首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

OpenCV Python实现图像指定区域裁剪

当然若是图片有规律可循则使用opencv其进行膨胀腐蚀等操作。这样更精准一些。...二、批量处理—指定图像位置的裁剪 我这个是用来截取发票的印章区域,用于图像分割(公司的数据集保密) 各位可以用自己的增值发票裁剪。...适当的更改截取区域 """ 处理数据集 和 标签数据集的代码:(主要是原始数据集裁剪) 处理方式:分别处理 注意修改 输入 输出目录 和 生成的文件名 output_dir = "....添加了在读取图片时捕获异常,OpenCV大分辨率或者tif格式图片支持不好 处理数据集 和 标签数据集的代码:(主要是原始数据集裁剪) 处理方式:分别处理 注意修改 输入 输出目录 和 生成的文件名...main(input_dir, output_dir) 以上就是本文的全部内容,希望大家的学习有所帮助。

4.2K32
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除,代码如下 img = morphology.remove_small_objects(img, size) img = morphology.remove_small_holes...(img, size) 后面需要将相应算法翻译到C++环境中,而Skimage没有对应的C++版本,为了确保python算法和C++算法结果的一致性,需要进行迁移,因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码...img首先使用阈值处理获得二值化图像,cv2.threshold表示进行阈值二值化处理,0.1是设定的阈值(img是0-1图像),1表示图像中的最大值,cv2.THRESH_BINARY表示图像处理的方法...然后,后面的contourArea是用来获取轮廓所包围的面积,threshold是面积阈值,当小于该阈值时认为是孤立小区域,需要去除 最后drawContours是孤立小区域进行去除的方式,去除操作比较简单...以上这篇使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

3.1K21

使用opencv识别图像红色区域,并输出红色区域中心点坐标

适用小白,大佬勿喷 个人配置:vs2013 ; opencv 3.0 ; 直接上效果图 ?...注意:右下角的水印把中心点挡住了,要仔细看才能看到 下面是代码: #include <iostream #include<opencv2\opencv.hpp #include <opencv2/imgproc...//阈值 threshold(matSrc, matSrc, 100, 255, THRESH_BINARY);//图像二值化 //寻找轮廓,这里注意,findContours的输入参数要求是二值图像,...下限被置为上限的一半 //65, //累加器的阀值 //25, //最小圆半径 //50 //最大圆半径 //); } cvShowImage( "contour", dst ); } 以上这篇使用...opencv识别图像红色区域,并输出红色区域中心点坐标就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

2.7K20

VC++中使用OpenCV图像中的四边形区域做透视变换

VC++中使用OpenCV图像中的四边形区域做透视变换 最近闲着跟着油管博主murtazahassan,学习了一下LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS | Including 3x...一般来说,透视变换可以表示为: 上面是透视变换的数学形式,说白了就是图像中的某个区域做处理。 这里,(x’,y’)是变换点,而(x,y)是输入点。...一旦计算出变换矩阵,我们就将透视变换应用于整个输入图像以获得最终的变换图像。让我们看看如何使用 OpenCV 来做到这一点。...计算出变换矩阵 (M) 后,将其传递给 warpPerspective() 函数,该函数将透视变换应用图像。...接下来,我们参照上面扑克牌K的处理方法,可以依次原图中的扑克牌J、9、Q做类似的处理,代码如下图所示: #include #include <opencv2

19910

使用 OpenCV 图像进行特征检测、描述和匹配

介绍 在本文中,我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。 首先,让我们看看什么是计算机视觉,OpenCV 是一个开源计算机视觉库。...它通过在整个图像中移动一个滑动窗口来实现这一点。 对于识别的每个窗口,计算一个分值 R。 对分数应用阈值并标记角点。 这是该算法的 Python 实现。...该算法还允许我们找到图像中最好的 n 个角。 让我们看看 Python 的实现。...它指的是特定二值图像中具有共同属性的一组连接像素或区域。这些区域OpenCV 中的轮廓,具有一些额外的特征,如质心、颜色、面积、均值和覆盖区域中像素值的标准差。...它目前正在你的手机和应用程序中使用,例如 Google 照片,你可以在其中人进行分组,你看到的图像是根据人分组的。 这个算法不需要任何主要的计算。它不需要GPU。快速而简短。它适用于关键点匹配。

2.5K40

使用OpenCVPython计算图像的“色彩”

本文灵感来自读者提问:是否见过用Python实现测量自然图像的色彩?我想使用它作为一个图像搜索引擎。通过给每个图像一个“色彩”量,使我可以根据它们的颜色图像进行排序。...今天我们将学习如何计算图像的色彩,然后,我们将使用OpenCVPython实现色彩度量。 在实现了色彩度量之后,我们将根据颜色给定的数据集进行排序,并使用我们上周创建的图像蒙太奇工具显示结果。...最后,我将演示如何将色彩度量标准应用到一组图像,并根据图像的“色彩”大小其进行排序。我们将使用我们方便的图像蒙太奇示例进行可视化。...我们将发现,这是计算图像色彩的一种非常有效和实用的方法。 接下来,我们将使用PythonOpenCV代码实现这个算法。...在OpenCV中实现图像色彩度量 现在我们色彩度度量有了基本的了解,让我们使用OpenCV和NumPy来计算它。 在本节中,我们将: 导入必要的Python包。 解析命令行参数。

3K40

使用OpenCVPython中进行图像处理

因此,单个图像将有三个这样的矩阵。 安装 注意:由于我们将通过Python使用OpenCV,因此隐含的要求是您的工作站上已经安装了Python(版本3)。...windows $ pip install opencv-python 苹果系统 $ brew install opencv3 --with-contrib --with-python3 Linux $...用于阈值的图像: import cv2cv2_imshow(threshold) 如您所见,在生成的图像中,已经建立了两个区域,即黑色区域(像素值0)和白色区域(像素值1)。...) 通过带有噪声的图像应用算术滤波器,生成的图像如下所示。...结论 在本文中,我们学习了如何在Windows,MacOS和Linux等不同平台上安装OpenCV(用于Python图像处理的最流行的库),以及如何验证安装是否成功。

2.8K20

浅谈python opencv图像颜色通道进行加减操作溢出

(2)用opencv自带函数操作 图像相加: cv2.add() 像素值 255, 直接自动按照255处理 图像相减: cv2.subtract() 像素值小于0,直接自动按照0处理 例如:...补充知识:Opencv numpy中uint8类型存储图像opencv处理图像时,可以发现获得的矩阵类型都是uint8 import cv2 as cv img=cv.imread(hello.png...,dtype='uint8') uint8是专门用于存储各种图像的(包括RGB,灰度图像等),范围是从0–255 这里要注意如何转化到uint8类型 1: numpy有np.uint8()函数,但是这个函数仅仅是原数据和...,就要转换到uint8类型,转换的方式推荐使用第二种,因为第一种在值大于255以后就容易丢失。...以上这篇浅谈python opencv图像颜色通道进行加减操作溢出就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

3.8K21

目标检测:选择性搜索策略(C++ Python)

为了目标进行定位,我们必须选择图像的子区域(pathes),然后将目标识别算法应用于这些图像块。目标的位置是由目标识别算法返回的类概率高的图像区域的位置给出的。 ?   ...滑动窗口算法/Sliding Window Algorithm   在滑动窗口方法中,我们在图像上滑动一个框或窗口来选择一个区域,并使用目标识别模型窗口覆盖的每个图像块进行分类。...这些区域建议可能是嘈杂的,重叠的,可能不完全包含对象,但在这些区域建议中,将有一个与图像中的实际对象非常接近的建议。然后,我们可以使用对象识别模型这些提议进行分类。...  在OpenCV实现了选择性搜索区域建议的递减顺序排列对象名。...所以Python代码使用OpenCV 3.3.0而不是OpenCV 3.2.0工作。如果你不想编译OpenCV 3.3.0,构建OpenCV 3.2.0你编译前的文件夹,你也可以修复这个bug。

3K70

Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:1~5

具体来说,我们将涵盖以下主题: 使用深度相机捕获深度图,点云图,视差图,基于可见光的图像和基于红外光的图像 将 10 位图像转换为 8 位图像 将视差图转换为可区分前景区域和背景区域遮罩 使用立体成像或...SfM 创建视差图 使用 GrabCut 算法将图像分割为前景和背景区域 使用分水岭算法将图像分割成可能是不同对象的多个区域 技术要求 本章使用 PythonOpenCV 和 NumPy。...我们可以做一个遮罩以排除这些异常值。 但是,我们应该仅在数据有效的情况下应用此测试,如有效的深度掩码所示。 让我们编写一个函数来生成一个遮罩,该遮罩的值对于图像的拒绝区域为0,对于接受区域为255。...使用几种不同的人脸识别算法:EigenFace,Fisherfaces 和本地二进制模式直方图(LBPH)。 使用或不使用遮罩,将矩形区域从一个图像复制到另一个图像。...现在,我们想该复制操作应用更多限制。 我们要使用与源矩形具有相同尺寸的给定遮罩。 我们将仅复制源矩形中掩码值不为零的那些像素。 其他像素应保留目标图像中的旧值。

4K20

Python使用 OpenCV 制作简单图像动画

作者主页:海拥 作者简介:CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十 在本文中,我们将讨论如何使用 pythonOpenCV 模块为图像设置动画。 假设我们有一张图片。...使用该单个图像,我们将对其进行动画处理,使其呈现为同一图像的连续阵列。这对于在某些游戏中设置背景动画很有用。例如,在一个飞扬的小鸟游戏中,为了让小鸟看起来向前移动,背景需要向后移动。...为了理解这一点,让我们首先考虑一个线性 Python 列表。考虑一下下面的代码。...', '-', 1, '-', '-', '-'] n = len(a) # 数组的长度 for i in range(2*n): # i 是列表的索引 a i%n 将在 range(0,n) 中使用切片...这是我们将用于水平动画图像的原则。 我们将使用NumPy 模块中的hstack()函数连接两个图像

1.8K31

恺明大神 Mask R-CNN 超实用教程

在此教程中,你将学习如何在opencv使用Mask R-CNN。 使用Mask R-CNN,你可以自动分割和构建图像中每个对象的像素级MASK。我们将应用Mask R-CNN到图像和视频流。...与原始的R-CNN相似,Fast R-CNN仍然使用选择性搜索来获取区域建议;然而,本文的新贡献是感兴趣区域(ROI)池化模块。...., 2015) Girshick等人的Faster R-CNN论文将 区域proposals网络(RPN)引入到神经网络架构中,减少了选择性搜索算法的需求。...图9:使用PythonOpenCV,我们可以使用Mask R-CNN执行实例分割。 我们的Mask R-CNN从图像中正确地检测并分割了人、狗、马和卡车。...这幅图像使用OpenCVPython使用一个预训练的Mask R-CNN模型生成的。 在这张图片中,你可以看到我和杰玛的照片,这是我家的小猎犬。

2.4K40

恺明大神 Mask R-CNN 超实用教程

在此教程中,你将学习如何在opencv使用Mask R-CNN。 使用Mask R-CNN,你可以自动分割和构建图像中每个对象的像素级MASK。我们将应用Mask R-CNN到图像和视频流。...与原始的R-CNN相似,Fast R-CNN仍然使用选择性搜索来获取区域建议;然而,本文的新贡献是感兴趣区域(ROI)池化模块。...., 2015) Girshick等人的Faster R-CNN论文将 区域proposals网络(RPN)引入到神经网络架构中,减少了选择性搜索算法的需求。...图9:使用PythonOpenCV,我们可以使用Mask R-CNN执行实例分割。 我们的Mask R-CNN从图像中正确地检测并分割了人、狗、马和卡车。...这幅图像使用OpenCVPython使用一个预训练的Mask R-CNN模型生成的。 在这张图片中,你可以看到我和杰玛的照片,这是我家的小猎犬。

1.5K20

恺明大神 Mask R-CNN 超实用教程

在此教程中,你将学习如何在opencv使用Mask R-CNN。 使用Mask R-CNN,你可以自动分割和构建图像中每个对象的像素级MASK。我们将应用Mask R-CNN到图像和视频流。...与原始的R-CNN相似,Fast R-CNN仍然使用选择性搜索来获取区域建议;然而,本文的新贡献是感兴趣区域(ROI)池化模块。...., 2015) Girshick等人的Faster R-CNN论文将 区域proposals网络(RPN)引入到神经网络架构中,减少了选择性搜索算法的需求。...图9:使用PythonOpenCV,我们可以使用Mask R-CNN执行实例分割。 我们的Mask R-CNN从图像中正确地检测并分割了人、狗、马和卡车。...这幅图像使用OpenCVPython使用一个预训练的Mask R-CNN模型生成的。 在这张图片中,你可以看到我和杰玛的照片,这是我家的小猎犬。

1.6K30

Python opencv图像处理基础总结(三) 图像直方图 直方图应用 直方图反向投影

cv.imshow('src', src) plot_hist(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 运行效果如下: [4g8ihxo4qa.png] 二、直方图应用...它的基本思想是图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对图像中像素个数少的灰度进行压缩,从而扩展像元取值的动态范围,提高了对比度和灰度色调的变化,使图像更加清晰。...(比如按10*10作为一个小块),那么每个小块进行均衡化 def clache_demo(image): # 局部直方图均衡化 基于灰度图像 局部增强对比度 gray = cv.cvtColor...back_projection() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 运行效果如下: [li7ndmf6ki.png] 作者:叶庭云 微信公众号:修炼Python...觉得文章你有帮助、让你有所收获的话,期待你的点赞呀,不足之处,也可以在评论区多多指正。 [6zo8f4nr9u.png?

3.7K41

Python opencv图像处理基础总结(三) 图像直方图 直方图应用 直方图反向投影

文章目录 一、图像直方图 二、直方图应用 1. 直方图均衡化 2. 直方图比较 三、直方图反向投影 1. HSV和RGB色彩空间 2....test/004.jpg') cv.imshow('src', src) plot_hist(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 运行效果如下: 二、直方图应用...它的基本思想是图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对图像中像素个数少的灰度进行压缩,从而扩展像元取值的动态范围,提高了对比度和灰度色调的变化,使图像更加清晰。...(比如按10*10作为一个小块),那么每个小块进行均衡化 def clache_demo(image): # 局部直方图均衡化 基于灰度图像 局部增强对比度 gray = cv.cvtColor...cv.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(10, 10)) dst = clahe.apply(gray) # 将clahe这种局部直方图均衡化应用到灰度图

69510

使用Python图像进行中值滤波

首先解答上一篇文章Python使用标准库subprocess调用外部程序中的问题,该题答案为['1', '2', '3', '4'],在正则表达式中,问号(?)...-------------分割线------------- 中值滤波是数字信号处理和数字图像处理领域使用较多的预处理技术,使用邻域内所有信号的中位数替换中心像素的值,可以在滤除异常值的情况下较好地保留纹理信息...Python安装与简单使用3. 使用pip管理Python扩展库4. Python对象模型、运算符与表达式、常用内置函数5....模块导入与使用Python代码编写规范 培训专家 8:40-11:40 下午 1. Python列表、列表推导式及应用2. Python元组、生成器表达式及应用3. Python字典及应用4....Python集合及应用 培训专家 2:00---5:30 7月18日 上午 1. 选择结构与循环结构2. 大量案例解析 培训专家 8:30—11:30 下午 1. 函数设计与使用2.

5.8K111

使用Python+opencv进行图像处理(一) | 视觉入门

一、OpenCV简介 图像处理是指图像执行一些操作以达到预期效果的过程。可以类比数据分析工作,在数据分析时我们需要做一些数据预处和特征工程。图像处理也是一样的。...但现在它在Python中也被广泛用于计算机视觉。首先,让我们为使用OpenCV配置环境。...pip install opencv-python==3.4.2 pip install opencv-contrib-python==3.3.1 安装完成后,可以通过下方两条命令测试其是否正常工作。...如果没有任何报错,那么就可以开始使用了! import cv2 cv2.__version__ 我们使用OpenCV做的第一步就是导入一个图像,如下方所示。...如果你想了解更多关于图像处理在车道检测任务中的应用,可参看这篇文章。

18.4K1011
领券