python opencv提取图片中的矩形区域 s_x, s_y,e_x,e_y = int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3])
index_rect_obj = im0[s_y:e_y,s_x:e_x]
cv2.imshow(str(detect_obj_count),index_rect_obj)
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2022-05-04 15:37:00
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# Opencv Python找外接矩形
## 引言
在图像处理中，经常需要找到图像中物体的外接矩形。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能，包括找外接矩形的方法。本文将详细介绍如何使用OpenCV的Python库来实现找外接矩形的功能。
## 整体流程
为了帮助你理解找外接矩形的过程，下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
原创
2023-08-03 10:50:21
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目标本文档尝试解答如下问题: 使用OpenCV函数 Canny 检测边缘. 原理Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，也被很多人认为是边缘检测的 最优算法, 最优边缘检测的三个主要评价标准是:低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减少噪声产生的误报。高定位性:&nb
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2024-06-04 21:39:50
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定义如下：① (p+q)阶不变矩定义：② 对于数字图像，离散化，定义为： ③ 归一化中心矩定义： ④Hu矩定义 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
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2024-01-08 21:00:38
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Python Opencv检测并绘制框图opencv 进行任意形状目标识别，供大家参考，具体内容如下工作中有一次需要在简单的图上进行目标识别，目标的形状不固定，并且存在一定程度上的噪声影响，但是噪声影响不确定。这是一个简单的事情，因为图像并不复杂，现在将代码公布如下：import cv2
def otsu_seg(img):
ret_th, bin_img = cv2.threshold(img
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2023-10-13 16:59:12
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一、引言在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫（Hough）变换，其为图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。这篇文章就将介绍OpenCV中霍夫变换的使用方法和相关知
最简单的霍夫变换是在图像中识别直线。在平面直角坐标系(x-y)中，一条直线可以用下式表示。 y=kx+b 对于直线上一个确定的点(x_0,y_0)，有：y_0=kx_0+b 这表示参数平面(k-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面中的
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2024-03-13 16:06:01
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一是监控鼠标操作，鼠标点击，移动，松开，然后通过mouse_event识别判断出那一种鼠标的操作，根据不同的操作然后进行处理，二是在主函数中加入鼠标的回调函数，将鼠标操作与程序的窗口绑定。第一节 函数介绍暂时只接触了两个关于opencv2鼠标响应操作的函数，下面分别介绍一下:1.1 回调函数opencv2.4.5中，提供的鼠标回调函数是 setMouseCallback，函数声明如下：CV_EXP
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2024-03-02 09:14:10
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# 使用Python OpenCV实现灰度图找外接矩形
在计算机视觉中，使用OpenCV库可以高效地处理图像数据。本文将教你如何在灰度图中找到物体的外接矩形。我们将分步骤进行说明，每一步都会附上相应的代码示例。
## 整体流程
下面是实现过程的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
文章目录程序简介代码分析 程序简介 项目调用C++的opencv模块进行模板匹配,即在一张源图上找到对应模板图最相似的位置，网上大多数使用matchTemplate方法并没有使用到mask遮罩（也可以叫掩膜），而在现实情况中不规则的模板更为常见，而模板加遮罩则可以实现不规则模板，本文以梦幻西游鼠标为例，展示了用遮罩和不使用遮罩的差异。程序输入：需要定位模板的原图、模板图、遮罩图程序输出：模板
# 用Python表示矩形的项目方案
## 项目背景
在计算机图形学和图形界面开发中，矩形是最基本的图形之一。通过Python来表示和处理矩形对象，可以提高开发效率，帮助开发者更好地进行图形处理、界面设计或数据可视化。
## 项目目标
本项目旨在开发一个简单的Python模块，该模块能够表示矩形的基本特性，并提供一些常用的矩形操作，例如计算面积、周长、中心点等。通过本项目，开发者能够快速创
程序调用了OpenCV4Android 2.4.9，低版本应该也可以实现。
使用JNI编程。
xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
android:orientation="vertical" &g
## Python OpenCV 找连通区域最大外接矩形
### 引言
在图像处理中，我们经常需要找到图像中的连通区域，并获取这些连通区域的相关信息。其中一个常见的需求是找到连通区域中的最大外接矩形。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来实现这一功能，并给出相应的代码示例。
### 步骤
#### 1. 导入所需库
首先，我们需要导入所需的库。在本例中，我们主要使用OpenCV和M
原创
2024-01-26 16:15:43
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矩阵计算库numpy库的使用是sklearn库和opencv库的基础，主要用于矩阵的计算。 Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单1.创建Numpy数组对象Numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符。 包括 np.bool_ ，np.int32，np.float32等。ndarray.nd
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2023-10-27 09:16:44
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# Python寻找矩形的基本方法
在数据处理和计算机视觉等领域，矩形是非常重要的几何形状。很多时候，我们需要在图像中找出矩形的位置，或者在一组坐标中识别矩形。Python提供了多种方法来实现这一目的。本文将介绍如何使用Python识别矩形并提供相应的代码示例。
## 矩形的定义
在二维平面上，矩形是由四条边组成的图形，具有直角和对边平行的特性。矩形的基本属性包括：边长、面积、周长等。
#
原创
2024-10-25 06:34:38
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04-python opencv显示直方图 04-python opencv显示直方图概述实现过程引用与打开图片灰度图像直方图分离彩色图像的三通道并显示各通道直方图在一幅图中绘制彩色图像的灰度直方图等待键盘输入并关闭所有窗口源代码运行结果参考 概述本节实现的是提取出灰度图像和彩色图像的直方图。显示灰度图像的灰度直方图显示彩色图像各个通道的灰度直方图在一幅图上显示三个通道的灰度直方图实现过程引用与打
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2023-09-30 11:34:33
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我们如果要想使用opencv中的gpu模块，就必须再一次编译opencv中cuda模块，因为我们默认下载的opencv官方库下的build文件夹下是没有cuda模块的lib，dll文件的。因此我们需要再一次编译opencv的sources源码。在这里我不仅添加了opencv_contirb的扩展库，同时也添加了cuda支持。首先，要想使用cuda模块，就必须要确保你的显卡是nvidia的。1.需要
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2023-11-30 16:15:23
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一、文章概述本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸，本文的主要内容分为：1、检测图片中的人脸2、实时检测视频中出现的人脸3、用运设备的摄像头实时检测人脸二：准备工作提前做的准备：安装好Python3下载安装OpenCV库，方法是pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trus
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2024-05-21 17:19:09
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# 找波谷如何用Python实现
## 项目方案简介
本项目旨在通过Python编程实现找出一组数据中的波谷，即找出数据中的最小值点。通过使用Python的数据处理和分析库，我们可以快速有效地实现这个目标。
## 项目实现步骤
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备一组数据，这组数据可以是从传感器获取的实时数据，也可以是从文件中读取的历史数据。我们可以使用`numpy`库来生成一组随
原创
2023-07-16 15:07:02
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OpenCV版本：4.0.0.21(已兼容4.5.2.X版本)算法实现思路如下：对图像做降噪滤波处理提取边缘检测轮廓检测轮廓最小外接矩形（旋转矩形）旋转图像裁剪代码如下：import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("rice.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰
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2024-02-27 10:04:50
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