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为什么在我的图像下方的边框/轮廓之间会有一个打开的条

在图像下方的边框/轮廓之间出现一个打开的条是由于图像的边缘检测算法导致的。边缘检测算法用于检测图像中的边缘或轮廓，以便在图像处理和计算机视觉任务中进行进一步的分析和处理。

边缘检测算法通常使用滤波器或梯度计算来寻找图像中的亮度变化或颜色变化。这些变化通常表示了图像中不同区域之间的边缘或轮廓。然而，由于算法的局限性和图像本身的复杂性，边缘检测算法可能会产生一些误差或不完整的结果。

在图像下方的边框/轮廓之间出现一个打开的条通常是由于以下原因之一：

  1. 边缘检测算法的参数设置不合适：边缘检测算法通常有一些参数需要设置，例如滤波器的大小、梯度计算的方法等。如果这些参数设置不合适，就可能导致边缘检测结果不准确或不完整。
  2. 图像本身的特点：某些图像可能具有复杂的纹理、光照变化或噪声等特点，这些特点可能会干扰边缘检测算法的准确性，从而导致边缘检测结果不完整。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

  1. 调整边缘检测算法的参数：根据图像的特点和需求，调整边缘检测算法的参数，例如滤波器的大小、梯度计算的方法等，以获得更准确和完整的边缘检测结果。
  2. 使用其他边缘检测算法：尝试使用其他边缘检测算法，例如Canny边缘检测算法、Sobel算子等，以获得更好的边缘检测效果。
  3. 图像预处理：对图像进行预处理，例如降噪、增强对比度等，以减少图像本身的特点对边缘检测结果的影响。

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用 OpenCV 检测图像中各物体大小

在图像中测量物体的大小与计算从相机到物体之间的距离是相似的，在这两种情况下，我们需要定义一个比值，它测量每个给定指标的像素个数。...我将其称为「像素/度量」比率，在下一节中我将更正式地定义它。 「像素/度量」比率 为了确定图像中物体的大小，我们首先需要使用一个 参考物体进行「校准」(不要与内部/外部校准混淆)。...属性 2：我们应该能够在图像中轻松地找到这个参考物体，要么基于物体的位置(如参考物体总是被放置在图像的左上角)或通过表象(像一个独特的颜色或形状，独特且不同于其他物体的物体)。...在第 17 行，我们在左上方、右上角、右下角和左下方的顺序排列我们旋转的边界框坐标，如上周的博客文章所说的那样。...所以，这是为什么呢？怎么物体的检测不是百分百的准确呢？原因是双重的： 首先，我赶紧用我的 iPhone 拍了这张照片。这个角度当然不是完全 90 度地「向下看」物体(就像鸟瞰一样)。

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