准备使用工具:Python3.5， 使用库: numpy opencv涉及函数 涉及的函数：cv2.line() , cv2.circle() , cv2.rectangle() , cv2.ellipse() , cv2.putText()等参数说明需要设置的参数： img 你想要绘制的图形的那副图像 color 形状的颜色，以RGB为例，需要传入的元组，例（255,0,0）代
转载
2024-02-21 23:30:54
69阅读
图像轮廓的逼近方法有两种：CHAIN_APPROX_SIMPLE 以freeman链码的方式输出轮廓，所有其他的方法输出多边形（顶点的序列）CHAIN_APPROX_NONE 压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分常用的轮廓检索方式有四种，这里我们只介绍RETR_FREE一种形式:RETR_FREE:检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次。下面向大家展示一下轮廓提取的相关
转载
2023-12-31 15:14:11
112阅读
程序采用OpenCV中国的例程，下面列举了各个详细函数的功能及简单说明。
/**************************************************
* 轮廓检测
* 主要函数：
* cvFindContours
* cvDrawContours
**************************************************/
转载
2024-05-18 14:20:31
133阅读
OpenCv学习笔记1-轮廓检测 文章目录OpenCv学习笔记1-轮廓检测一、轮廓检测的基本原理二、实验流程1.颜色空间转换2.二值化处理3.腐蚀膨胀4.轮廓绘制完整代码 一、轮廓检测的基本原理实现思路：通过找出在一张图片中满足特定像素值的像素点，实现轮廓绘制。实验流程： （1）颜色空间转换 （2）二值化处理 （3）腐蚀膨胀 （4）轮廓绘制二、实验流程1.颜色空间转换实验第一步需要将RGB颜色空间
转载
2023-10-08 21:27:43
237阅读
1. 查找并绘制轮廓#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//-----------------------------------【宏定义部分】
转载
2024-03-16 10:27:20
26阅读
在学习渲染的旅途中，你可能会时不时遇到模型边缘有锯齿的情况。这些锯齿边缘(Jagged Edges)的产生和光栅器将顶点数据转化为片段的方式有关。在下面的例子中，你可以看到，我们只是绘制了一个简单的立方体，你就能注意到它存在锯齿边缘了：可能不是非常明显，但如果你离近仔细观察立方体的边缘，你就应该能够看到锯齿状的图案。如果放大的话，你会看到下面的图案：这很明显不是我们想要在最终程序中所实现的效果。你
转载
2024-05-07 19:01:47
58阅读
## OpenCV消除锯齿（Antialiasing）的方法及其在Python中的应用
在计算机图形学中，锯齿（jaggies）是指图像或曲线在显示时出现的锯齿状边缘，这是因为数字显示设备无法准确地显示曲线或直线。为了解决这个问题，我们可以使用一些技术来消除锯齿，使图像显得更加平滑和真实。本文将介绍在OpenCV库中消除锯齿的方法，并提供使用Python语言的代码示例。
### 1. 什么是锯
原创
2023-08-26 08:40:53
3829阅读
消除锯齿是图像处理中常见的一种技术，其目的是去除图像中的锯齿状边缘，使图像边缘更加平滑和自然。在计算机视觉和图像处理的应用中，消除锯齿可以提高图像的质量和清晰度，使得图像更适合进行后续的分析和处理。
Python中有一个强大的开源图像处理库OpenCV，它提供了丰富的图像处理函数和工具，可以方便地实现图像消除锯齿的功能。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来消除图像中的锯齿，并提供相关的
原创
2023-08-24 20:55:36
1661阅读
# Python OpenCV 锯齿平滑
在计算机视觉和图像处理中，平滑是一种常见的图像处理技术。在处理图像时，我们往往需要消除图像中的锯齿状边缘，使图像更加清晰和平滑。Python中的OpenCV库提供了丰富的图像处理功能，包括平滑处理。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库对图像进行锯齿平滑处理。
## 锯齿平滑算法
锯齿平滑是一种图像处理技术，旨在减少图像中的锯齿状边缘，使图像
原创
2024-04-10 05:47:22
338阅读
# 使用 OpenCV 在线去锯齿（Anti-aliasing）教程
在计算机视觉和图像处理领域，锯齿现象常常影响图像或视频的质量。锯齿通常出现在斜线或曲线的边缘处。为了提高图像质量，抗锯齿（Anti-aliasing）技术可以被用来减轻这种现象。今天，我们将通过 OpenCV 库在 Python 中实现简单的抗锯齿效果。本教程会详细解释每一步的实现流程，同时提供相应的代码示例和注释。
##
加载np数组： np.load(textfile)霍夫圆检测circles = cv.HoughCircles(cimage, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 30, param1=50, param2=30, minRadius=50, maxRadius=90)
cv.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles, param1,
# 使用Python OpenCV进行羽化和去锯齿处理
在数字图像处理中，羽化和去锯齿是常见的技术，用于改善图像质量，使视觉效果更加柔和。本文将详细介绍如何使用Python的OpenCV库来实现这两种效果，并提供代码示例以帮助读者理解这些概念。
## 1. 什么是羽化和去锯齿
**羽化**是指在选区的边缘逐渐过渡，使得边缘变得更平滑，避免了硬边缘带来的突兀感。这一过程通常用于图像合成和特效处
注：到这一篇，opencv部分的流程过了一般，下一篇将开始PyTorch课程的流程六.轮廓检测方法<1>图像轮廓概念轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓是图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。边缘检测和轮廓检测的区：边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈
转载
2024-05-24 22:04:12
83阅读
1.图像的矩 参考链接：。，图像的几何矩定义如下： 其中与的取值范围为,图像的阶中心矩定义如下： 其中与的取值范围为,与代表图像的质心。对于离散的数字图像，积分变换转换为求和变换后，几何矩和中心矩公式如下： 其中与的取值范围为,与分别代表图像的宽度和高度。归一化的中心矩定位为：，其中，其中是的维度，其中是的维度，阶段表示参数的指数关系 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个
转载
2024-05-06 19:19:22
90阅读
一：内容介绍 本节主要介绍OpenCV的imgproc模块的图像轮廓与分割部分： 1. 查找并绘制轮廓 2. 寻找物体的凸包 3. 使用多边形将轮廓包围 4. 图像的矩 5. 分水岭算法 6. 图像修补 二：学习笔记 1. findContours()函数查找图像轮廓和canny检测边缘、hough检测直线，这些都非常使用(参见：OpenCV成长之路(8)：直线、轮廓的提取与描述
转载
2024-05-21 23:31:42
256阅读
1. 使用多边形将轮廓包围常用的多边形轮廓函数：1.1 返回外部矩形边界Rect boundingRect( InputArray points );1.2 寻找最小包围矩形RotatedRect minAreaRect( InputArray points );1.3 寻找最小包围圆形void minEnclosingCircle( InputArray points,CV_OUT Point2
转载
2024-01-10 21:35:10
29阅读
# 使用 Python OpenCV 绘制锯齿状线条
在图像处理中，有时我们希望以特定的方式绘制线条，例如生成一种锯齿状的效果。在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Python 的 OpenCV 库创建具有锯齿效果的线条。以下是实现过程的基本步骤。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现锯齿状线条的绘制：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-09-10 03:55:40
113阅读
## Python Opencv 边缘平滑
在图像处理领域，边缘锯齿是一种常见的问题，它会给图像带来不美观的效果。针对这一问题，我们可以使用 Opencv 库中的一些函数来实现边缘平滑，从而改善图像的质量。
### 边缘平滑的原理
边缘平滑的原理是通过对图像进行滤波操作，去除锯齿状的边缘，使图像边缘更加平滑。常见的边缘平滑方法包括高斯滤波、中值滤波等。
### 使用 Opencv 实现边缘
原创
2024-04-02 06:51:14
485阅读
实现“python opencv png锯齿处理”的过程和代码解释
## 表格展示整个流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库 |
| 步骤二 | 读取PNG图像文件 |
| 步骤三 | 对图像进行锯齿处理 |
| 步骤四 | 保存处理后的图像文件 |
## 步骤一：导入必要的库
首先，我们需要导入Python中用于图像处理的OpenCV库。在
原创
2024-01-26 16:16:41
47阅读
一、平滑处理平滑处理也被称为“模糊处理”，常用来减少图像上的噪声或者失真，最重要的是降低图像分辨率。平滑操作的各种类型包括线性领域滤波和非线性领域滤波，其中，线性的包括“方框滤波”，“均值滤波”，“高斯滤波”。非线性的包括“中值滤波”，“双边滤波”。线性滤波主要有：1.允许低频率通过的低通滤波；2.允许搞频率通过的高通滤波；3.允许一定范围频率通过的带通滤波；4.阻止一定频率通过的带阻滤波；5.仅
转载
2024-03-26 16:24:06
115阅读
