重点：一、查找图像轮廓：findContours()函数coutours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) 1、image与函数参数中的原图像一致 （opencv4~取消第一个参数） 2、co
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2023-10-16 16:30:01
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# python计算CT图像面积的实现流程
## 1. 简介
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python计算CT（Computed Tomography，计算机断层扫描）图像的面积。首先，我会给你一个整体的流程图，然后逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的Python代码来实现。
## 2. 流程图
下面是计算CT图像面积的流程图：
```mermaid
graph TD;
A
原创
2023-11-27 07:43:25
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# Python计算DCM图像面积
## 引言
在医学影像领域，DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）是一种标准格式，用于存储、传输和显示医学影像数据，如CT（Computed Tomography）和MRI（Magnetic Resonance Imaging）等。DCM图像通常由一系列二维图像组成，这些图像通过切片的方式呈
原创
2023-11-26 10:23:35
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1 引言在二值图像f中，相互联结的白色像素的集合成为一个前景目标白色区域。本章对二值图像f内每个区域进行标记操作，进而求得区域的数目，并计算每个区域的面积。物体标识的一般过程如下：从左到右，从上到下逐个像素扫描若该点为前景物体，则以该点为种子进行区域增长并标记。重复上述过程，直至所有像素都被访问过为止。最后输出标记后的图像。2 物体标识代码实现2.1 读入彩色图像执行灰度化和二值化def get_
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2023-10-13 20:15:10
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问题描述：关键字：VS2015、Opencv、形状、周长、面积、轮廓提取在很多时候我们需要对一些形状进行识别，其中包括对形状的区分、对图像的提取、对面积和周长的计算等等，这时我们可以利用opencv进行运用从而实现目的。本篇文章源于有一次同学提出了一个问题：存在一张图片如下，把图中的红色内容提出来，并且识别形状（正三角形，圆形，正方形），计算面积，周长，边长，中心点，接下来我们就用VS2015+O
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2024-01-04 06:10:36
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Python可以通过pillow获取图片大小信息，获取方法：安装pillow：pip install pillow
获取本地图片信息：import os
from PIL import Image
path = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img = Image.open(path)
print img.format # PNG
print img.siz
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2023-05-18 21:48:00
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基于MATLAB的不规则面积图像测量 基于MATLAB的不规则面积图像测量* 不规则图像/图像处理/面积计算 1 引言 在当今这个生活节奏迅速的时代,测量工作已经难以通过事事亲力亲为得到保证,特别是在复杂的环境条件下(如强电磁、强辐射、强腐蚀的环境),因此我们需要通过其他方式手段来达到我们的测量目的。近代科学和工业化的发展,也要求测试技术突破经典的测量方法和技术,寻求新的测试原理与手段。图像测量作
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2024-09-17 16:36:08
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计算三角形的面积,包括对三角形边长是否有效的判断
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2023-06-07 10:55:02
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# 医学图像分割用Python计算图形面积教程
## 一、整体流程
为了实现医学图像分割并计算图形面积，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取医学图像数据 |
| 2 | 对图像进行预处理 |
| 3 | 进行图像分割 |
| 4 | 计算分割后的图形面积 |
## 二、具体操作步骤
### 1. 读取医学图像数据
首先
原创
2024-06-22 03:32:50
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面积图一.面积图简介面积图又叫区域图。 它是在折线图的基础之上形成的， 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充，这样一个填充区域我们叫做面积，颜色的填充可以更好的突出趋势信息。需要注意的是颜色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系，没有透明度的面积会导致不同序列之间相互遮盖减少可以被观察到的信息。和折线图一样，面积图也用于强调数量随时间而变化
目录第一部分：Python图像识别基础1.1 图像识别简介1.2 Python图像识别常用库1.3 实战案例：图像识别基础1.4 注意事项第二部分：Python图像识别高级技巧2.1 深度学习2.2 卷积神经网络（CNN）第三部分：Python图像识别实战项目3.1 人脸识别3.2 物体检测第四部分：Python图像识别注意事项与优化策略4.1 数据预处理4.2 特征选择4.3 模型评估4.4 模
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2024-09-18 13:24:36
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憨批的语义分割重制版3——Pytorch 搭建自己的PSPNet语义分割平台学习前言什么是PSPNet模型代码下载PSPNet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、加强特征提取结构3、利用特征获得预测结果二、训练部分1、训练文件详解2、LOSS解析训练自己的PSPnet模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训练结果预测 学习前言还是搞个Pytorch版本的，是我最后的倔强。什
本次要记录的内容是：连通组件标记算法(connected component labeling algorithm)及其信息统计。 图像的连通组件（或者称为连通域更顺口一点）是针对于二值图像而言的，我们都知道二值图像只有0和255这两种像素值分布，当我们扫描二值图像中的每个像素点，并将像素值相同的而且相互连通的像素点分为相同的连通域, 最终得到图像中所有的像素连通组件。最后得到的结果中，每一个连通
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2023-11-10 10:58:41
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OpenCV轮廓Contour与连通域Connection朋友们，今天我想跟大家分享OpenCV中的轮廓Contour与连通域Connection相关的知识。通过这篇blog，你将了解：怎么对图片进行二值化什么是OpenCV 中的轮廓与连通域。如何用OpenCV 提取轮廓和连通域。如何使用不同的颜色来显示这些轮廓与连通域。轮廓与连通域的区别。在得到二值图的基础上，今天我想跟大家分享以下如何在Ope
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2024-03-01 09:33:52
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OpenCV均值哈希与感知哈希计算，比对图像相似度，当计算出来的汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大，这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索.离散傅里叶变换的推导 具体代码和OpenCV代码请移步到博客下面附上Mathmetica代码设X (n) 是一个长度为M的有限长序列，则定义X (n) 的N点离散傅里叶变换为
X (k) = DF
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2024-06-26 15:38:21
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一、计算面积 ( 可以帮我们计算小班面积 )添加 AREA 字段，然后右键点击字段列，然后点击 CALCULATE VALUES; ---> 选择 ADVANCED －－》把下面的代码输入，然后在最下面 = 处写 OUTPUT 点击 OK 就 OK 了。 Dim Output as doubleDim pArea as IareaSet pArea = [shape]Output = pAr
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2023-10-28 09:33:12
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为什么使用函数我们知道圆的面积计算公式为：S = πr2当我们知道半径r的值时，就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积：r1 = 123
r2 = 33
r3 = 555
s1 = 3.14 * r1 * r1
s2 = 3.14 * r2 * r2
s3 = 3.14 * r3 * r3当代码出现有规律的重复的时候，你就需要当心了，每次写3.14 * x * x不仅很麻
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2023-11-01 17:33:11
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计算机视觉 实验一 图像的基本操作一、实验目的二、实验内容及要求三、 实验程序实验内容1：图像的打开、保存、显示实验内容2：图像上添加文字实验内容3：图像的减法运算实验内容4：图像的水平镜像实验内容5：图像的缩放四、实验结果记录五、附实验用图片下载 一、实验目的图像的打开、保存、显示；图像上添加文字；图像的减法运算；图像的水平镜像；图像的缩放；实验软件 Python、OpenCV、NumPy二、
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2023-11-27 10:32:46
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导言在人工智能的风潮中，图像目标检测技术作为智能视觉的核心，正引领着未来的发展。本文将带您踏上一场人工智能之旅，通过基于PyTorch的图像目标检测，开启您在智能领域的探索之旅。1. PyTorch：创新深度学习的引擎PyTorch，作为深度学习领域的明星框架，以其灵活性和强大的功能广受开发者青睐。其直观的API设计和动态计算图机制为图像目标检测任务提供了便利。2. 图像目标检测：智能视觉的核心图
# 计算机视觉如何计算图像实际面积
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，致力于让计算机“看”和“理解”图像或视频内容。在许多应用场合，比如医学图像分析、遥感、以及工业检测，计算了解到物体的实际面积是至关重要的。本文将详细探讨如何通过计算机视觉计算图像中的实际面积，包括基本原理、步骤、算法实现及代码示例。
## 1. 计算实际面积的基本原理
在计算机视觉中，图像通常是以像素为单位进行处理的，而
