在python中将json转换为字符串时，请尝试使用str()和json.dumps()。
这篇文章是今天发布的CTGAN的补充，我们可以使用pandas的cut函数将数据进行离散化、将连续变量进行分段汇总，这比写自定义函数要简单的多。
在计算机视觉中，轮廓检测是另一个比较重要的任务。它包含的操作有计算矩形边界、圆形边界、多边形边界等等。 我们以下面的黑猫图为例来讲解如何利用OpenCV进行轮廓检测。 ?...我们可以看到，原图底部灰色的文字在转二值图的时候被过滤掉了，不参与轮廓检测。...此时，我们可以检测轮廓点集（图中绿色的外边界点） #2个返回值，分别是轮廓的点集(contours)和各层轮廓的索引(hierarchy) # openCV 4 , 否则注意版本差异！...之后，我们可以循环求得图形各部分的矩形轮廓线： for c in contours: #对于每一个轮廓 #无倾斜的 边界矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect...我们可以循环求得图形各部分的最小矩形轮廓线： W,H = img0.shape[0], img0.shape[1] for c in contours: #对于每一个轮廓 # 可倾斜的最小边界矩形框
现在假设，物体的宽为150像素（基于其关联的边界框）。...，顺序为左上，右上，右下和左下 # 然后绘制旋转边界框的轮廓 box = perspective.order_points(box) cv2.drawContours(orig,...如果轮廓区域足够大，在第9-11行计算图中的选择边界框，特别注意OpenCV2使用的是cv2.cv.BoxPoints函数，OpenCV3使用的是cv2.boxPoints函数。...然后，我们按照左上、右上、右下和左下的顺序排列旋转的边界框坐标。 最后，第16-20行用绿色的线画出物体的轮廓，然后用红色的小圆圈绘制出边界框矩形的顶点。...现在我们已经对边界框进行了排序，我们可以计算一系列的中点： # 打开有序的边界框，然后计算左上和右上坐标之间的中点， # 再计算左下和右下坐标之间的中点 (tl, tr, br,
转自|深度学习与计算机视觉 本文使用OpenCV dlib库生成口罩 ?...我们将通过某种方法获得面边界框，其中我们分别使用图像中人脸的（x，y）坐标。一旦人脸区域被检测到并被限定，我们进入下一步检测脸部区域中的关键点。...此检测器会进行图像中人脸边界框的检测。 检测器的第一个参数是我们的灰度图像。（此方法也适用于彩色图像）。 第二个参数是在应用检测器之前对图像进行放大时要应用的图像金字塔层的数量。...在人脸检测之前增加输入图像的分辨率的好处是可以让我们在图像中检测到更多的人脸，但其缺点是，输入图像越大，计算开销越大，检测速度越慢。 我们还打印出边界框的坐标以及检测到的人脸数。...我们也可以使用cv2在检测到的面部周围使用for循环绘制边界框。
今天，我们将使用扩展ssim（结构相似性索引）方法，以便使用OpenCV和python可视化图像之间的差异。具体来说，我们将在两个输入图片的不同处绘制边界框。...要实现这一点，首先我们要确定系统已经安装好python、OpenCV、scikit-image和imutils。...现在我们已经将轮廓存储在一个列表中，然后在沿着每张图片的不同区域画出矩形。...# 遍历轮廓 for c in cnts: # 计算轮廓的边界框，然后在两张输入图片中代表图片不同点的区域绘制边界框 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) cv2...首先，我们使用cv2.boundingRect计算轮廓周围的边界框。 我们将相关的（x，y）坐标存储为x和y，此外将矩形的宽和高分别用w和h存储。
多位数字的识别过程包括： 预处理 将图像预处理为灰度图像，并使用Canny边缘检测来定位数字、放大数字并将背景设置为全黑以减少噪点。...在预处理中，图像上的Canny边缘特征计算结果被输入到轮廓查找器中，绘制出每个特征的边界框。边界框的结果如图1(b)所示。...我们分两步对图像进行分割，首先找到每个数的边界框，然后分割边界框内的每个数字位。...在第一步中，我们使用轮廓查找器来定位每个数字位，并在每个数字位周围绘制边界框，然后通过计算和比较数字的位置，合并属于相同数的数字边界框。结果如图1(d)所示。...在第二步中，我们使用空格从左到右扫描合并的边界框（每列之间的空列），分割出数字块。数字块的大小调整为28×28，所以它与CNN的输入大小兼容。分段的数字块如图1(e)所示。
np o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png')#原始图像 gray=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片...ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片 contours,hierarchy=cv2.findContours...： x= 173 y= 10 w= 110 h= 105 顶点及长宽的元组（tuple）形式： rect= (173, 10, 110, 105) 算法：矩形包围框是计算包围指定轮廓点集的左上角顶点的坐标以及矩形长和宽...x, y, w, h=cv2.boundingRect(array) x表示矩形边界左上角顶点的x坐标 y表示矩形边界左上角顶点的y坐标 w表示矩形边界的x方向的长度 h表示矩形边界的y方向的长度 array...表示轮廓或灰度图像 注意：矩形包围框是外部矩形而不是内部矩形。
xpp/Desktop/coins.png')#原始图像 cv2.imshow("original",o) gray=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图...cv2.imshow("result0.02",adp) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：最优拟合多边形框是计算包围指定轮廓点集的点集，...最优拟合多边形框是边界表达的一种，采用Douglas-Peucker（DP）算法来实现。...DP算法： 先从轮廓中找出两个最远的点，将两点相连，即b-c 在原来的轮廓上查找一个离线段距离最远的点，将该点加入逼近后的新轮廓中，即c-d 重复前面的算法，不断迭代，将最远的点添加进来，直到所有的点到多边形的最短距离小于指定的精度...approxCurve=cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed) curve表示轮廓 psilon表示精度，原始轮廓的边界点与拟合多边形边界之间的最大距离 closed
每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组....= cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0,255,0), 3) 轮廓特征 主要有轮廓面积、周长、质心、边界框等. 1.Moments Image Moments 用于计算物体质心...Convexity 轮廓凸性 k = cv2.isContourConvex(cnt) 5.Bounding Rectangle 边界框 5.1 Straight Bounding Rectangle...9.Aspect Ratio 宽高比 物体边界框的宽高比. ?...x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h 10.Extent 轮廓物体面积与边界框面积比 ?
除此之外我们希望可以先使用Python对其进行原型设计，然后将处理代码转换为C ++以在iOS应用程序上运行。 目标 我们首先要考虑以下两个问题： 1.我们可以从图像中分离出数字吗？...绘制轮廓后，便可以裁剪出这些区域并确定它们是否可能是数字以及它是什么数字。 基本图像处理流程 这是我在测试图像处理中使用的原始图像。它有一些眩光点，但是图像相当干净。...转换为灰度 模糊 模糊图像以减少噪点。我们尝试了许多不同的模糊选项，但仅用轻微的模糊就找到了最佳结果。...颜色反转 在图像上找到轮廓 下图显示了我们的原始图像，该图像在上图的每个轮廓上都有包围框。大家可以看到它找到了数字，但也找到了一堆不是数字的东西，因此我们需要将它们过滤掉。...它将使用这些比率和+/-缓冲区来确定轮廓是否是我们想要的东西，并收集这些轮廓。 5.对潜在数字应用一组附加规则，在这里我们将确定轮廓边界是否偏离所有其他潜在数字的平均高度或垂直位置。
为了更好地了解这种分离，对于训练集的每张图片，我们将边界框内每个像素的蓝色值相加，并对框外的像素进行相同的处理。...单个图片和不同过滤阈值的边界框内（X轴）和外框（Y轴）的像素数量。 对于每张图片，我们得到的曲线都类似于上面的曲线，这是我们随着阈值的演变而对前面的陈述进行的数学转换。...结果 我们可以使用滤波器根据蓝色像素的强度把尾巴和海洋区分开来 在过滤之前，需要为每个图片找到一个阈值 使用边界框是找到此阈值的有效方法 经过几个小时的工作，我们最终得到了一个非常好的尾巴提取器，可以很好地处理具有不同亮度...一批提取出来的尾巴与原始图片进行的比较 轮廓检测 现在已经可以定位尾部在图片中的位置，我们可以进行轮廓检测了。...标度信号叠加 为了解决定向问题，我们使用了曲率积分度量，该度量通过局部评估将信号转换为另一个信号。然后，在每一步中，我们将信号的边缘沿圆形拉直，以使其内接为正方形。
COCO是最早出现的不只用边界框来注释对象的大型数据集之一，因此它成了用于测试新的检测模型的普遍基准。...COCO也有多种形式变化，取决于是否被用于对象实例、对象关键点或插图说明。我们要研究的对象实例格式如下： ?...让我们首先把简单的问题解决掉，我们使用python列表和字典库来描述我们的数据集，然后将它们导出为json格式。 ? 那么前三种完成后，我们可以继续处理图像和注释。...单个对象用沿着轮廓的点的列表进行编码，而多个对象则使用列优先的RLE（Run Length Encoding）进行编码。RLE用重复的数字代替数值的重复，是一种压缩算法。...例如0 0 1 1 1 0 1转换成2 3 1 1。列优先意味着我们顺着列自上而下读取二进制掩码数组，而不是按照行从左到右读取。
然后我将模糊化后的图片进行阈值化，在梯度图片中，所有的像素点的灰度值低于255的将设为0（黑色），其余设为255（白色）。 模糊和阈值化处理后的输出结果如下： ?...在一系列的腐蚀和膨胀操作之后，这些小斑点已经被成功的移除了，只剩下条形码的区域。 ? 最后寻找一下图片中条形码的区域的轮廓。...cnts = imutils.grab_contours(cnts) c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0] # 计算最大轮廓的旋转边界框...(c) box = cv2.cv.BoxPoints(rect) if imutils.is_cv2() else cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 在检测到的条形码周围绘制边界框并显示图片...然后，我们确定最大轮廓的最小的边界框，并最后显示检测到的条形码。 正如我们下图所示，我们已经成功的检测到条形码 ?
通过本篇文章的学习，我们能学到的内容包括： 1、图像处理中常用的一些操作流程，包括滤波、阈值化处理、膨胀、腐蚀和轮廓查找等 2、更重要的一点，希望通过这个案例，能够帮助大家建立分析问题和处理问题的思路...cnts = imutils.grab_contours(cnts) c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0] # 计算最大轮廓的旋转边界框...(c) box = cv2.cv.BoxPoints(rect) if imutils.is_cv2() else cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 在检测到的条形码周围绘制边界框并显示图片...然后，我们确定最大轮廓的最小的边界框，并最后显示检测到的条形码。 正如我们下图所示，我们已经成功的检测到条形码 ?...下载2：Python视觉实战项目31讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目31讲，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取
xpp/Desktop/coins.png')#原始图像 cv2.imshow("original",o) gray=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片...ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片 contours,hierarchy=cv2.findContours...np.zeros(o.shape,np.uint8) contoursImg.append(temp) x,y,w,h=cv2.boundingRect(contours[i])#计算矩形包围框...waitKey() cv2.destroyAllWindows() 0.777012987012987 算法：Extend是轮廓面积与矩形边界（矩形包围框、矩形轮廓）面积之比，作为轮廓的自身属性，...Extend=轮廓面积（对象面积）/ 矩形边界面积 extend=float(cntArea)/rectArea cntArea表示轮廓面积（对象面积） rectArea表示矩形边界面积
最后，第26行返回一个NumPy数组，表示按左上角、右上角、右下角和左下角顺序排列的有序边界框坐标。...否则，第8-11行处理计算轮廓的旋转包围框(注意使用cv2.cv.BoxPoints）[如果使用的是OpenCV 2.4]或cv2.boxPoints[如果我们使用OpenCV 3])，并在图像上绘制轮廓...我们现在准备好按顺时针方向排列边界框坐标： # order the points in the contour such that they appear # in top-left, top-right...就像我们将原始的边界框打印到控制台一样，我们也将打印有序的点，以确保函数正常工作。...根据color列表，左上的点应该是红色的，右上的点应该是紫色的，右下的点应该是蓝色的，最后左下的点应该是蓝绿色的。 最后，第5-7行在图像上绘制对象编号并显示输出结果。
我们从在第2-8行上导入所需的Python包开始。 第12-17行解析命令行参数。...如果轮廓比较小(第4和5行)，我们认为是噪声并忽略它。 然后，第7-9行计算当前对象的最小旋转包围框。...第14行上调用order_points函数（此系列第一篇定义的函数）来对矩形框四个顶点以左上角、右上角、右下角和左下角的顺序排列，我们将看到，在计算物体之间的距离时，这一点非常重要。...第16行和第17行通过取边界框在x和y方向上的平均值来计算旋转后的边界框的中心(x, y)坐标。...我们首先获取(排序后的)最小旋转边界框坐标，并分别计算四个顶点之间的中点(第10-15行)。 然后计算中点之间的欧氏距离，给出我们的“像素/尺寸”比例，来确定一英寸为多少像素宽度。
推荐方式1，方式2在Linux上就失效了。...通过菜单Run->Edit Configurations...打开Run/Debug Configurations对话框。 在对话框窗口右侧，找到VM options标签对应的文本框。...在文本框中填写参数 -Djava.library.path=D:\Tools\opencv\build\java\x64 看好自己电脑是64为就选x64，32位就选x86。...list中; *RETR_CCOMP:检索所有的轮廓，并将他们组织为两层:顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界; *RETR_TREE:检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次...*CHAIN_APPROX_NONE:将所有的连码点，转换成点。
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