使用OpcnCV的HoughCircles函数能够单独提取出单个的圆,或者外圆,但是对于圆中有圆的情况就不好进行判断,处理会稍微复杂(反正我没整出来) 最后经过考虑使用approxPolyDP函数进行处理。 上传的函数会与演示图片有些不同,主要是上传程序仅有测试多圆检测的一部分,不包含界面及其他,相对于效果图,差的主要就是综合显示 这是原图片 最终实现的效果如图所示 主函数代码如下,其中imhan
# Python 区域图 ## 概述 在计算机视觉领域,图像检索和图像匹配是非常重要的任务。其中一种常见的应用是在一张大图中找到某个特定的小图,也即在图像中进行区域图。Python 提供了多种库和工具来实现这一任务,本文将介绍一种基于 OpenCV 和 NumPy 的方法来进行区域图。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要安装所需的库和工具。首先确保已经安装了 Python 3.x
原创 2023-10-05 17:34:00
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## 实现Python区域图 作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何实现Python区域图的功能。在本文中,我们将使用OpenCV库来实现这个功能。 ### 流程图 下面是实现Python区域图的流程图: ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B[读取目标图像和待搜索图像] B --> C[获取目标图像和待搜索图像的尺寸] C -
原创 2023-09-16 08:38:53
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本文介绍了python 比较2张图片的相似度的方法示例,分享给大家,具体如下:#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 import numpy as np #均值哈希算法 def aHash(img): #缩放为8*8 img=cv2.resize(img,(8,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
在计算机视觉中,使用“Python OpenCV”库找寻连通区域是图像分析的常见任务。这个过程不仅是处理二值图像的关键部分,也在形状分析、目标检测和图像分割等应用中起到至关重要的作用。本文将针对如何使用OpenCV找到这些连通区域进行详细分析,从背景描述到技术原理,再到源码分析和应用场景,最后展望未来可能的研究方向。 ```mermaid flowchart TD A[图像输入] -->
原创 6月前
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## PIL 区域色实现流程 在使用Python进行图像处理时,PIL库是一个非常强大的工具。在本文中,我将向你展示如何使用PIL库来实现区域色功能。下面是整个实现流程的步骤表格: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤一 | 导入所需的库 | | 步骤二 | 打开图像文件 | | 步骤三 | 定义要查找的颜色 | | 步骤四 | 遍历图像的每个像素 | | 步骤五
原创 2023-09-29 05:57:41
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Python +  Opencv2  实现轮廓提取,轮廓区域面积计算;对图像处理时,会遇到这样一个场景:找到图像主体轮廓,这是其一,可能为了凸显轮廓,需要用指定的颜色进行标记;轮廓标记完可能任务还没有结束,还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到图像主题轮廓;用指定颜色对源图像进行轮廓标记;计算轮廓中的主体;实验环境配置为
转载 2023-10-15 07:18:51
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# Python 图片图:基于深度学习的视觉搜索技术 在现代互联网时代,图片对于信息传播有着至关重要的作用。然而,随着图片数量的急剧增加,仅通过文本或标签进行搜索已显得力不从心。为了解决这一问题,很多公司和研究机构开始探索基于内容的图片检索技术,即“图片图”。在这篇文章中,我们将讨论如何利用 Python 和深度学习算法来实现图片图的功能。 ## 什么是图片图? 图片图是一种通过分
原创 9月前
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目录一、效果二、程序三、后记 一、效果该代码能够实现扫描依次排开的三个红绿蓝色块,并将它的颜色顺序返回实际效果图(123分别对应红绿蓝)二、程序程序中加入了大量的注释,对程序的语法和逻辑都做出了一些解释。# Titled - By: DingYF - 周三 2月 17 2021 import sensor, image, time #引入三个库 red = (48, 74, 18, 1
# Python图片区域更新实现教程 ## 一、流程概述 在实现Python图片区域更新的过程中,我们需要完成以下步骤: ```mermaid gantt title Python图片区域更新实现流程 section 确定需求 定义需求 :done, des1, 2022-01-01, 1d section 编写代码 导入必
原创 2024-05-08 04:14:11
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# 使用OpenCV寻找图像中的最大连通区域 在计算机视觉的领域中,图像处理经常涉及到对图像中物体的检测和识别。最大连通区域(Connected Component)是一种有效的图像分析技术,通常用于找出图像中最大的区域,比如检测到的物体或特定形状。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来找到图像中的最大连通区域,并提供相关的代码示例。 ## 1. 什么是连通区域? 连通区域指的是在
原创 8月前
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Python OpenCV 在指定区域图是一个非常实用的图像处理技术,特别是在处理在特定区域内寻找特征和图像匹配的问题下。本文将带领你深入这个过程,涉及版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展,逐步揭示如何高效地在指定区域内找到目标图像。 ## 版本对比 在不同的OpenCV版本中,定位特定区域图像查找的特性也存在差异。以下是不同版本中特性的比较。 | 特性
原创 6月前
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先来看百度百科的解释:OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计
电脑壁纸:http://lcoc.top/bizhi/https://unsplash.com/https://pixabay.com/https://www.pexels.com/https://visualhunt.com/https://www.ssyer.com/彼岸图网:http://pic.netbian.com/极像素(超高清大图):https://www.sigoo.com/免费版
转载 2020-03-24 10:17:21
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功能介绍  本篇是介绍屏幕搜索功能,屏幕搜索主要是指在屏幕指定区域内,搜索特定的图形或特定的颜色。开始的时候走了弯路,我是直接遍历屏幕像素点,然后取色比较的,这样做效率特别低,10X10的像素区域,就要1秒多,不得已还用了多线程。后来找到一篇文章,先截屏然后在生成的图片对象中查找,速度快很多 。代码  屏幕区域截图工具类package com.analog.tools; import java.
转载 2023-08-12 21:10:36
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前面我讲述了直方图的概念以及如何用opencv实现一维和二维的直方图。详见这两篇blog: Mat 格式:   cv:  这次主要想讲点直方图的应用,其中包括使用查找表修改图像的外观、直方图的均衡化、反投影直方图检测特定图像的内容、meanshift算法<均值漂移>跟踪物体和利用图像直方图检索相似图像<可靠性比较低>。一:使用查找表修改图像的外
自动化测试里面,根据id、xpath找对象有时候不是很方便,因此希望根据截图来判断是否跳到了指定的页面package utils; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * Descripti
转载 2023-08-23 11:57:33
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十个相似图片搜索网站(以图图)图片搜索的定义:http://baike.baidu.com/view/239484.htm你想凭着一张现有图片找出它的原始图片,或者是凭着一张小的缩略图找出原始大图吗?下面的十款搜索引擎可以帮你实现,以图图,以图搜图,以图片搜索相似的图片。一:http://tineye.com/Tineye是典型的以图图搜索引擎,输入本地硬盘上的图片或者输入图片网址,即可自
转载 2024-01-11 22:53:57
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# Python 图片坐标颜色:一个简单示例 在计算机视觉领域,识别图片中的特定颜色并找到其坐标是一项常见的任务。Python,作为一种强大的编程语言,提供了多种工具和库来实现这一功能。本文将通过一个简单的示例,介绍如何使用Python来识别图片中的颜色并获取其坐标。 ## 准备工作 首先,我们需要安装Python环境,并安装一些必要的库。这里我们使用`Pillow`库来处理图片,使用`n
原创 2024-07-30 03:18:35
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## Python 图片最大轮廓 ### 引言 在图像处理领域,轮廓(contour)指的是图像中连续的边界线。在一张图片中,轮廓可以用于识别和分割对象。Python提供了丰富的图像处理库和算法,使得在Python中找到图片中的最大轮廓变得非常容易。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库找到图片中的最大轮廓,并给出了相应的代码示例。 ### 准备工作 在开始之前,我们需要安装Op
原创 2023-11-15 14:32:17
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