OpenCV的使用前言一、OpenCV、图片二值化、图片的腐蚀膨胀学习二、使用1.引入库2.读取图片3.对图片进行腐蚀4.获取矩形框5.对图片进行裁剪完整代码三、最终效果 前言最近老师给了我一些图片，让我按照每张图片内的矩形框进行截图，图片量不是很大，但是自己有点懒，不想用PS去一张一张的截图，于是就去学习了一下OpenCV的使用，用代码进行截图。一、OpenCV、图片二值化、图片的腐蚀膨胀学习
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2023-11-29 00:27:18
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# 如何使用Python OpenCV截取屏幕区域
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python中的OpenCV库来截取屏幕区域。这是一个常见的任务，尤其在图像处理和计算机视觉方面非常有用。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步所需要的代码和解释。
## 流程
首先，让我们来看一下整个截取屏幕区域的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------
原创
2024-03-28 05:09:48
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python opencv 提取图像的区域 start_x = index_box[0]
start_y = index_box[1]
end_x = index_box[2]
end_y = index_box[3]
index_person_img = camera1_img[start_y:end_y,start_x:end_x]
index_person_img = cv2.cv
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2023-06-26 10:45:35
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# 使用Python OpenCV截取特定区域
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大的开源库。它提供了多种功能来处理和分析图像，其中包括截取特定区域的能力。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python和OpenCV来截取图像的特定区域，并逐步进行代码示例展示。
## 1. 环境配置
在开始之前，我们需要确保已经安装了必要的库。可以通过以下命令安装OpenCV库：
```b
# Python OpenCV 图像截取圆形区域
在数字图像处理领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的库，它为我们提供了丰富的工具，用于图像处理和计算机视觉的任务。今天，我们将讨论如何使用 OpenCV 截取图像中的圆形区域。无论你是计算机视觉的初学者，还是想要提高图像处理技能的开发者，这篇文章都将为你提供实用的知识和示例代码
Mat 类提供了多种方便的方法来选择图像的局部区域。使用这些方法时需要注意,这些方法并不进行内存的复制操作。如果将局部区域赋值给新的 Mat 对象,新对象与原始对象共用相同的数据区域,不新申请内存,因此这些方法的执行速度都比较快。1 单行或单列选择提取矩阵的一行或者一列可以使用函数 row()或 col()。函数的声明如下:Mat Mat::row(int i) const
Mat Mat::co
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2023-12-06 23:40:18
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# 使用Java与OpenCV截取特定区域
在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的技术。Java结合OpenCV库，能够高效地进行图像的各种操作。本文将阐述如何使用Java与OpenCV截取图像的特定区域，并提供具体的代码示例。
## 一、环境准备
在开始之前，请确保已在计算机上安装Java和OpenCV库。您可以通过以下步骤进行安装：
1. 下载并安装Java Development K
原创
2024-09-29 03:53:10
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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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1，Opencv中的ROI介绍
ROI(Region of Interest)是指图像中的一个矩形区域，可能你后续的程序需要单独处理这一个小区域，如图所示
如上图所示，就是ROI的一个例子，如果你对图像设置了ROI，那么，Opencv的大多数函数只在该ROI区域内运算（只处理该ROI区域），如果没设ROI的话，就会出来整幅图像。
ROI非常有用，例如我们想把图像中的人脸扣出来，进行人脸识别。
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2024-05-23 10:48:18
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问了能够在项目中实现对某一部分区域的提取和显示，这里搜索了部分博客，整理如下，项目太紧，大部分是复制过来。 一、得到由矩形提取到的图像 第一步，把截取图像中需要的区域存入矩阵。 CvMat* cvGetSubRect(const CvArr* arr, CvMat* submat, CvRect rect);IplImage&n
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2023-10-08 11:58:19
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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
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2024-03-02 09:14:10
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列表的操作1.列表的拼接 (同元组) 2.列表的重复 (同元组) 3.列表的切片 (同元组) 语法 => 列表[::] 完整格式：[开始索引:结束索引:间隔值] (1)[开始索引:] 从开始索引截取到列表的最后 (2)[:结束索引] 从开头截取到结束索引之前(结束索引-1) (3)[开始索引:结束索引] 从开始索引截取到结束索引之前(结束索引-1) (4)[开始索引:结束索引:间隔值] 从开
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2024-06-26 15:35:16
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文章目录1 环境2 效果3 原理4 案例 1 环境Python 3.8.8PyCharm 2021opencv-python2 效果3 原理 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素
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2023-12-15 04:51:17
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区域生长：就是以某个像素值进行扩散，查找颜色相近的范围区域。这里主要介绍四种方法： 固定灰度值、动态灰度值、固定RGB值、动态RGB值。这四种方法对应不同图片。经测试效果可以1.固定灰度值区域生长//固定灰度值区域生长
cv::Mat RegionGrow(cv::Mat src, cv::Point2i pt, int th)
{
cv::Point2i ptGrowing;
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2023-10-16 00:16:03
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# 用Python和OpenCV截取三角形区域
在计算机视觉领域，图像处理是一个非常重要的任务。其中，截取特定区域是许多应用场景的基础，尤其是截取不规则图形的区域，例如三角形。在这篇文章中，我们将使用Python和OpenCV库来实现三角形区域的截取，并提供详细的代码示例和图示，帮助你更好地理解这一过程。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer V
原创
2024-09-09 07:43:03
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# 截取图像某一区域：使用Python OpenCV实现
在图像处理中，有时候我们需要截取图像中的某一区域进行后续的处理或分析。Python的OpenCV库提供了丰富的功能来实现这样的需求。本文将介绍如何使用OpenCV来截取图像的某一区域，并给出相应的代码示例。
## 安装OpenCV库
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip来进行安装：
```bash
pip install
原创
2024-05-17 04:13:36
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OpenCV学习——视频操作视频读写保存视频视频追踪meanshift算法Camshift算法 视频读写再进行视频读写的情况下，需要创建一个VideoCapture对象# 获取视频对象
cap = cv.VideoCapture(filepath)
# filepath：视频文件路径
# 释放对象
cap.release()获取视频的某些属性retval = cap.get(propId)
#
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2024-03-18 11:34:53
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OpenCV视频中分割圆形区域，利用判断图中的点是否在画的圆内，如果在圆内，则不变色；如果不在圆内，则改变它的的颜色。从而只能看到圆内的视频，并且可以把圆形部分截取，利用的是ROI（感兴趣区域），但是因为图片必须是矩形的，所以ROI也只能是矩形，截取的圆外接矩形。使用的开发工具OPENCV版本：OpenCV2.4.13操作系统：windows10VS版本：VS2015专业版加载视频加载视频有两种方
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2023-11-02 13:38:48
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先上代码from pyautogui import screenshot
import time
from PIL import ImageGrab
# Grab Screenshot of Screen
def grab_screenshot():
shot = screenshot()
shot.save('my_screenshot.png')
# Grab Screensh
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2023-05-24 17:11:30
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以程序自动完成游戏黑白块为例：  
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2023-12-21 12:12:15
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