的图像构成的,对视频的处理就是对图像的处理。 第一步就是用测试图像找出每个停车位的坐标位置(不管是有车的还是没车的); 第二步是用测试图像,检测空车位的位置,可视化。 第三步是处理视频,将视频以一帧一帧的形式交给神经网络处理,以视频流的形式输出。三
OpenCV版本:4.0.0.21(已兼容4.5.2.X版本)算法实现思路如下:对图像做降噪滤波处理提取边缘检测轮廓检测轮廓最小外接矩形(旋转矩形)旋转图像裁剪代码如下:import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("rice.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰
起因知乎上被邀请回答一个问题,关于OpenCV的鼠标操作的问题。我发现回答下来写了不少东西,可以整理为一篇文章发出来,顺便说下不少人关心的如何用操作鼠标,比如如何用鼠标在图像上画一个矩形或者说选择一个矩形的ROI。知乎上的问题问的是下面这段代码是什么意思。正好,这段代码我是看过的,而且就在最近两周。所以正好可以说道一下。介绍这一段代码我最初是在contrib模块里面tracking模块的sampl
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
转载 2024-05-16 20:34:10
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 OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数,相应的函数有moments、HuMoments、findContours、drawContours、approxPolyDP、arcLength、boundingRect、contourArea、convexHull、fitEllipse、fitLine、isContourConvex、minAreaRect、minEnclosingC
转载 2024-03-13 13:20:27
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一、序言       面对图像处理的时候,我们会旋转缩放图像,例如前面所提高的resize 插值改变,也是几何变换:       几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单
完整人脸识别系统(源码+教程+环境): 开源毕业设计:基于嵌入式ARM-Linux的应用OpenCV和QT实现的人脸识别系统(源码+论文)完全毕设教程:Linux上Opencv与Qt实现的人脸识别的考勤点名/门禁系统(PC与嵌入式ARM版本)温馨提示:本博文在已安装相同版本的opencv库的环境,安装opencv库请看【Ubuntu上用cmake编译安装OpenCV】。未安装opencv
OpenCV矩形检测需求:提取图像中的矩形,图像存在污染现象,即矩形区域不是完全规则的矩形。思路一:轮廓法OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数。该
转载 2017-09-10 16:33:00
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本文主要介绍了如何使用opencv绘制基本的图形,比如三角形,矩形,圆,椭圆,涉及到line,rectangle,circle,ellipse等函数基本使用。绘制空心三角形在OpenCV中,可以使用line()函数来绘制三角形。该函数的参数包括: img:要绘制三角形的图像 pt1:三角形的第一个顶点坐标,类型为Point pt2:三角形的第二个顶点坐标,类型为Point pt3:三角形的第三
这篇文章应用计算机视觉和图像处理技术,展示了检测烤箱开关状态的过程。在生活中,有时你会粗心大意忘关烤箱之类的厨房电器,这潜在很大的危险。因此作者采用 Python 和 OpenCV,通过家庭摄像头获取的图像来自动识别烤箱是否开着,进而可以触发警报。“我忘关烤箱了吗?” 这个问题常常会在最不方便的时候出现在你的脑子里。有时是当你刚刚走出家门的时候。 有时是当你在上班路上的时
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