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
meanVal= (179.3629094095739, 179.3629094095739, 179.3629094095739, 0.0)
算法:图像轮廓是将边缘连接起来形成一个整体,用于后续的计算,获取图像的大小、位置、方向等信息。外部的轮廓为父轮廓,内部的轮廓为子轮廓,按照上述关系分类,一幅图像中所有轮廓之间就建立了父子关系。
Classic_model_examples/2017_Mask-RCNN_TargetDetectionAndSegmentation at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
minVal= 128.0 maxVal= 225.0 minLoc= (241, 11) maxLoc= (217, 16)
前言 CSS 创建复杂图形的技术即将会被广泛支持,并且应用到实际项目中。本篇文章的目的是为大家开启它的冰山一角。我希望这篇文章能让你对不规则图形有一个初步的了解。 现在,我们已经可以使用CSS 3 常
教程 OpenGL ES实践教程1-Demo01-AVPlayer OpenGL ES实践教程2-Demo02-摄像头采集数据和渲染 OpenGL ES实践教程3-Demo03-Mirror OpenGL ES实践教程4-Demo04-VR全景视频播放 OpenGL ES实践教程5-Demo05-多重纹理实现图像混合 OpenGL ES实践教程6-Demo06-全景视频获取焦点 OpenGL ES实践教程7-Demo07-多滤镜叠加处理 其他教程请移步OpenGL ES文集。 在OpenGL
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。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
本文记录我学习 CPF 框架的笔记,本文将记录我从 CPF 框架里面学习到的如何 X11 绘制图片的方法
在日常做CV的过程中,慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据,甚至来展现一些图片的区别。在Python中,我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多,在这篇文章中,我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业,只能帮助你对一个概念有一个快速入门,知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉,大家共同学习。
注:这学期开了一门Photoshop的课程,第一节课讲了图像处理的相关知识,特将内容整理如下,方便日后学习和查阅。 软件环境:PhotoshopCS6 一、位图与矢量图 1、位图 位图也称点阵图,它是由许多点组成的,这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后,便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息,从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是,由于位图图像与分辨率有关,它所包含的图像像素数目是一定的,若将图像放大到一定程度后,图像就会失真,边缘出现锯齿。 2、矢量图 矢量图也称向量式图
长图文生成 很久很久以前,就觉得微博的长图文实现得非常有意思,将排版直接以最终的图片输出,收藏查看分享都很方便,现在则自己动手实现一个简单版本的 目标 首先定义下我们预期达到的目标:根据文字 + 图
注意:轮廓就像从黑色背景中找到白色物体,通常情况下,预先对图像进行阈值分割或边缘检测得到二值图像。
在Paint中有很多的属性可以设置,比如可以设置阴影,颜色过滤等等,这些会产生不同的奇妙效果,今天就对各种属性探索一下。
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。
这几天在重温微信小游戏的飞机大战,玩着玩着就在思考人生了,这飞机大战怎么就可以做的那么好,操作简单,简单上手。
颜色矩阵 ( 4 行 5 列矩阵 ) 写出对应的 float 数组 ( 20个元素 ) ;
在WinForm中,可以使用Graphics类的DrawImage方法来绘制图像。具体步骤如下:
当我们在使用matplotlib库绘制图形时,有时可能会遇到TypeError: Scalar value for argument 'color' is not numeric的错误。这个错误通常是由于颜色参数传递错误导致的。本篇文章将介绍这个错误的原因以及如何解决。
注意:在调用显示图像的API后,要调用cv.waitKey()给图像绘制留下时间,否则窗口会出现无响应情况,并且图像无法显示出来。
计算机视觉是人工智能最热门的应用领域之一。人工智能技术推动了汽车自动驾驶、机器人以及各种照片处理类软件的巨大发展。目标检测技术也在稳步推进。生成对抗网络(GANs)同样也是人们最近比较关注的一个问题。这些都在向我们展示未来计算机视觉领域的发展前景是多么的不可限量。
OpenCV 可以进行一系列的图像处理,也能够直接的绘制图片,但涉及到一些复杂的图像处理时,没有现成的 API 可以使用,这个时候需要我们自己实现代码。
上期的推文Python-matplotlib 学术型散点图绘制 推出后,很多小伙伴比较喜欢
步骤1:创建一个画笔对象 步骤2:画笔设置,即设置绘制内容的具体效果(如颜色、大小等等) 步骤3:初始化画笔(尽量选择在View的构造函数)
步骤1:创建一个画笔对象 步骤2:画笔设置,即设置绘制内容的具体效果(如颜色、大小等等) 步骤3:初始化画笔(尽量选择在View的构造函数) 具体使用如下:
聊一聊Processing中PImage类和loadImage()、createImage()函数。因为要借P5做多媒体创意展示,图片是一个很重要的媒体。有必要就图片的获取和展放作总结。
Canvas 真的是一个神奇的东西,不仅能够绘制各种图形、文本和位图,还能够对位图进行复杂的像素运算和处理。因此像滤镜这些东西,其实 Canvas 也可以来实现。接下来,是见证奇迹的时刻。
在了解图像直方图前我们需要了解一个matplotlib库,matplotlib库和numpy可谓是一对好伴侣,就像泡面伴侣火腿肠一样。
类型:Turtle 绘图
和尚我向朋友推荐了自己修改封装的仿网易顶部滑动标题栏 TabSlideLayout 滑动内容可以是文字也可以是网络图标,其原型为 FlycoTabLayout,但是因为年代很久远,和尚我当时技术太渣,存在一些小问题,后期做过一些优化,今天趁机会整理一下。
在开发过程中会遇到一些很小但有意思的功能,有一个功能是把一张图片的灰度作为另一张图片的alpha。功能实现很简单,把实现过程和遇到的一些知识分享给大家。
CADintosh X 是一款适用于MacOS平台的2D计算机辅助设计(CAD)软件,适合工程师、设计师和学生等不同领域的用户使用。
和尚前几天整理了以下 Canvas 的部分方法,今天和尚继续学习 Canvas 第二部分。
产品设计了一个人机校验组件,大致长这个样子。背景会每次随机取不同图片,开始的时候,箭头设置为蓝色。在背景为蓝色的时候,用户就分辨箭头就有些困难了。怎么解决这个问题呢?
最近学习了 HTML5 中的重头戏–canvas。利用 canvas,前端人员可以很轻松地、进行图像处理。其 API 繁多,这次主要学习常用的 API,并且完成以下两个代码:
例如在读取football数据时,其labels都是节点的英文名称,这样在处理图数据时不是很方便,往往报错,我们通常习惯处理节点的编号从1开始,可以建立label-id的反向索引,如果处理图数据时只需要编号id,可以将labels属性设置为id,如果之后还需要查询,可返回反向索引字典
算法:等效直径是与轮廓面积相等的圆形的直径,作为轮廓的特征,也作为图像的特征,通常情况下,轮廓是非规则外形的图像。
在开发中,有时会遇到对图片的处理需求,在 Python中, PIL/Pillow 库非常强大和易用。 而 Golang 语言中,处理图片的标准库 image也可以实现一些基本操作。 image 库支持常见的 PNG、JPEG、GIF 等格式的图片处理, 可以对图片进行读取、裁剪、绘制、生成等操作。
本文实例为大家分享了Android自定义SpaceItemDecoration分割线的具体代码,供大家参考,具体内容如下
Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 通过学习Matplotlib,可让数据可视化,更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库,又是开发中常用的库。
center, radius=cv2.minEnclosingCircle(points)
位图:位图是利用像素点来表示一幅图像,并且每一个像素都具有颜色和位置属性,是数字图像处理的常见表示方法。
我们之前做数据可视化分享的时候,讲解了使用pyecharts绘制图像的方法,比如绘制柱状图,饼状图,折线图等,但是,我们如果要绘制不定形状的图像,应该怎么去绘制呢,当然,还是要使用到我们的神器pillow来绘制。下面我们就来介绍使用pillow来绘制各种类型的图像。
leftmost= (173, 54) rightmost= (282, 68) topmost= (218, 10) bottommost= (222, 114)
欢迎来到屏幕系列课程。在本系列中,你将学习在树莓派中如何使用汇编代码控制屏幕,从显示随机数据开始,接着学习显示一个固定的图像和显示文本,然后格式化数字为文本。假设你已经完成了 OK 系列课程的学习,所以在本系列中出现的有些知识将不再重复。
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