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OpenCV -删除图像中的独立短线

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在图像处理中，删除图像中的独立短线是一项常见的任务，可以通过以下步骤实现：

  1. 边缘检测：使用OpenCV的边缘检测算法（如Canny边缘检测）来检测图像中的边缘。
  2. 轮廓提取：使用OpenCV的轮廓提取函数（如findContours）从边缘图像中提取轮廓。
  3. 轮廓过滤：根据轮廓的长度或面积进行过滤，筛选出独立短线的轮廓。
  4. 线段拟合：对于筛选出的独立短线轮廓，可以使用OpenCV的拟合线段函数（如fitLine）对其进行线段拟合。
  5. 删除独立短线：根据线段的长度或其他特征，判断是否为独立短线，并将其从图像中删除或标记。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云图像处理（Image Processing）服务。该服务提供了丰富的图像处理功能，包括边缘检测、轮廓提取、线段拟合等，可以帮助开发者快速实现图像处理任务。

产品介绍链接地址：腾讯云图像处理

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OpenCV 4基础篇| OpenCV图像的拼接

retval：拼接后的图像，nparray 多维数组 1.1 注意事项 np.hstack() 按水平方向（列顺序）拼接 2个或多个图像，图像的高度（数组的行）必须相同。...np.vstack()按垂直方向（行顺序）拼接 2个或多个图像，图像的宽度（数组的列）必须相同。 综合使用 np.hstack() 和np.vstack() 函数，可以实现图像的矩阵拼接。...使用的是BGR模式，而matplotlib使用的是RGB模式，所以需要将opencv中的BGR、GRAY格式转换为RGB，使matplotlib中能正常显示opencv的图像。...中的BGR、GRAY格式转换为RGB，使matplotlib中能正常显示opencv的图像 img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB) img2 = cv2...= image_path.split('_')[-2:] start_i, start_j = int(start_i), int(start_j) # 将分块图像写入到最终图像中

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