今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域(ROI)。
我用的Python3.6,OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样,OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。
取值 含义 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储了所有的轮廓点。也就是说,等高线的任意2个后续点(x1,y1)和(x2,y2)将是水平、垂直或对角线邻居,即 max (abs (x1-x2),abs (y2-y1)) = 1。 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和对角线段,只留下它们的端点。例如,一个直立的矩形轮廓用 4 个点进行编码。 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种
本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位,以此为基础,我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位,或者特定颜色线条的提取与定位
Contours:轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。 边缘检测检测出边缘,边缘有些未连接在一起。
cv2.findContours函数输入有三个参数: - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果: - contours: 图像中所有的轮廓,python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组.
版权提示:本文参考自 http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/12889059,素材也都取自这里,本文仅做部分修改。
图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务,它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中,有多种方法可以进行图像边缘检测,本文将介绍一种常用的方法:Canny边缘检测算法。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc98fe501017ypb.html
在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV是一个强大而广泛使用的开源库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何使用OpenCV来检测并定位图像中的黑色区域。
执行以下命令安装opencv-python库(核心库)和opencv-contrib-python库(贡献库)。注意:命令拷贝后要合成一行执行,中间不要换行。
我们有时候需要求取某一个物体重心,这里一般将图像二值化,得出该物体的轮廓,然后根据灰度重心法,计算出每一个物体的中心。
矩是描述图像特征的算子,被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。
OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口,对于其背后的算法,尚未可知(该函数接口是调用其它的C语言进行实现),查阅官方文档,并未找到完全对应上的内容。因此,下文主要偏向于实践。
这篇文章主要介绍了python 基于opencv 绘制图像轮廓的示例,帮助大家更好的利用python的opencv库处理图像,感兴趣的朋友可以了解下
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时,错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下,这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵,甚至只是一些小孔,但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时,表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样,因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此,如果我们能对提取的表格进行少量修改,大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别,导致不良的识别率,因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
车牌识别技术 是智能交通系统中的重要组成部分,它可以对车辆的行驶轨迹进行跟踪和记录,为交通管理提供重要的数据支持。
运行平台: Windows Python版本: Python3.x IDE: Spyder 今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示:
Halcon中对应的例子为check_blister.hdev,用于检测药片包装中是否有错的药片或漏装的药片,检测效果如下:
本期,我们将一起学习如何从图像中提取出含有条形码的区域。下面的代码,我们将在Anaconda中采用Python 2.7 完成,当然OpenCV中的图像处理库也是必不可少的。
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
例子02是ayoungprogrammer博客上参考作者原版C++代码和思路,然后改造成python版本的,先在本地运行成功之后,然后加上自己的理解,给大多数核心代码加上了详细的中文注释,并在每一个关键阶段都会弹出具体的窗体展示识别流程,这样便于大家更能详细的看到核心部分的细节,感兴趣的同学,可以自己在再尝试加一些更细部分的debug弹窗。
OpenCV 霍夫变换与轮廓提取 3. 霍夫变换 3.1 霍夫直线 3.2 霍夫圆 4. 轮廓提取 4.1 查找轮廓 4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换 首先放上霍夫变换官方文档:[霍夫直线变换官网文档] 3.1 霍夫直线 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 将图片以灰度的方式读取进来 img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv.IMREAD_COLOR) gr
谈起轮廓不免想到边缘,它们确实很像。简单的说,轮廓是连续的,边缘并不全都连续(下图)。其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手,而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓。
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
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本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否在改变车道!大家一定听说过使用OpenCV 的haar级联文件可以检测到面部、眼睛等,但是如果目标是汽车,公共汽车呢?
背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧,那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下,我们可能没有这样的图像,所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时,由于阴影也在移动,情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法,通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的物体前景,从而达到目标检测的目的。 OpenCV已经实现了几种非常容易使用的算法。 环境 Python 3.6
二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息、常见的如下:
今天是第二部分:Python+OpenCV实现简易手势识别功能。简易的手势识别,所以功能也很简单,识别手势1~5就行,当然我们控制飞机时只需要用到最多3个手势:发射子弹、向左移动和向右移动。所以1~5够用了,当然你也可以用手势的移动方向来控制飞机的移动方向,只需要计算手势轮廓的重心位置变化即可。
轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征,并进行比较和匹配,我们可以实现目标识别、形状分析等应用。在本文中,我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。
导语:前端智能化,就是通过AI/CV技术,使前端工具链具备理解能力,进而辅助开发提升研发效率,比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。
显然OpenCV中常见的轮廓分析无法获得上面的中心红色线段,本质上这个问题是如何提取二值对象的骨架,提取骨架的方法在OpenCV的扩展模块中,另外skimage包也支持图像的骨架提取。这里就分别基于OpenCV扩展模块与skimage包来完成骨架提取,得到上述图示的中心线。
最近一直有人在知识星球上向我提问很多二值图像分析相关的问题,特别选择了两个典型的轮廓分析问题。进行分析与编码实现与演示,废话不多说,先看第一个问题。
本文通过实例介绍了如何使用OpenCV库进行数字识别,并使用kNN算法对数字进行分类。首先,使用OpenCV自带的OCR模块对九宫格数字进行识别,提取出数字,并进行预处理。然后,使用kNN算法对数字进行分类,通过提取的特征向量以及k值,对数字进行预测。最后,通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
寻找轮廓的方法在前面和章里面都经常用到了,如果我们判断一个点是否在轮廓里面的话,OpenCV有这个函数来进行判断。
作者:王抒伟 编辑:王抒伟 算了 爱看多久看多久 零 参考目录: 1.获取图片 2.转换灰度并去噪声 3.提取图像的梯度 4.我们继续去噪声 5.图像形态学(牛逼吧、唬人的) 6.细节刻画 7.找出昆虫区域的轮廓 8.画出轮廓 9.裁剪出来就完成啦 一 第一天: 老师:你知道么,今天有人问了我一个问题。 ~.我:什么? 老师:他说很难。 ~.我:关于什么的? 老师:图像处理。 ~.我:喔,你说说看,我确实做了不少图像处理的东西(心里默念,你不知知道你给过我多少图像吗?) 老师:好嘞!在用深度学习的时候,
轮廓即是以某种方式表示图像中的曲线的点的列表。这种表示可以根据实际的情形不同而不同。表示一条曲线的方式有很多种。
step2:用Sobel算子计算x,y方向上的梯度,之后在x方向上减去y方向上的梯度,通过这个减法,我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
随着计算机视觉在我们生活中的应用越来越广泛,大量的字符识别和提取应用逐渐变得越来越受欢迎,同时也便利了我们的生活。像我们生活中的凭借身份码取快递、超市扫码支付的机器等等。
在使用 OpenCV 进行图像处理时,cv2.findContours 是一个常用的函数,用于检测图像中的轮廓。然而,有时候我们可能会遇到一个错误提示:"too many values to unpack (expected 2)",这个问题通常是由于函数返回值的解包错误导致的。本文将详细讲解这个问题的原因和解决方法。
前面对这牌提取做个详细描述,与此相类似,车牌的字符分割也是很重要的一部分,字符分割的思想在其他项目中同样有很重要的作用。因此有必要针对字符分割的思路和实现过程做一个记录。
大家好,今天给大家分享两个来自OpenCV研习社提问的帖子,都是很经典的图像处理与分析问题,希望通过这两个例子,大家能够得到更多的启发,从而想到更好的解决类似问题的思路。
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
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