1.需求将表格图片（即：图中含表格）沿着表格线进行裁剪；2.解决详细看代码，代码有非常详细的说明！注： 代码是参考网上的，本想标为转载，但我发现有很多相同的文章都是标记的“原创”，这让我不知道哪篇才是真正的原创，也就很难将原创链接贴上； 所以，我就添加了 “编码格式转换”、以及将代码中很多函数进行了详细的注释。import cv2
import numpy as np
# 编码格式转换：此方法依
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2024-07-16 19:15:07
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声明容器选项说明display: grid;块级容器display: inline-grid;行级容器划分行列栅格有点类似表格，也 行 和 列。使用 grid-template-columns 规则可划分列数，使用 grid-template-rows 划分行数。重复设置使用 repeat 统一设置值，第一个参数为重复数量，第二个参数是重复值display: grid;
grid-template
GridAdaptedFeatureDetector简述
博客有两周没有进行更新，最近换了工作新环境需要适应工作会比较忙。端午三天假期，第一天约见之前的朋友聊了一下。希望自己写博客计划能够一直坚持下去，ok话不多说。今天上午打开电脑，该学习一下OpenCV源码中的知识点。主要学习了OpenCV函数源码中FeatureDetector中里面有一个G
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2024-04-05 00:03:56
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一.Grabcut原理的讲解 附上大佬的讲解，个人觉得不错二.GrabCut算法的实现步骤 1.在图片中定义(一个或者多个)包含物体的矩形。 2.矩形外的区域被自动认为是背景。 3.对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区分它里面的前景和背景区域。 4.用高斯混合模型(GMM)来对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为可能的前景或者背景。 5.图像中的每一个像素都被看做通过虚拟边与周围像素相连
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2024-04-24 15:42:55
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# 用OpenCV在Python中绘制网格
在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV是一个非常流行的开源库，它提供了各种功能来处理图像和视频。在本文中，我们将探讨如何使用OpenCV在Python中绘制网格。
## 绘制网格的步骤
要在图像上绘制网格，我们可以按照以下步骤操作：
1. 导入必要的库
2. 创建一个空白图像
3. 定义网格的行数和列数
4. 计算网格线的间隔
5. 绘制水平线
原创
2024-06-29 06:52:27
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想必所有学过数字图像处理的同学们当年都动手写过图像的几何变换，也就是resize，rotate，crop，warp affine和warp perpspective这些。也许，更爱学习的同学还实现过piecewise affine和image distortion。即便今天，深度学习当道图像领域，这些方法依然被广泛用在image augmentation，cnn 后处理（crop b
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2024-09-12 18:14:49
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现图像网格化
## 1. 简介
图像网格化是一种将图像分成多个小块（网格），并对每个小块进行处理的技术。通过这种方式，我们可以对图像进行多种分析和处理，如特征提取、区域划分等。
在这篇文章中，我们将使用 Python 和 OpenCV 库来实现图像网格化的功能。本文将提供一个详细的流程和示例代码，帮助初学者实现这一任务。
## 2. 实现流程
原创
2024-09-29 06:12:41
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霍夫线变换的思想是：霍夫线变换必须应用在二值图像上，它认为图像上每一个点都有可能是某条直线上的一个点，对过每点的所有直线进行投票，根据设定的权重做最终的判断，这个是霍夫线变换的理论基础。OpenCV 4 提供了检测图像边缘是否存在直线和圆形的检测算法直线检测霍夫直线变换霍夫变换中存在的两个重要的结论(1)图像空间中的每条直线在参数空间中都对应着单独一个点来表示。(2)图像空间中的直线上任何像素点在
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2023-11-28 06:08:38
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1.研究背景近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，人们对于图像处理和模式识别的需求也越来越大。其中，魔方识别系统是一个备受关注的研究领域。魔方作为一种具有复杂结构和多变性的立体拼图，其解决方案一直是计算机视觉领域的一项挑战。而Python和OpenCV作为目前最流行的图像处理工具，被广泛应用于魔方识别系统的开发中。传统的魔方识别方法主要依赖于人工操作和视觉判断，这种方法存在识别速度慢、准确率低等问
摘要本篇来用OpenCV实现Halcon中一个简单的网格缺陷检测实例。 Halcon中对应的例子为novelty_detection_dyn_threshold.hdev。并对二值化中的三种阈值处理进行介绍和比较：全局阈值二值化（含OTSU方法）自适应阈值二值化双阈值二值化阈值处理分析1️⃣全局阈值二值化-threshold()OpenCV的threshold函数一般是给定一个阈值，对超
网格化是将凹多边形或有边相交的多边形划分成凸多边形。由于openGL渲染时只接受凸多边形，这些非凸多边形在渲染之前必须先被网格化。第一行中第一个图形是4条边的凹多边形，第二个图形中间有个洞，第三个图形有相交的边下载： tessellation.zip, stencilTess.zip 概述 网格化基本的步骤是将所有非凸多边形的顶点坐标发送到网格器而不是直接发送到OpenGL渲染
【1】方框滤波方框滤波（box Filter）被封装在一个名为boxblur的函数中，即boxblur函数的作用是使用方框滤波器（box filter）来模糊一张图片，从src输入，从dst输出。函数原型：C++: void boxFilter(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize,
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2024-06-19 05:40:53
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灰度图像数字化##我们平时使用PS或者其它图像处理的软件打开一个要处理的图像，当我们将图像放大的足够大的时候我们会发现很多个灰度程度不同的小方格，其中每个方格就相当于一个像素，水平方向的方格数代表这个图像的像素宽度（通常在图像的属性信息中可以查看到图像以像素为单位的宽度），同样垂直方向上的方格的个数代表图像的像素高度。计算机会将每个方格化为一个数值- “位深度”，是将一个方格化为[0,255]之间
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2024-04-22 09:50:26
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文章目录前言一、Mask二、彩色直方图三、画出基本图形四、图片上显示文本五、人脸检测 前言本文为9月10日OpenCV学习笔记——Mask、彩色直方图、人脸检测，分为五个章节：Mask；彩色直方图；画出基本图形；图片上显示文本；人脸检测。一、Mask提取感兴趣的区域。import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as
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2024-04-11 13:08:42
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任务目的使用 HTML 与 CSS 实现类似 BootStrap 的响应式 12 栏网格布局，根据屏幕宽度，元素占的栏数不同。 任务描述需要实现如 效果图 所示，调整浏览器宽度查看响应式效果，效果图中的红色的文字是说明，不需要写在 HTML 中。 任务注意事项网格布局的作用在于更有效地控制元素在网页中所占比例的大小。比如，博客中有一个留言板模块，在
学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为1959字，预计阅读5分钟前言这几个月一直在做Android的东西，OpenCV的Demo基本没做，正好前两天也刚下载了VS2022，正好借助新的VS2022做个简单的OpenCV图像切割成九宫格的Demo。实现效果看上图的最右边的，就是切分成9个图的效果，看过我的《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》老朋友应该都知道我要干什么了。没错
参考文章：标定板图片：https://gitee.com/chengwen12333/opencv-camera-calibration_retest/tree/master/ //calibration.cpp
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <time.h>
#includ
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2024-05-22 11:03:32
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所谓的块效应就是在视频编码中人眼察觉到的小块边界处的不连续。通过下面的图有个直观的感受。 可以感受到(a)中的左上角有一些明显的小块，而(b)看上去比较平滑一些。一、块效应产生的原因:1)在对图像进行编码的时候，图像被分成16x16,8x8或者4x4这样的块，然后
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2024-02-23 19:36:55
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本文主要介绍了FLUENT中的多重参考系（MRF）模型，并运用此模型以离心泵内部的流场为例，进行了数值模拟，得到了其压力分布、速度分布情况。1.多重参考系（MRF）模型简介FLUENT 可以进行整个计算区域或者部分区域存在移动的流动模拟[1]，包括单个旋转坐标系和多旋转坐标系、平移坐标系的计算。单旋转坐标系选项适合于旋转机械、搅拌器以及其他相关设备的模拟。由于设备中的转子、推进器、叶片周
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2024-03-19 12:33:42
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python 实现网格聚类算法聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法(如：kmeans)，基于层次的聚类算法(如：BIRCH)，基于密度的聚类算法(如：DBScan)，基于网格的聚类算法等等。基于划分和层次聚类方法都无法发现 非凸面形状 的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法
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2024-03-11 13:59:30
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