opencv 05 彩色RGB像素值操作 RGB 模式的彩色图像在读入 OpenCV 内进行处理时，会按照行方向依次读取该 RGB 图像的 B 通道、G 通道、R 通道的像素点，并将像素点以行为单位存储在 ndarray 的列中。例如， 有一幅大小为 R 行×C 列的原始 RGB 图像，其在 OpenCV 内以 BGR 模式的三维数组形式存储， 如图 2-7 所示 可以使用表达式访问数组内的值。
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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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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本文为挪威北极圈大学（作者：Mike Voets）的硕士论文，共68页。我们的目标是深入了解开发和部署一种深度学习算法，使生物医学图像分析自动化。我们将医学档案系统中的敏感数据匿名化，尝试复制和进一步改进已发布的方法，并扩展我们的算法以支持大规模分析。具体来说，我们的贡献如下。我们撰写了一种乳房X光片的匿名检测算法，并编写了一个乳腺癌检测的专用脚本。这个脚本将用于一个更大的项目，用于从挪威所有的筛
# Python图像轮廓ROI区域提取方法
在图像处理中，提取感兴趣区域（ROI）是一项常见的任务。图像的边缘轮廓是图像中的重要特征，通过提取图像的轮廓可以实现对图像中特定区域的提取和定位。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现图像轮廓ROI区域的提取方法。
## 图像轮廓提取
在图像处理中，轮廓是图像中具有相同颜色或强度的连续像素点的边界。OpenCV库提供了`cv2.fin
原创
2024-06-24 04:41:14
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看了原视频网站的教学视频，感觉内容讲解深入浅出，为加深个人理解，总结如下。0.学习思路 Requests库：自动爬取HTML页面，自动网络请求提交。 Robots.text: 网络爬虫排除标准。 Beautiful Soup: 解析HTML页面。 project1: 2019年中国最好大学排名爬取1.Requests库 安装方式同一般Python库的安装：Windows系统打开cmd，输入pip
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2023-07-07 16:52:04
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在以前介绍IplImage结构的时候，有一个重要的参数——ROI。ROI全称是”Region Of Interest”,即感兴趣的区域。实际上，它是IPL/IPP（这两个是Inter的库）结构IplROI的实例。IplROI包含xOffset、yOffset、height、width和coi成员变量。其中COI代表channel of interest（感兴趣的通道）。ROI的思想是：一旦设定RO
# 使用Python消除图片黑色背景并提取ROI (OTSU法)
在图像处理领域，许多应用需要从图像中提取出感兴趣的区域（Region of Interest，ROI）。当我们处理图像时，经常会遇到黑色背景的情况，这会影响到后续的分析与处理。本文将介绍如何利用 Python 和 OpenCV 库，通过 OTSU 方法去除黑色背景并提取 ROI。
## OTSU法简介
OTSU 方法是一种自动
原创
2024-08-19 07:37:39
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什么是ROIROI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。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正
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2024-05-14 09:16:03
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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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# 图像ROI区域提取深度学习
在计算机视觉领域，ROI（region of interest）指的是图像中感兴趣的区域。提取ROI区域是很多图像处理任务的基础，比如目标检测、图像分割等。近年来，深度学习技术的发展使得ROI区域提取更加高效和精确。本文将介绍如何利用深度学习来提取图像中的ROI区域，并给出相应的代码示例。
## 深度学习在ROI区域提取中的应用
深度学习技术在图像处理领域取得
原创
2024-06-22 03:36:27
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LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述 &nbs
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
前言前面试着提取了Kinect的彩色数据：Kinect学习（三）：获取RGB颜色数据。这次，要试着提取深度数据。Depth Map（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中，Depth Map 类似于灰度图像，只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth图像是配准的，因而像素点之间具有一对一的对应关系。代码先上代码。#include &
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2023-12-31 13:18:21
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# Python中的ROI定义入门指南
ROI（Region of Interest）通常用于图像处理、计算机视觉等领域，用于指定感兴趣区域。本文将带领你逐步了解如何在Python中定义ROI。
## 流程概述
首先，我们需要明确整件事情的流程。以下是实现ROI定义的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
ImageAI可以让程序员和软件开发者只用几行代码，就能轻易地把最先进的计算机视觉技术整合到他们现有的以及新的应用程序里面。
用ImageAI实现目标检测，你只需要以下步骤：
安装Python
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2023-08-03 23:45:59
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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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# Python OpenCV ROI实现教程
## 引言
在图像处理中，ROI（Region of Interest）指的是对图像中某个特定区域的感兴趣部分进行处理。在使用Python和OpenCV进行图像处理时，实现ROI功能可以帮助我们更加高效地处理图像。本教程将向你介绍如何使用Python和OpenCV实现ROI功能。
## 整体流程
下面是实现ROI功能的整体流程：
| 步骤
原创
2023-09-30 12:35:25
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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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1. image_transportros规定了多种基本的数据结构，用于node之间的传输。图像也是一种常用的数据，image_transport package就是用来处理图像数据传输的，它本身是个框架，只提供最基本的原始图像数据(raw)，如果需要降低传输时的带宽，还需要压缩格式，由框架下集成的各种插件来完成。image_transport 会发布 sensor_msgs/Image 格式的数
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2023-08-26 10:52:35
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