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)
我使用术语“矢量化”,因为这是用来描述我所写的过程。我不知道它实际上叫什么,但我试图做的是把图像的元素分成不同的图像。 Here is an example picture I'm trying to "vectorize" 我想要做的是(使用opencv)将玉米芯从它附着的绿色股票中分离出来,并将每个玉米芯分成各自的图像。 我尝试的内容如下: def kmeansSegmentation(path_to_images, image_name, path_to_save_segments):
img = cv2.imread(path_to_images+im
我正在试图找到图像上的角,我不需要轮廓,只需要4个角。我将使用4个角来改变透视。
我正在使用Opencv,但我需要知道找到角落的步骤以及我将使用的功能。
我的图像将是这样的:(没有红点,我将在后面绘制这些点)
编辑:
在建议的步骤之后,我编写了代码:(注意:我使用的不是纯OpenCv,我使用的是javaCV,但逻辑是相同的)。
// Load two images and allocate other structures (I´m using other image)
IplImage colored = cvLoadImage(
"res/sc
我正在使用、python3、和图像处理库(如OpenCV )开发企业徽标图像搜索系统。
到目前为止,我已经成功地从给定的图像中提取了单个对象,这些对象被提取为二进制图像,因此它们可以很容易地用作掩码。
这是通过K-对图像进行聚类,使用具有4种连通性的cv2.connectedComponents,然后应用分水岭来分离对象。
# Making a binary version of the kmeans clustered image
gray = cv2.cvtColor(masked_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY);
_, binary = cv2.threshold(