前言今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子学习一下如何使用Pillow来切割图片。使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线：其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道
摘要最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设物体的位置.像sppnet[1]和快速r-cnn[2]这样的进步减少了这些检测网络的运行时间，将区域提案计算暴露为瓶颈。在本文中，我们引入了一个区域提案网络(RPN)，它与检测网络共享全图像卷积特征，从而实现了几乎免费的区域提案。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的对象边界和对象性分数。RPN是经过端到端的训练，以产生高质量的区域提案，F
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2024-08-12 11:53:40
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最近做验证码识别，原本用MATLAB已经实现的整个识别模型，不过代码要部署在Linux服务器上还是需要用另外的语言实现，于是决定用Python + OpenCV来实现。 bwlabel函数的作用是检测二值图像中连通域的个数及为每个连通域标记后的矩阵。 关于连通域检测算法我是参考的http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad81d4310102vmll.html 这篇文章中的基
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2024-04-12 14:34:54
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一、 One-Pass对应的标记算法（Label.h） 使用： unsigned char label = (unsigned char )fspace_2d(imgMask2.row,imgMask2.col,sizeof(unsigned char)); std::vector shapecenterpoint; int ll = Label::CutAndLable(pTemp,la
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2024-07-05 22:18:15
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Python有很多种调c++的方法，有的复杂有的简单，有时使用的时候反而不知道到底该用哪一种比较好，其实没有最好的方法，只有适合不适合自己。本文从我所遇到的问题说起，然后讲述另一种比较简单的python调c++并且传参numpy矩阵的方法。该方法调用的是python自带的ctypes库，所以使用该方法不用安装或配置任何地第三方库。背景之前项目遇到一个问题，求二值图像连通区域，对于一般的图像其实很简
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2023-10-11 07:01:39
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如何快速在一张二值化了的图片检测那些像素是属于一个物体块？注意快速连通物体检测算法只能识别二值化了的图片中哪些像素是相互连接的一个整体。换句话说就是这个算法可以检测到哪些像素是相互连通的。它其实就是可以看作是计算机算法中的连通子图问题。连通物体检测算法有哪些用？1. OCR文字识别中可以用连通物体检测算法识别哪些像素是属于一个汉字。然后对这个汉字识别 2. 物体检测。直接看下图就懂了我对上面这幅图
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2023-10-06 23:44:04
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Overview对于二值图像来说，每个像素点的值只有类似0/1的两种可能性，一般为0(黑)/255(白)。 如果两个像素点位置相邻且取值相同，那么这两个像素点即处于同一个相互连通的区域内。 从视觉上看，彼此连通的点形成了一个区域，而该区域中所有连通点构成的集合，我们称之为一个连通区域。在图像中，每个像素当以自身为中心时，周围一般存在8个邻接像素。 在判断两个像素是否属于同一连通区域时，根据邻
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2024-04-18 10:25:25
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图像分割1图像分割概述 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。 连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。 &nbs
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2024-08-05 17:33:00
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连通图：在无向图中，若从顶点v到顶点v'有路径，则称v和v'是连通的，若在改图中的任意两个顶点之间都是连通的，则称其为连通图。生成树某一个具有n个顶点的连通图的生成树是该图的极小连通子图，生成树包含这一连通图中的n个顶点和n-1条边。 连通图的生成树是图的极小连通子图，它包含了图中的全部顶点，一个只有n个顶点的连通图的生成树只有n-1条边，若有n个顶点而少于n-1条边，则为非连通图，若多
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2023-10-11 09:31:04
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算法的整体描述:1.从上到下,从左到右,依次遍历整幅图像2.如上图A所示,A点为遇到的外轮廓点(步骤1遍历的过程中遇到的第一个像素值为255的点即为外轮廓点),且没有被标记过,则给A一个新的标记号;从A点出发,按照一定的规则,将A所在的外轮廓点全部跟踪到,然后回到A点,并将路径上的点全部标记为A的标号.3.如上图B所示,如果遇到已经标记过的点A',则从A'开始向右,将它的右边所有的点都标记为A'的
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2024-08-12 13:59:25
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# Python计算连通区域的实现方法
## 介绍
在计算机图像处理中，连通区域指的是图像中相邻像素具有相同属性的区域。计算连通区域可以帮助我们在图像中找到相似的像素集合，并进行进一步的分析和处理。Python提供了一些库函数和算法来计算和处理连通区域，本文将介绍一种常用的实现方法。
## 实现步骤
下面是计算连通区域的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
原创
2023-09-14 04:18:52
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## Python找到连通区域
在计算机科学中，连通区域是指由相邻元素组成的一组元素。在图像处理、计算机视觉和地理信息系统等领域中，找到连通区域是一个常见的问题。Python提供了一些强大的库和算法来解决这个问题。本文将介绍什么是连通区域，为什么它在计算机领域中很重要，并提供一些示例代码来演示如何使用Python找到连通区域。
### 什么是连通区域
连通区域是由具有相同属性或特征的相邻元素
原创
2024-02-12 06:30:30
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第 33 条 通过 yield from 把多个生成器连起来用 生成器有很多好处（参见第 30 条），而且能够解决许多常见的问题（参见第 31 条）。生成器的用途特别广，所以很多程序都会频繁使用它们，而且是一个连着一个地用。 例如，我们要编写一个图形程序，让它在屏幕上面移动图像，从而形成动画效果。假如要实现这样一段动画：图片先快速移动一段时间，然后暂停，接下来慢速移动一段时间。为了把移动与暂停表示
连通区域面积问题是计算机科学及图形学中一个重要的研究方向，主要用于分析图像中的连通区域。本文将系统地阐述如何使用 Python 解决该问题的全过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比及进阶指南。
### 环境配置
在开始之前，我们需要配置一个适合开发的环境。以下是所需的依赖版本和安装流程。
#### 依赖版本
| 依赖 | 版本 |
|-------
# 区域连通性：探索图像中相似像素的连接
区域连通性是图像处理和计算机视觉中的一种重要概念，它用于识别并标记图像中相邻且相似的像素。许多应用，如目标检测、图像分割等，都依赖于区域连通性的算法来实现更深入的分析。在本文中，我们将探讨区域连通的基本概念，并通过Python代码示例进行说明。
## 区域连通性的定义
区域连通性是指在一个图像中，像素的相似性可以通过某种邻域关系（如4邻域或8邻域）来
# 使用 Python 找出连通区域
在许多图像处理和计算机视觉的应用中，找出连通区域是一个重要的任务。连通区域可以被定义为一个区域中所有的相邻像素点的集合。本文将通过执行一个简单的示例来教你如何在 Python 中实现连通区域的检测。
## 整体流程
在开始我们的代码实现之前，我们需要明确整个流程。下面的表格展示了实现连通区域检测的步骤：
| 步骤 | 描述
OpenCVOpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。任务现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。因此，代替处理整个框架，如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤：定义兴趣区在ROI中检测轮廓阈值检测轮廓轮廓线什么是ROI？简而言之
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2023-11-20 07:55:24
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在深度学习中，尤其是语义分割模型部署的结果后处理中，离不开各类形态学处理方法，其中以连通域处理为主；同时在一些传统的图像处理算法中，也需要一些形态学、连通域处理方法。为此，整理了一些常用的连通域处理函数：查找图像中最大的连通域、删除图像中小面积的连通域、删除图像中的黑色连通域、获取形状的骨架。关于博文代码中连通域处理中的图像D:/Img_data/15.bmp，如下所示，各位如果要运行出一样的效果
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2023-11-09 16:52:09
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技术背景连通性检测是图论中常常遇到的一个问题，我们可以用五子棋的思路来理解这个问题五子棋中，横、竖、斜相邻的两个棋子，被认为是相连接的，而一样的道理，在一个二维的图中，只要在横、竖、斜三个方向中的一个存在相邻的情况，就可以认为图上相连通的。比如以下案例中的python数组，3号元素和5号元素就是相连接的，5号元素和6号元素也是相连接的，因此这三个元素实际上是属于同一个区域的：array([[0,
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2023-11-21 19:31:26
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1，在1X1的一个窗口里生成一定数量，一定直径的圆盘。如果有一组或多组相交或相切圆盘把1X1窗口的左右（或上下）两边连接
原创
2022-10-10 15:16:15
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