在图像处理的领域中，水印的灰度处理常常引发了一系列问题。特别是在Java环境中解析这些图像以提取水印坐标时，效果未必如人所愿。本文将围绕“Java图像灰度处理得到水印坐标”的过程展开，详细记录其问题背景、错误现象、根因分析、解决方案及预防优化等方面，帮助读者从多维度理解并解决此问题。
### 问题背景
在数字图像处理中，水印的添加与提取是版权保护的重要手段。通常情况下，水印嵌入在图像中其不易察
Ansible 是当前被广泛应用的自动化工具之一，它通过轻松地扩展、部署和管理服务器或应用程序，使得运维工作更加高效和简单。而在 Ansible 中，红帽（Red Hat）则是一个备受关注的领域。
红帽是 Linux 发行版之一，以其稳定性和强大的特性而著称。在 Ansible 中，我们可以通过一些操纵红帽系统的模块来处理得到的红帽系统，从而更好地管理和维护服务器。
首先，我们可以通过 Ans
原创
2024-02-19 13:07:31
78阅读
十二、图像轮廓图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体，用于后续的计算。因为边缘检测得到的边缘是不连续的。查找图像内的轮廓信息： cv2.findContours()绘制轮廓： cv2.drawContours()12.1 查找并绘制轮廓12.1.1 查找图像轮廓image,contours,hierarchy=cv2.findContours (image,mode,method)返回值：ima
转载
2024-02-10 21:11:09
1006阅读
绘制轮廓cv2.drawContours可以实现轮廓绘制. 格式: cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, o ...
转载
2021-08-17 19:46:00
312阅读
python+opencv之边缘填充一、边缘填充相信很多喜欢玩电脑的小伙伴，遇到过这种情况：有时候换电脑壁纸的时候，原本一张很好看完整的图片，换成电脑壁纸就是一个不完整或者由很多重复的图片组成的壁纸。其实这里就有填充的出现。边缘填充：因为对于图像的卷积操作，最边缘的像素一般无法处理，所以卷积核中心到不了最边缘像素。这就需要先将图像的边界填充，再根据不同的填充算法进行卷积操作，得到的新图像就是填充后
转载
2023-08-15 15:20:06
594阅读
小白学python（opencv寻找并绘制轮廓）凸包检测提取轮廓原理代码轮廓检测 绘出矩形框获取轮廓绘出轮廓代码将图中的轮廓用圆和矩形绘制 凸包检测提取轮廓原理对二值图像进行轮廓分析之后，对获取到的每个轮廓数据，
可以构建每个轮廓的凸包，构建完成之后会返回该凸包包含
的点集。根据返回的凸包点集可以绘制该轮廓对应的凸包。
OpenCV对轮廓提取凸包的API函数如下：
convexHull(
Inp
转载
2023-09-26 18:16:40
130阅读
好久没更新了，最近变得很浮躁，研究生读的有点疲惫，写写博客吧！【目标】提取图像中的目标轮廓【寻找轮廓】findContours(InputOutputArray二值图, 点类型的contours, int mode, int method, Point offset=Point())；或findContours(InputOutputArray二值图, 点类型的contours, OutputAr
转载
2024-06-01 07:56:46
55阅读
目录零之前言一.轮廓检测1.简述2.实现①参数②返回值二.绘制轮廓1.实现三.轮廓的特征1.矩2.图像的重心3.轮廓面积4.轮廓周长5.近似轮廓6.凸包7.边界矩形①正矩形②旋转矩形8.最小外接圆三.轮廓的性质1.极点2.轮廓匹配零之前言本节内容，书里的内容可能有些问题，需要额外的查询更多的博客，然后我又放出一位写的比较好的博客：一.轮廓检测1.简述轮廓检测主要是利用cv2.findContour
转载
2023-08-06 13:57:32
180阅读
(目录)
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
使用Canny边缘检测算法
edges = cv2.Canny(gray,
上学那会儿，我们同学说“学这微积分有什么啊，我去买菜还积个分呢？”N年之后终于用上了。
原创
2022-09-16 13:53:40
1118阅读
轮廓发现：当通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。对象测量：opencv 中轮廓特征包括：如面积，周长，质心，边界框等。findContours()与dra
转载
2023-08-14 23:20:08
184阅读
# 图像轮廓提取的Python应用
图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，轮廓提取则是其中一个常见的任务，用于识别和表示图像中物体的形状和边缘。在许多应用中，如物体识别、监控和自动驾驶等，准确提取物体的轮廓至关重要。本文将介绍如何使用Python进行图像轮廓提取，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像轮廓提取？
轮廓可以被视为图像中物体边界的集合，通常是通过颜色、亮度或纹理的变化来定义的。
原创
2024-10-20 07:43:42
75阅读
问题引出 要做的是，不要提取到树叶和树枝，只是把荔枝（果实）的轮廓提取出来思路1.首先将RGB图像转成HSV图像 2.在HSV下，将色温为红色的标白，其他颜色的标黑. 3.然后根据这个图，双重for循环，检测周围的点，如果是01分界就打点，否则继续遍历下一个点。转化为HSV图像并且完成标记#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.
转载
2023-08-02 18:23:08
297阅读
Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 48 篇。 Python OpenCV学在前面轮廓检测与轮廓特征cv2.findContours 函数返回值 contours轮廓特征矩轮廓面积轮廓周长外接矩形其余补充学习橡皮擦的小节 学在前面图像金字塔学习的时候，就要想着有个金字塔在你眼前，这个金字塔最底部是你的原图像（源图像）。关于图像金字塔
转载
2024-07-31 11:33:05
41阅读
轮廓入门目标1. 轮廓入门1.1 什么是轮廓1. 2 如何绘制轮廓1.3 轮廓近似方法2. 轮廓特征2.1 特征矩2.2 轮廓面积2.3 轮廓周长2.4 轮廓近似2.5 轮廓凸包2.6 检查凸度2.7 边界矩形2.7.1 直边外接矩形2.7.2 旋转矩形(最小外接矩形)2.8 最小外接圆2.9 椭圆拟合2.10 直线拟合3. 结语 目标在本篇文章中，我们将学习到以下内容：了解轮廓是什么学习查找轮
转载
2023-09-22 08:15:39
498阅读
Fu Xianjun. All Rights Reserved. 绘制手掌多边形轮廓文章目录前言使用步骤1.轮廓查找与绘制2.计算轮廓的面积及长度3.使用Hu特征进行形状匹配4.轮廓的几何形状拟合总结 前言边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到边缘并不是一个整体。二、使用步骤1.轮廓查找与绘制1.使用cv2.findContours()函数，实现图像轮廓的查找。2.使用cv2.dr
转载
2023-08-04 13:43:39
456阅读
本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵(不要求全部框出)轮廓检测Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。import cv2img = cv2.imread('cloud.jpg')# 灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2
转载
2024-06-12 14:55:30
37阅读
相比C++而言，Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库，以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。提示：转载请详细注明原作者及出处，谢谢！本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法。本文不介详细的理论知识，读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐清华大学出版社的《图像处
转载
2023-08-04 20:41:31
282阅读
轮廓算法的原理先将图片灰度化，之后进行滤波降噪，接着边缘检测，最后二值化
原创
2021-04-22 18:02:27
1250阅读
轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "boboa"
def contours_demo(image):
dst = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
gray = cv2.cv
转载
2023-06-14 13:47:47
1219阅读
