如何将一个斜放的矩形从一个图像里复制出来？ 大致思路如下： 1、创建一个与源图像src 的 size 相同的单通道矩阵 mask ，并 cvZero( mask )； 2、用 cvPolyLine() 将已知的4个角点连成一个四边形，画在 mask 上； 3、用 cvFillConvexPoly 或 cvFillPoly 将 mask 上的四边形涂色； 4、用 cvCopy(src, dst, m
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2023-10-11 21:18:13
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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
“”“检测图像中的形状（目标识别）”“” 所用到的函数说明：contours,hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)# 返回值contours表示图像中的所有轮廓的list，np.array类型，返回值hierarchy可选项，表示轮廓关系的内在索引编号，没对应项的为负值。
# cv2.f
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。
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2023-06-09 17:27:17
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利用OPENCV对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
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
一、提取直线、轮廓和区域1.1 canny边缘检测二值边缘分布图有两个主要缺点：第一，检测到的边缘过厚，这加大了识别物体边界的难度；第二，也是更重要的，通常不可能找到既低到足以检测到图像中所有重要边缘，又高到足以避免产生太多无关紧要边缘的阈值。这是一个难以权衡的问题，Canny 算法试图解决这个问题。简单的来说Canny 算法就是在各方向求导，找到局部最大值。实现步骤：用高斯滤波器平滑图像用Sob
图像分割（Image Segmentation）是将图像划分为若干个不同区域或对象的过程，其目标是将图像中的像素分组，使得同一组内的像素具有相似的特征，而不同组之间的像素特征差异较大。在 OpenCV 中，图像分割模块提供了一系列功能来实现图像分割的不同方法和技术。下面是对这些功能的详细说明：基于阈值的分割（Threshold-based Segmentation）：全局阈值分割（Global T
文章目录轮廓周围绘制矩形和圆形框相关API使用方法Code效果 轮廓周围绘制矩形和圆形框1、API介绍； 2、代码演示；相关API1、轮廓线拟合API： approxPolyDP(): curve : 输入多边形；curve ： 曲线 approxCurve : 输出拟合后的多边形（轮廓点数减少） epsion : 两点之间的最小距离； closed ： 形成的多边形是否封闭； 基于RDP算法原
前言：ROI（Region of Interest）是图像处理中的一个重要概念，指的是图像中感兴趣的区域。在这个区域内，我们通常希望执行某种特定的操作、获取特定信息，或者进行进一步的分析。ROI 可以是图像的一个矩形、圆形、多边形或者其他各种形状。目录一、核心函数：委托 MouseCallback设置鼠标回调函数 Cv2.SetMouseCallback（）绘制矩形 Cv2.Recta
# Python OpenCV 矩形拟合区域
在计算机视觉中，矩形拟合区域是一个非常重要的技术，它可以用于检测图像中的物体、分割区域等功能。通过利用 OpenCV 这一强大的图像处理库，我们可以轻松地实现矩形拟合。本文将介绍矩形拟合的基本概念、代码示例，以及一些实际应用。
## 一、什么是矩形拟合？
矩形拟合是指对一组点或轮廓进行处理，以确定一个最小的外接矩形。这个矩形可以用来表示我们所处理
在上一篇文章：OpenCV之轮廓查找与绘制（findContours和drawContours函数详解）中，详细介绍了利用OpenCV进行轮廓的查找与绘制，但是实战中发现，我们经常需要绘制最大轮廓（主要目的是将小轮廓等噪声去除）以及绘制轮廓的外接矩形。下面这篇文章详细介绍一下如何绘制最大轮廓自己绘制轮廓的外接矩形。 目录一、查找并绘制最大轮廓1.1 contourArea函数详解1.2 代码示例二
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2023-10-09 07:21:24
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# Android OpenCV识别矩形
## 简介
OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的开源库。它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的功能。本文将介绍如何使用Android平台上的OpenCV库来实现矩形识别。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工作：
1. 安装OpenCV Android SDK：下载OpenCV Android SDK并将其导入到A
# 使用OpenCV和Python进行矩形识别
在计算机视觉领域，矩形识别是一个常见的任务之一。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和分析的功能。结合Python编程语言，我们可以使用OpenCV来识别图像中的矩形。
本文将向您介绍如何使用OpenCV和Python来实现矩形识别。我们将通过以下步骤来完成任务：
1. 导入所需的库
2. 加载图像
3. 图像预处理
原创
2023-10-01 07:58:21
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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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一种基于opencv的分辨圆形，三角形，矩形的思路题目要求是分辨出一个随机颜色（红色，绿色，蓝色）的图形（矩形，圆形，三角形）。上篇文章给大家讲了基于openmv的思路，这篇文章大致讲讲如何用opencv来做。 我事先查了一下，我这个方法不知道有多少人早就用过了。（可能是因为当时我也是疯狂查出来的，已经记忆模糊了）他们讲的比我详细多了，我就简单说说思路。我的思路是：色块识别+轮廓提取+角点检测1.
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2023-10-17 16:04:01
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HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。 在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。图片来自： 函数学习1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb) 作用：官方解释
矩的概念介绍几何矩
几何矩中心矩中心归一化矩图像中心相关API介绍opencv中提供了moments()来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩.同时配合函数contourArea函数计算轮廓面积和arcLength来计算轮廓或曲线长度moments函数APIMoments cv::moments ( InputArray array,
# 实现Python OpenCV区域的外接矩形
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python的OpenCV库来实现区域的外接矩形。这是一个非常常见的图像处理任务，特别是在计算机视觉领域。我将逐步引导你完成整个过程，包括安装OpenCV库、载入图像、找到区域的外接矩形等步骤。
## 流程步骤
下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
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