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沙龙
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Cv2. draw函数不能正确绘制等高线
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我正在尝试使用OpenCV (4.4.0)来绘制图像中数字的轮廓。但对我不起作用。下面是我的代码: # Read the input image and deskew it im = cv2.imread('1742.jpg') # Convert to grayscale and apply Gaussian filtering to filter noisy pixels im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) im_gray = cv2.GaussianBlur(im_gray, (5, 5), 0) # Thre
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提问于2020-12-03
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如何在图像中找到所有矩形瓷砖?
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我想检测和隔离(获取子图像)的所有Rummikub瓷砖在一个图像。这是Rummikub瓷砖的图片: 我试图在一幅边缘图像中找到瓷砖的轮廓。然而,我无法找到所有瓷砖的轮廓。 到目前为止,我得到的是: import matplotlib.pyplot as plt from skimage.color import rgb2gray import cv2 import imutils from imutils import contours # Load image img = cv2.imread('RK1.jpg',3) # Converting the imag
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提问于2019-09-26
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Python OpenCV找到最大的轮廓
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我在寻找最大轮廓时遇到了一个问题。在精明的边缘检测之后,我使用图像: 那我就用 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 找出轮廓: 下一步是找到最大的轮廓..。我试过: contour = max(contours, key = cv2.contourArea) 但这给我的感觉是: 有什么办法解决这个问题吗?谢谢! 代码: import cv2 image = cv2.imread('TEST_1.png') gray =
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提问于2020-05-27
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如何使用Python OpenCV检测和查找表单中的复选框?
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我有几个图像,我需要做OMR通过检测使用计算机视觉复选框。 我使用findContours只在扫描文档中的复选框上绘制等高线。但是该算法提取文本的每一个轮廓。 from imutils.perspective import four_point_transform from imutils import contours import numpy as np import argparse, imutils, cv2, matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg image = cv2
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提问于2019-04-19
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等高线的坐标点
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我需要找到轮廓的边缘坐标。我试着使用cv2.bindingRect来计算,但没有成功,因为它在2D中显示(我还没有尝试图像扭曲..).I需要知道轮廓的3D坐标。 我的代码: import cv2 # import numpy as np while True: image = cv2.imread('box_2.jpg') img_dimension = image.shape print("Original image dimension : ", img_dimension) # Convert the image
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提问于2021-03-27
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如何使用opencv python在各种颜色的背景中找到文档边缘?[在各种背景下扫描文档]
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我当前有一个需要智能扫描的文档。 为此,我需要在任何背景下找到文档的适当轮廓,以便可以对该图像进行扭曲透视投影和检测。 这样做时面临的主要问题是文档边缘检测任何类型的背景。 我曾尝试使用函数HoughLineP,并尝试在经过精明边缘检测的灰度模糊图像上找到轮廓,直到现在。 MORPH = 9 CANNY = 84 HOUGH = 25 IM_HEIGHT, IM_WIDTH, _ = rescaled_image.shape # convert the image to
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提问于2019-04-04
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如何对几个等高线执行OCR
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我有一个识别车牌轮廓的代码,但是我不知道如何使用pytesseract对每个人的轮廓提取字母。这是原图: 这是代码: import cv2 import numpy as np import pytesseract image = cv2.imread('c1.png') cv2.waitKey(0) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edged = cv2.Canny(gray, 30
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提问于2022-04-27
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OpenCV,cv2.接近closed ()在封闭轮廓上绘制双线
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我想用这个面具创建一些多边形: 图1-面具 因此,我用openCV find等值线()创建了这些轮廓: 图2-等高线 在创建多边形时,我得到以下多边形: 图3-多边形 如你所见,一些多边形是用双线绘制的。我怎么才能防止这件事? 请看我的代码: import glob from PIL import Image import cv2 import numpy as np # Let's load image = cv2.imread(path + "BigOneEnhanced.tif") # Grayscale gray = cv2.cv
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提问于2020-03-12
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无法分割手写字符
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我试图从图像中提取手写数字和字母表,因为我遵循这个堆栈溢出链接。它在大多数图像中工作良好,其中字母是用标记写的,但当我使用图像时,数据是用钢笔写的,这是不幸的失败。需要一些帮助来解决这个问题。 下面是我的代码: import cv2 import imutils from imutils import contours # Load image, grayscale, Otsu's threshold image = cv2.imread('xxx/pic_crop_7.png') image = imutils.resize(image, width=350) im
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提问于2021-02-22
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如何从图像中提取图表?
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我使用了基于轮廓的方法,但它检测了太多的轮廓。如何提取ROI轮廓? image = cv2.imread('ULTI.png') original = image.copy() cv2.imwrite("bg.png",bg) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0) canny = cv2.Canny(blurred, 120, 255, 1) kernel = np.ones((5
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提问于2021-03-31
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为什么我的代码在openCV中发现奇怪的轮廓?
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contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) j = 0 for contour in contours: print(j) print(str(contour)) x, y, width, height = cv2.boundingRect(contours[j]) roi = mask[y:y+height, x:x+width] cv2.imwrite("
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提问于2021-01-25
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获得重复等高线
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我想要提取每幅图像中轮廓/对象的数量,以及它的i-e函数应该返回的[num_contours, total_sides, (sides of individual contours)]。 但是我得到了每个形状的两个轮廓(外部和内部都是)。 我的职能: def get_contour_details(img): image = img.copy() gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) value, th
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提问于2022-07-27
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如何使用OpenCV从图像中裁剪和提取邮票?
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我是OpenCV的新手。我有一个邮票的“简单”图像,我已经处理了一点,在下面的代码中可以看到。现在,我遇到了一个问题,就是剪切图像来获得邮票。边缘上的点和条纹干扰了我当前识别邮票的代码。图像可能是不同的,所以不能选择修复图像的位置。 代码: img = cv2.imread('./images/image.JPG') img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, (3,3), 0) edges = cv2.Canny(image=img_blur,
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提问于2022-04-26
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删除opencv中围绕文本的黑线
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我试图删除围绕文本的黑线,如果有任何。我的目的是有足够的一部分图像,以提取其中的每一个字符。当我试图提取字符时,额外的黑线是噪音。 我尝试过在opencv中使用填充,但是在黑线从左上角开始之前,图像包含了一些白色像素。所以它没有结果。我试图通过寻找轮廓来裁剪,但即使这样也不起作用。图像如下: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('./Cropped/22.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) _,thresh = cv2.threshold(gra
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提问于2019-06-06
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如何将字符和单词从图像中分割成等值线
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我有几个轮廓图像,我想对其进行分割,这基本上意味着我希望将轮廓图像中的所有字符保存到单独的图像中。但我得到了几个噪音图像和所需的输出。我想知道如何在不影响所需输出的情况下消除所有噪声图像。 我试图更改w和h的值,以便将噪声降到最低,并且只获取字符作为分割图像。 def imageSegmentation(fldr): for file in fldr: for f in os.listdir(file): im = cv2.imread(file+f) #print(f)
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提问于2019-06-21
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用openCV部分识别角页失败
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我想得到一页的四个角落,我采取的步骤: 转换为灰度 应用阈值图像 应用Canny检测边缘 之后,我使用了findContours 绘制每个多边形的近似多边形,我的假设是相关的多边形必须有4个顶点。 但在途中,我发现我的解决方案有时会失败,显然我的解决方案不够健壮(可能有点幼稚)。 我认为造成纸角探测失败的一些原因是: 阈值是手动选择的,用于精明的检测。 approxPolyDP的epsilon值也是一样的 我的代码 import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('page1.jpg
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提问于2021-05-22
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轮廓的opencv区域
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我正在试着从一幅画中找出动物的轮廓。让我们假设它是一只鸡。从照片中我可以找到它的轮廓,但它们并不是封闭的。而且,我从白色的背景中得到了很多噪音(和鸡一样)。我使用了一个在stackoverflow上找到的简单代码。 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('lateral.jpg') imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # blurred = cv2.GaussianBlur(imgray, (5, 5), 0) # edged = cv2.Canny(blurre
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提问于2018-04-06
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使用open-cv从左到右的v堆栈矩形。
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我试图使用打开的cv轮廓来堆叠矩形(从左到右)。 我的图像有很多矩形,但我感兴趣的矩形都有相同的宽度。 在我的示例图像中,我有2个具有相同宽度的矩形和3个不相关的矩形。 我有我的MWE import cv2 img=cv2.imread('1.png') # Read my Image imgContours=img.copy() # Copy my Image for Contours imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Image to Gray imgBlur=cv2.GaussianBlur(imgGra
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提问于2020-11-21
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如何在python图像中找到黑色对象的中心?
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我很难在白色背景上找到黑色物体的轮廓。 这里我添加了一个图像示例。现在我需要找到黑色区域的中心,我使用下面的代码。 im = cv2.imread(img) plt.imshow(im) gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) thresh = cv2.threshold(im, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.
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提问于2020-03-02
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OpenCV Python等高线逼近
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我想在数字仪表中检测出矩形形状,检测形状轮廓近似,但无法找到矩形.I的精确轮廓,不知道哪里是.please看过的错误并提出建议 import imutils import cv2 image = cv2.imread('C:\\digitalMeter.jpg') image = imutils.resize(image, height=500) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gra
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提问于2020-07-30
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