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openCV提取图像中的矩形区域

改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等） 原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。...主要思想：边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换 import numpy as np import cv2 # 这个成功的扣下了ppt白板 srcPic = cv2.imread...[[2,3]] for i in hull: s.append([i[0][0],i[0][1]]) z.append([i[0][0],i[0][1]]) del s[0] del z[0] #现在的目标是从一堆点中挑出分布在四个角落的点...，决定把图片分为四等份，每个区域的角度来划分点， #默认四个角分别分布在图像的四等分的区间上，也就是矩形在图像中央 # 我们把所有点的坐标，都减去图片中央的那个点（当成原点），然后按照x y坐标值的正负...用到的图片 ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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使用Python和OpenCV检测图像中的多个亮点

本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/31/detecting-multiple-bright-spots-in-an-image-with-python-and-opencv...今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。 我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...下面我提供了一个GIF动画，它可视化地构建了每个标签的labelMask。使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。...一旦我们的轮廓已经排序，我们可以对它们进行单独的循环处理(第8行)。 对于这些轮廓线，我们将计算出代表明亮区域的最小包围圆(第12行)。

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使用OpenCV测量图像中物体的大小

上篇，我们学习了一项重要的技术:将一组旋转的边界框坐标按左上、右上、右下和左下排列的可靠性如何。 今天我们将利用这一技术来帮助我们计算图像中物体的大小。请务必阅读整篇文章，看看是如何做到的!...“单位像素”比率 为了确定图像中对象的大小，我们首先需要使用参考对象执行“校准”(不要与内在/外在校准混淆)。...在任何一种情况下，我们的引用都应该以某种方式是唯一可识别的。 在这个例子中，我们将使用0.25美分作为我们的参考对象，在所有的例子中，确保它总是我们图像中最左边的对象。...现在，假设我们的object_width(以像素为单位)被计算为150像素宽(基于其最小矩形边框)。...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。 用计算机视觉测量物体的大小 现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。

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OpenCV图像处理中“投影技术”的使用

问题引出 本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用...在这样采集到的图像中，大量存在黑色的定位区块： ? 如果进一步定位，可以得到这样的结果： ? 如果做成连续图像 ? ?...在这波峰波谷中，存在着的“量化”结果，对应了答题卡中的定位关系 概念抽象 在前面的分析里，我们已经基本建立起“投影”的概念。...从离散的角度来说，也就是: 局部最大值：F(x)>F(x−1)且F(x)>F(x+1) 局部最小值：F(x)<F(x−1)且F(x)<F(x+1) 类似于求极值、求切线等的情况。 ?...vup.push_back(i); if (vdate[i - 1] > 0 && vdate[i] == 0) vdown.push_back(i); } } 在具体使用过程中

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使用OpenCV和Python计算图像的“色彩”

今天我们将学习如何计算图像的色彩，然后，我们将使用OpenCV和Python实现色彩度量。 在实现了色彩度量之后，我们将根据颜色对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”大小对其进行排序。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Python和OpenCV代码实现这个算法。...在OpenCV中实现图像色彩度量 现在我们对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。...THE END 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用Hasler和Susstrunk在2003年的论文《测量自然图像的色彩》中详细介绍的方法来计算图像的“色彩”。

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如何使用 Python 隐藏图像中的数据

在这篇文章中，我们将重点学习基于图像的隐写术，即在图像中隐藏秘密数据。 但在深入研究之前，让我们先看看图像由什么组成： 像素是图像的组成部分。...每个 RGB 值的范围从 0 到 255。 现在，让我们看看如何将数据编码和解码到我们的图像中。 编码 有很多算法可以用来将数据编码到图像中，实际上我们也可以自己制作一个。...在这篇文章中使用的一个很容易理解和实现的算法。 算法如下： 对于数据中的每个字符，将其 ASCII 值转换为 8 位二进制 [1]。 一次读取三个像素，其总 RGB 值为 3*3=9 个。...97), (112, 69, 206), (254, 29, 213), (53, 153, 220), (246, 225, 229), (142, 82, 175)] 解码 对于解码，我们将尝试找到如何逆转之前我们用于数据编码的算法...PIL ，它代表Python 图像库，它使我们能够在 Python 中对图像执行操作。

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使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

/ 前两篇文章： 使用Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体的大小 已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象的大小。 这个参考对象应该有两个重要的特征，包括： 我们知道这个物体的尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们的图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。 今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...最后，我们将refObj实例化为一个3元组，包括： 物体对象的最小旋转矩形对象box 参考对象的质心。 像素/宽度比例，我们将用其来结合物体之间的像素距离来确定物体之间的实际距离。

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使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

/ 前两篇文章： 使用Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体的大小 已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象的大小。 这个参考对象应该有两个重要的特征，包括： 我们知道这个物体的尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们的图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。 今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...最后，我们将refObj实例化为一个3元组，包括： 物体对象的最小旋转矩形对象box 参考对象的质心。 像素/宽度比例，我们将用其来结合物体之间的像素距离来确定物体之间的实际距离。

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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...然后使用findContours，用来获得二值化图像的轮廓信息，findContours中cv2.RETR_EXTERNAL是表示轮廓获取方式，是表示内圈的轮廓不需要进行获取，cv2.CHAIN_APPROX_NONE...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

python使用OpenCV模块实现图像的融合示例代码

可以通过OpenCV函数cv.add（）或简单地通过numpy操作添加两个图像，res = img1 + img2.两个图像应该具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以是标量值....三种融合 注意融合时，一般来说两个图像的尺寸是一样大小的，如果大小不一样，需要把大的图像的某一部分先截出来，与小的图先融合，再作为整体替换掉原来大图中抠出的小图部分。...) # 1，在lena.png获取和logo.png大小相同的ROI img_ROI1 = img2[0:rows, 0:cols] # 2，基于logo.png的灰度图，利用简单的阈值分割创建一个掩模...new_img2 = cv.bitwise_and(img_ROI1, img_ROI1, mask=mask_inv) # 4，将新图与logo相加，然后将这一部分替换掉原始图像的img_ROI1...相关的比例参数可以自己按需调 到此这篇关于python使用OpenCV模块实现图像的融合示例代码的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV 图像融合内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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用python和opencv检测图像中的条形码

概述 在日常生活中，经常会看到条形码的应用，比如超市买东西的生活，图书馆借书的时候。。。 那么这些东西是如何做到准确检测出条形码的位置呢？...这就是今天要介绍的内容了 这篇博文的目标是演示使用计算机视觉和图像处理技术实现条形码的检测。...目标：找到条形码的位置，而去除掉干扰的因素 思路： 利用条形码的自身特点，一般都是矩形形状，而且条码的条带是黑色的，矩形区域是白色的 让我们继续写一些代码。...我们将使用numpy进行数字处理，argparse用于解析命令行参数，cv2进行opencv绑定。 然后我们将设置命令行参数。...中提供了相应的接口，可以很容易地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确地完成了图像处理步骤，它应该会对应于条形码区域。

2.8K40

使用 OpenCV 进行图像中的性别预测和年龄检测

人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。 即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...应用 在监控计算机视觉中，经常使用年龄和性别预测。计算机视觉的进步使这一预测变得更加实用，更容易为公众所接受。由于其在智能现实世界应用中的实用性，该研究课题取得了重大进展。...实施 现在让我们学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。 使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件创建模型。...time from google.colab.patches import cv2_imshow 第 2 步：在框架中查找边界框坐标 使用下面的用户定义函数，我们可以获得边界框的坐标，也可以说人脸在图像中的位置...在这篇文章中，我们学习了如何创建一个年龄预测器，它也可以检测你的脸并用边框突出显示。

1.5K20

Python下opencv使用笔记（三）（图像的几何变换）

那么怎么移动，怎么让上一时刻的画面移动到这一时刻，这都是根据了你的移动量，然后找到三维坐标之间的对应关系，用这一时刻的坐标替换到上一时刻的坐标像素值实现图像的切换。...图像的几何变换主要包括：平移、扩大与缩小、旋转、仿射、透视等等。图像变换是建立在矩阵运算基础上的，通过矩阵运算可以很快的找到对应关系。...（三）图像的旋转 图像的旋转矩阵一般为：  M=[cos(θ)sin(θ)−sin(θ)cos(θ)] 但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的，为了能够在任意位置进行旋转变换，opencv采用了另一种方式...（四）图像的仿射 图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换，仿射变化也是需要一个M矩阵就可以，但是由于仿射变换比较复杂，一般直接找很难找到这个矩阵，OpenCV提供了根据变换前后三个点的对应关系来自动求解M。...（五）图像的透射 透视需要的是一个3*3的矩阵，同理opencv在构造这个矩阵的时候还是采用一种点对应的关系来通过函数自己寻找的，因为我们自己很难计算出来。

1.4K10

如何使用OpenCV在Python中访问IP摄像头

在此文章中，我将解释如何在Python中设置对IP摄像机流的访问。 首先，必须找出网址流是什么。通过在构造函数中提供摄像机的网址流，可以在OpenCV中访问IP摄像机cv2.VideoCapture。...可以使用某些网络扫描实用程序（例如在linux上的arp-scan）找到摄像机的IP地址。...网址进一步的细节，如Protocol，Credentials和Channel应该可以在相机说明书或软件/手机应用程序中找到。我们通过在网络上搜索相机的型号来找到相机的网址流。...IP摄像机网址流的示例如下所示：rtsp：//192.168.1.64/1 因此，可以通过以下代码实现使用OpenCV从相机获取快照： capture = cv2.VideoCapture('rtsp:...第一个是要显示在窗口顶部的名称。可以将其更改为所需的任何内容，但是最好拥有它。第二个是存储捕获视频流的对象。在此示例中，它称为“帧”。 然后，这个脚本会查找按键。

6.2K20

Python使用Opencv进行图像人脸、眼睛识别实例演示

在这篇博客中，我们将详细讨论人脸识别技术，以及如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现人脸识别。 什么是人脸识别？...这些算法使用训练数据集中的人脸图像来学习每个人脸的特征，并在新图像中使用这些特征来识别人脸。 如何使用 OpenCV 实现人脸识别？...可以使用以下命令在 Python 中安装 OpenCV： pip install opencv-python 在安装完成后，我们需要导入必要的库： import cv2 import numpy as...其中，scaleFactor 是指每次图像尺寸减小的比例，minNeighbors 是指每个候选矩形保留的邻居个数，minSize 是指检测到的人脸的最小尺寸。...在本博客中，我们使用 OpenCV 库来实现了人脸识别。我们首先使用 Haar 级联分类器来检测图像中的人脸，然后在人脸周围绘制矩形框，最后将绘制矩形框后的图像显示出来。

1.1K20

OpenCV基础 | 3.numpy在图像处理中的基本使用

作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写的是numpy在图像处理中的基本使用 1.获取图片高宽通道及图像反转 # 获取图片高宽通道及图像反转...函数执行前后滴答数之差与滴答频率之比为前后时间差 print("time: %s ms" % (time * 1000)) 默认输出时间为秒(s) 输出： time: 2870.7665066666664 ms 笔者使用的是...i5处理器 调用opencv的API实现图像反转 #调用opencv的API实现图像反转 def inverse(image): dst = cv.bitwise_not(image) # 按位取反...，白变黑，黑变白 cv.imshow("inverse_demo", dst) 所用时间 time: 100.06570666666667 ms 能调用API的尽量使用API接口，提升效率...("threechannels_image",img2) 构造的单通道和三通道图像如下： ?

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