问题描述：关键字：VS2015、Opencv、形状、周长、面积、轮廓提取在很多时候我们需要对一些形状进行识别，其中包括对形状的区分、对图像的提取、对面积和周长的计算等等，这时我们可以利用opencv进行运用从而实现目的。本篇文章源于有一次同学提出了一个问题：存在一张图片如下，把图中的红色内容提出来，并且识别形状（正三角形，圆形，正方形），计算面积，周长，边长，中心点，接下来我们就用VS2015+O
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2024-01-04 06:10:36
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重点：一、查找图像轮廓：findContours()函数coutours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) 1、image与函数参数中的原图像一致 （opencv4~取消第一个参数） 2、co
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2023-10-16 16:30:01
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目录第一部分：Python图像识别基础1.1 图像识别简介1.2 Python图像识别常用库1.3 实战案例：图像识别基础1.4 注意事项第二部分：Python图像识别高级技巧2.1 深度学习2.2 卷积神经网络（CNN）第三部分：Python图像识别实战项目3.1 人脸识别3.2 物体检测第四部分：Python图像识别注意事项与优化策略4.1 数据预处理4.2 特征选择4.3 模型评估4.4 模
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2024-09-18 13:24:36
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1 引言在二值图像f中，相互联结的白色像素的集合成为一个前景目标白色区域。本章对二值图像f内每个区域进行标记操作，进而求得区域的数目，并计算每个区域的面积。物体标识的一般过程如下：从左到右，从上到下逐个像素扫描若该点为前景物体，则以该点为种子进行区域增长并标记。重复上述过程，直至所有像素都被访问过为止。最后输出标记后的图像。2 物体标识代码实现2.1 读入彩色图像执行灰度化和二值化def get_
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2023-10-13 20:15:10
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本篇文章主要是利用tensorflow来构建卷积神经网络，利用CIFAR-10数据集来实现图片的分类。数据集主要包括10类不同的图片，一共有60000张图片，50000张图片作为训练集，10000张图片作为测试集，每张图片的大小为32×32×3(彩色图片)。在构建CIFAR-10卷积神经网络中，采用了几个trick，对权重进行正则化、数据增强、和LRN层来提高模型的性能和泛化能力。一、下载数据通过
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2024-04-11 08:31:30
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基于MATLAB的不规则面积图像测量 基于MATLAB的不规则面积图像测量* 不规则图像/图像处理/面积计算 1 引言 在当今这个生活节奏迅速的时代,测量工作已经难以通过事事亲力亲为得到保证,特别是在复杂的环境条件下(如强电磁、强辐射、强腐蚀的环境),因此我们需要通过其他方式手段来达到我们的测量目的。近代科学和工业化的发展,也要求测试技术突破经典的测量方法和技术,寻求新的测试原理与手段。图像测量作
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2024-09-17 16:36:08
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# Python计算DCM图像面积
## 引言
在医学影像领域，DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）是一种标准格式，用于存储、传输和显示医学影像数据，如CT（Computed Tomography）和MRI（Magnetic Resonance Imaging）等。DCM图像通常由一系列二维图像组成，这些图像通过切片的方式呈
原创
2023-11-26 10:23:35
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# python计算CT图像面积的实现流程
## 1. 简介
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python计算CT（Computed Tomography，计算机断层扫描）图像的面积。首先，我会给你一个整体的流程图，然后逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的Python代码来实现。
## 2. 流程图
下面是计算CT图像面积的流程图：
```mermaid
graph TD;
A
原创
2023-11-27 07:43:25
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导言在人工智能的风潮中，图像目标检测技术作为智能视觉的核心，正引领着未来的发展。本文将带您踏上一场人工智能之旅，通过基于PyTorch的图像目标检测，开启您在智能领域的探索之旅。1. PyTorch：创新深度学习的引擎PyTorch，作为深度学习领域的明星框架，以其灵活性和强大的功能广受开发者青睐。其直观的API设计和动态计算图机制为图像目标检测任务提供了便利。2. 图像目标检测：智能视觉的核心图
本文主要介绍折线图、散点图、面积图和填充图plt.plot是matplotlib最基础的接口，matplotlib作者也将这个接口设计得足够简单，以至于只需要输入一个参数（数组，列表型数据），就能够绘制好一张图。 与此同时，由于折线图(plt.plot)和散点图(plt.scatter)都可以对数据点进行不同形状的标记，使用起来容易将其混淆，因此本文将这两类绘图对象放在一起介绍，方便读者进行对比。
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2023-10-08 18:52:03
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在使用CAD制图软件编辑好图纸后，CAD图纸中有很多图形，那在查看图纸的时候就需要知道图纸的面积是多少，那如何测量CAD图纸面积呢？相信很多的小伙伴们都想要知道，那下面小编就来给大家分享一下方法，希望能够对大家有所帮助。 使用工具：迅捷CAD看图推荐理由：简洁小巧、可对dwg、dxf文件进行快速预览使用方法：1.启动迅捷CAD看图软件，进入到CAD看图软件的使用界面。没有该软
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2024-03-28 22:12:16
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OpenCV均值哈希与感知哈希计算，比对图像相似度，当计算出来的汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大，这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索.离散傅里叶变换的推导 具体代码和OpenCV代码请移步到博客下面附上Mathmetica代码设X (n) 是一个长度为M的有限长序列，则定义X (n) 的N点离散傅里叶变换为
X (k) = DF
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2024-06-26 15:38:21
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# 图像连续区域面积的计算
在计算图像中连续区域的面积时，我们通常会用到一些图像处理的技术。下面将向你介绍如何使用 Python 来实现这一过程。我们将采用 OpenCV 和 NumPy 这两个库来处理图像，提取连续区域并计算面积。
## 整体流程
首先，我们需要确定整个过程的步骤，并将其以表格的形式展示出来，便于理解每一步的作用：
| 步骤 | 名称 | 描述
原创
2024-09-15 04:46:21
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在实现图像窗口展示的时候，经常出现图像过大或过小而无法有效的展示全图，opencv提供了cvResize()和resize()两个函数进行相应的缩放操作默认图片的坐标1、cvResize:函数原形CVAPI(void) cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation CV_DEFAULT( CV_INTER_LINEAR ))
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2024-02-29 11:07:14
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面积图一.面积图简介面积图又叫区域图。 它是在折线图的基础之上形成的， 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充，这样一个填充区域我们叫做面积，颜色的填充可以更好的突出趋势信息。需要注意的是颜色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系，没有透明度的面积会导致不同序列之间相互遮盖减少可以被观察到的信息。和折线图一样，面积图也用于强调数量随时间而变化
# Python使用OpenCV提取图像面积
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导一位刚入行的小白如何使用Python结合OpenCV库来提取图像的面积。在本文中，我将详细介绍整个流程以及每一步需要做什么，包括所需的代码和注释。通过本文的指导，希望能帮助小白顺利完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们来看一下实现提取图像面积的整个流程：
```mermaid
journey
原创
2024-03-21 05:58:52
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Opencv入门系列六主要内容：图像平滑处理：通过特定的操作在保证原图像特征完整的前提下，滤除一些噪音信号，将图像信息相邻像素点差距较大的进行近似处理。这里不同的滤波对应不同取近似值的方法。图像平滑处理对应的是英文Smoothing Images。图像平滑处理通常伴随图像模糊操作，因此图像平滑处理有时也被称为图像模糊处理，图像模糊处理对应的英文是Blurring Images。均值滤波方框滤波高斯
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2024-04-23 14:30:39
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目录1.模糊滤镜 BLUR2.轮廓滤镜 CONTOUR3.细节滤镜 DETAIL4.边界增强滤镜 EDGE_ENHANCE5.边界增强加强版滤镜 EDGE_ENHANCE_MORE6.浮雕滤镜 EMBOSS7寻找边界滤镜 FUND_EDGES8.平滑滤镜 SMOOTH9.平滑滤镜加强版 SOOTH_MORE10.锐化滤镜 SHARPEN11.核滤镜 Kernel12.等级滤
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2024-05-20 14:58:35
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LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人脸库的识别率已经达到了98%+。1、LBP特征提取最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻域中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周
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2024-03-28 09:55:01
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Python可以通过pillow获取图片大小信息，获取方法：安装pillow：pip install pillow
获取本地图片信息：import os
from PIL import Image
path = os.path.join(os.getcwd(),"23.png")
img = Image.open(path)
print img.format # PNG
print img.siz
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2023-05-18 21:48:00
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