# Python查找图像坐标
在计算机视觉和图像处理中，我们经常需要对图像进行分析和处理。其中，查找图像坐标是一项常见的任务，它可以帮助我们定位图像中感兴趣的区域，为后续的处理和分析提供基础。
## 图像坐标系统
在开始讨论图像坐标的查找之前，首先我们需要了解图像坐标系统。图像坐标系统是一个二维坐标系统，它由图像的像素组成。图像的左上角为原点(0, 0)，x轴向右增长，y轴向下增长。如下图所
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2024-01-13 04:56:33
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1、目标在本文中我们要回答下面这4个问题： （1）怎样遍历图像中的每一个像素； （2）OpenCV中矩阵值怎样存储； （3）怎样测试我们的算法的效率； （4）什么是查找表，我们为什么要是用它？2 关于测试demo这里，我们考虑一种非常简单的色彩降低方法。我们已经知道，使用了unsigned char类型的矩阵项最高可以拥有256种不同的值。那么对于3通道图像来说，那就有16,000,000
文章目录第七章——图像搜索一、前期准备知识1.基于内容的图像检索2.视觉单词二、图像搜索流程1流程2流程3三、使用几何特性对结果排序 第七章——图像搜索主要内容：利用文本挖掘技术对基于图像视觉内容进行图像搜索本章提出利用视觉单词的基本思想，解释完整的安装细节，在一个实例数据集上进行测试。一、前期准备知识1.基于内容的图像检索在大型的图像数据库上，CBIR（Content-Based Image
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2023-06-16 09:24:06
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本章将展示如何利用文本挖掘技术基于图像视觉内容进行图像搜索。在本章中，阐明了利用视觉单词的基本思想，完整解释了的安装细节，并且还在一个示例数据集上进行测试。本章图像搜索模型是建立在BoW词袋基础上，先对图像数据库提取sift特征，对提取出来的所有sift特征进行kmeans聚类得到视觉单词(每个视觉单词用逆文档词频配以一定的权重)，然后对每幅图像的sift描述子进行统计得到每幅图像的单词直方图表
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2024-03-11 17:02:02
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方式1使用urllib库import urllib.request
import os ,stat
url = "https://cn.bing.com/th?id=OHR.Lidong2019_ZH-CN0761273672_1920x1080.jpg"
try:
urllib.request.urlretrieve(url,filename="/home/baixiaoxu/desk/
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2023-06-26 10:13:05
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轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现 使用方式如下：import cv2
img = cv2.imread("./test.jpg") #读取原始图片，彩色三通道图片
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转化成
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2024-03-04 16:24:33
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目录7.1 基于内容的图像检索从文本挖掘中获取灵感——矢量空间模型7.2 视觉单词创建词汇7.3 图像索引7.3.1 建立数据库7.3.2 添加图像7.4 在数据库中搜索图像7.4.1 利用索引获取候选图像7.4.2 用一幅图像进行查询7.4.3 确定对比基准并绘制结果7.5 使用几何特性对结果排序7.1 基于内容的图像检索大型图像数据库上，CBIR（Content-Based Image Ret
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2023-08-02 10:23:27
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目录一、基于内容的图像检索二、 视觉单词三、 图像索引 3.1 建立数据库3.2 添加图像 编辑四、在数据库中搜素图像 4.1 利用索引获取候选图像4.2 用一幅图像进行查询 4.3 确定对比基准并绘制结果 五、 使用几何特性对结果排序一、基于内容的图像检索 CBIR技术用于检索在视觉上具有相似
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2023-06-07 17:03:14
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#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from cv2 import COLOR_BGR2GRAY def main(): # 读取原图 img_rgb = cv2.imread("d
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2020-07-10 18:54:00
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1. 找出两个文件夹里相同的文件，保存输出# !/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
import os
import glob
from PIL import Image
#指定找到文件后，另存为的文件夹路径
outDir = os.path.abspath('/home/chenxp/datadisk/pascal/VOCdevkit/VOC2010/
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2024-02-19 16:57:18
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# 使用Python查找图像中的矩形
图像处理是计算机视觉中非常重要的一个领域。今天，我们将通过Python使用OpenCV库来查找图像中的矩形。接下来，我将为你提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
我们将这个过程分为几个主要步骤，详见下表：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-----------------
最近项目不那么紧张，有时间来研究一下Python,先前断断续续的自学了一段时间，有些浅基础。刚好在码云上看到比较适合的案例，跟着案例再往前走一波。 案例一：爬虫抓图 开发工具：PyCharm 脚本语言：Python 3.7.1 开发环境：Win10 爬取网站：图 # Win下直接装的 python3
pip ins
文章目录1、基于内容的图像检索1.1 定义1.2 特点1.3 层次划分1.4 矢量空间模型2、视觉单词2.1 创建词汇3、图像索引3.1 建立数据库3.2 添加图像4、在数据库中搜索图像4.1 利用索引获取候选图像4.2 用一幅图像进行查询5、使用几何特性对结果排序 1、基于内容的图像检索1.1 定义图像检索：从图像库中查找含有特定目标的图像，也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。
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2023-06-16 16:51:04
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在2年前我发过一个帖子，就是说图片相似度的。总体来讲，最近工作上绕了一圈又回到了这里。所以就开个帖子再来说下，让更多的同学能够去使用。 在图片处理上其实还是需要用到一个库，前两天社区还有朋友说到——PILLOW。聊下PILLOW吧，前身是PIL，PIL可以非常简单的将一个图 片直接转换成像素点的一个集合。就比如Python中提供简单的API可以直接将一张300*200的图转换成由300*200个
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2023-08-05 21:38:26
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前言最近在做一个海量图片检索的项目，可以简单的理解为“以图搜图”，这个功能一开始是搜索引擎带火的，但是后来在电商领域变得非常实用。在制作这个图片检索的项目前，笔者搜索了一些资料，如今项目临近结尾，便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。提到检测“某某”的相似度相信很多人第一想法就是将需要比较的东西构建成两个向量，然后利用余弦相似度来比较
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2023-09-11 22:56:48
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python图像识别一般基础到的就是tesseract了，在爬虫中处理验证码广泛使用。安装安装教程网上大都差不多，Windows下确实比较麻烦，涉及到各种路径、环境变量甚至与linux不同的路径分隔符，所以这里的安装是基于Centos7。1. 依赖安装yum install -y automake autoconf libtool gcc gcc-c++2. 安装leptonicaLeptonic
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2024-08-10 18:43:49
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Iconfinder 是一个图标搜索引擎，为设计师、开发者和其他创意工作者提供精美图标，目前托管超过 34 万枚图标，是全球最大的付费图标库。用户也可以在 Iconfinder 的交易板块上传出售原创作品。每个月都有成千上万的图标上传到Iconfinder，同时也伴随而来大量的盗版图。Iconfinder 工程师 Silviu Tantos 在本文中提出一个新颖巧妙的图像查重技术，以杜绝盗版。我们
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2024-02-23 09:35:49
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一、实现功能 判断在指定坐标范围内，是否存在相似度大于n的图片，并返回坐标。二、基本思路 A=你需要寻找的图片 B=截取当前页面中指定范围的图片 利用opencv 判断A在B中的位置， 在该位置截取与A图同大小的图片C 对比图片C与图片A的相似度三、实现的代码段 1、安装所需要的库 pip install opencv-python
pip install pywin3
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2023-07-01 19:27:11
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在图像处理领域，一库在手，相当于天下已有。最近，有一位搞数据科学的小姐姐Parul Pandey，整理了一份实用Python图像处理工具，内含十大经典Python库。这份资源中的工具可用于图像处理中的常见任务，包括裁剪、翻转、旋转、图像分割、分类和特征提取、图像恢复和图像识别等。可谓干货满满，图像处理提升效率必备。量子位取其重点，将文章翻译整理如下：1、scikit Imagescikit-ima
图像多数颜色提取
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2021-07-15 13:32:40
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