在做数据集时，需要对图片进行处理，照相的图片我们只需要特定的部分，所以就想到裁剪一种所需的部分。当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作。这样更精准一些。...一、指定图像位置的裁剪处理 import os import cv2 # 遍历指定目录，显示目录下的所有文件名 def CropImage4File(filepath,destpath):...end c=int(sz2/2-64) # y start d=int(sz2/2+64) # y end cropImg = image[a:b,c:d] #裁剪图像...二、批量处理—指定图像位置的裁剪 我这个是用来截取发票的印章区域，用于图像分割（公司的数据集保密） 各位可以用自己的增值发票裁剪。...添加了在读取图片时捕获异常，OpenCV对大分辨率或者tif格式图片支持不好 处理数据集 和 标签数据集的代码：（主要是对原始数据集裁剪） 处理方式：分别处理 注意修改 输入 输出目录 和 生成的文件名
P模式 print(im.info) print(im.palette) box=(60,10,140,110) region=new_im.crop(box)#图像裁剪 im.paste(region...im.show() region.show() PNG (460, 460) RGB {'srgb': 0, 'gamma': 0.45455, 'dpi': (96, 96)} None 算法：图像裁剪在通常情况下是指图像规则分幅裁剪...，裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标，确定图像的裁剪位置。...在实际工作中，经常需要根据研究工作要求对图像进行裁剪，按照实际图像分幅裁剪的过程图像分幅裁剪分为两种类型：规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。从当前的图像中返回一个矩形区域的拷贝。...图像大小A*B（像素为单位）的图像，变量box是一个四元组，定义了左、上、右和下的像素坐标，分别用来表示在原始图像中截取的位置坐标，例如，box(100,100,300,300)就表示在原始图像中以左上角为坐标原点
iou_y1 #IoU面积 area_iou=iou_w*iou_h iou=area_iou/(area_a+area_b-area_iou) return iou #图像裁剪...img) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result3.png",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像随机裁剪是从...1张图像随机裁剪200张图像，裁剪出图像的大小为 60x60，IoU大于等于th=0.5的裁剪框用红色标出，其它裁剪框用蓝色标出，IoU比对原始区域用绿框标出。
from PIL import Image im=Image.open('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png ') #宽高各除3，获取裁剪后的单张图片大小 width=im.size...[0]//3 height=im.size[1]//3 #width=im.size[0]//4 #height=im.size[1]//4 #裁剪图片的左上角坐标 start_x=0 start_y=...0 #图像重命名 im_name = 1 #图像裁剪 for i in range(3): for j in range(3): #for i in range(4: #for j in...range(4): #图像裁剪并保存 crop=im.crop((start_x,start_y,start_x+width,start_y+height))...x继续从0开始裁剪 start_x=0 #裁剪第二行 start_y+=height 算法：图像任意裁剪是将图像裁剪成若干任意大小图像。
使用arcmap对数据进行剪裁,Arcgis中的裁剪分为很多种，有矢量裁剪矢量，矢量裁剪栅格，栅格裁剪栅格。本文主要操作，掩膜裁剪（矢量裁剪栅格）和clip 裁剪。...4.至此，以步骤1.2裁剪出的广州市区划作为掩膜，裁剪大背景广东省10级影影像tif，最后得到了广州市的tif。...比如说你的裁剪面是不规则的（例如行政区），最后的裁剪结果就是某一行政区的最小外接矩形（可能好看？）...； 3.然后就直接运行工具，等待裁剪结果。...三：转换后的裁剪，参照掩膜大法
region=result.crop((x,y,x+w,y+h)) region.save('C:/Users/xpp/Desktop/result.png') cv2.waitKey(0) 算法：图像主体裁剪是选取图像中面积最大轮廓...，绘制矩形框，裁剪目标区域。
基于FPGA图像的裁剪 1 几何变换介绍 几何变换：从新规定图像内像素的几何排列方式。 几何变换包括：缩放、旋转、平移等。...这些变换一般用于校正图像处理引起的空间失真，或者通过将图像配准到一个预定义的坐标系统中用于规范化该图像（例如，将一幅航拍图像配准到一个特定的地图投影中，或者在立体视觉中对两幅互相配对的图像进行整形，使得行与外极限...图2 几何变换的基本结构左：前向映射右：逆向映射 2 几何变换--裁剪 2.1裁剪原理 前向映射将原图像的像素坐标作为自变量，以某个变换函数得出目标图像的像素坐标，裁剪变换的变换函数如式1，Q为输出，I...图3 matlab实现裁剪 2.3 FPGA实现裁剪 1. `timescale 1ns / 1ps 2. 3. module corp#( 4....图4 FPGA实现裁剪 几何变换中裁剪也是最简单的一个，我们可以通过裁剪保留我们最感兴趣的部分。
// #include "stdafx.h" #include #include #include #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib...= 'q') {} return 0; } 效果： 图像裁切代码： // ConvertColor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...// #include "stdafx.h" #include #include #include #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib
开始裁剪 裁剪使用crop方法，里面的参数是要裁剪的区域的左上角坐标（0,30）和右下角坐标(96,128)。 ? ?...批量裁剪保存 将之前处理一张图片的方法封装成一个函数，接着将图片名字和保存的名字用变量名取代，实现通用性。
对上图说明如下： 水平横着的都是基础模块，这个是OpenCV模块裁剪的时候必须选上的。竖直的模块都是OpenCV中在CMake生成阶段可配置选择的模块，如果需要你就加上，如果不需要就去掉。...我们一般的图像处理，都可以通过 基础模块 + 自定义算法实现，我一般重新编译的时候都会把DNN模块也选择上，基本上是 基础模块 + DNN + 自定义算法实现，其它的模块没有必须则不必勾选，这样整个OpenCV...验证裁剪编译版本OpenCV功能 03 重新配置好开发环境(包含目录 + 库目录 + 连接器 + 环境变量， 然后重启VS2015/VS2019)，运行以下测试代码： #include <opencv2...我已经做过的一个项目，我知道它只用了图像处理模块，重新编译运行测试结果如下： ?...OpenCV重新编译与模块裁剪技能GET，从此以后千万别在我面前说OpenCV模块太多，太大，这个都不是事，关键是你会用吗？
Jcrop简介 Jcrop 是一个功能强大的 jQuery 图像裁剪插件，结合后端程序（例如：PHP）可以快速的实现图片裁剪的功能。 Jcrop是一款免费的软件，采用MIT License发布。...以动画的形式生成一个新的框 setSelect 设置框 getContainerSize 获取容器的尺寸 resizeContainer 调整容器的宽度和高度 setImage 设置Jcrop绑定的图像
使用方法：image_center_crop(source, width, height, target)； /** * 居中裁剪图片 * @param string $source [原图路径]...param int $width [设置宽度] * @param int $height [设置高度] * @param string $target [目标路径] * @return bool [裁剪结果...file_exists($source)) return false; /* 根据类型载入图像 */ switch (exif_imagetype($source)) {...isset($image)) return false; /* 获取图像尺寸信息 */ $target_w = $width; $target_h = $height;...($resize_h - $target_h) / 2 : 0; /* 绘制居中缩放图像 */ $resize_img = imagecreatetruecolor($resize_w,
图像的翻转 flip（src，flipCode） flipCode = 0 表示上下翻转 flipCode > 0 表示左右翻转 flipCode < 0 上下 + 左右 上下翻转 import...)) cv2.imshow('lufei',img) cv2.imshow("lu,",lufei) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 显示结果： 图像的翻转
概述 有时候，我们需要使用Matplotlib库强大的绘图函数来在numpy.ndarray格式的图像上进行一些可视化，比如关键点绘制，投影点绘制。...有时候为了可视化的美观，需要验证保证转换后的图像与原始图像大小一致。这里记录一下操作的流程，以及一些常遇到的问题。 2....函数来将图像转换为string，在用numpy的fromstring函数将string转换为np.ndarray，即为我们所求。...示例代码如下： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取 numpy.ndarray格式的图像 img =...此外由于matploltlib的imshow需要RGB格式的图像，而OpenCV图像格式为BGR，需要做转换。 4.
显示图像 导入库： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 读取图片： cv2.imread('图片路径') 显示图片： plt.imshow...原因：opencv读取的图片的颜色通道不是标准的RGB（红绿蓝），而是BGR（蓝绿红）的排列顺序，所以读取到的图片的颜色与原始图片的颜色会发生差别！ ...所以，我们尽量用我们的opencv自己去展示opencv读入道德图片 opencv读取并显示图像 import cv2 #导入cv2库 cv2.namedWindow('tupian',cv2.WINDOW_NORMAL
图像融合 背景：图像融合是图像处理的一个基本问题，目的是将源图像中一个物体或者一个区域嵌入到目标图像生成一个新的图像。在对图像进行合成的过程中，为了使合成后的图像更自然，合成边界应当保持无缝。...但如果源图像和目标图像有着明显不同的纹理特征，则直接合成后的图像会存在明显的边界。 引入：基于泊松方程而引入的泊松融合求解像素最优值的方法，在保留了源图像梯度信息的同时，融合源图像与目标图像。...对比传统图像融合和泊松融合 传统的图像融合： 精确地选择融合区域：过程单调乏味且工作量大，常常无法得到好的结果。 Alpha-Matting：功能强大，但是实现复杂。...变分法的解释泊松图像编辑 表示融合图像块的梯度。...变分方程的意义表明我们的无缝融合是以源图像块内梯度场为指导，将融合边界上目标场景和源图像的差异平滑地扩散到融合图像块 I 中，这样的话，融合后的图像块能够无缝地融合到目标场景中，并且其色调和光照可以与目标场景相一致
1、使用opencv保存图像cv2.imwrite(存储路径，图像变量[,存盘标识])存盘标识： cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY 设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量
frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。...表示视频的每一帧，1表示水平方向翻转，可以选择不同形式的反转，比如，0 — 垂直方向翻转；-1：水平、垂直方向同时翻转 waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像...，对于视频而言；参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停,；参数过大如cv2.waitKey(1000)，会因为延时过久而卡顿感觉到卡顿。
OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取图像的特征，使其成为图像描述符。 这些图像特征，也就是图像描述符，可以作为图像搜索的数据库。 个人感觉就是，和「以图搜图」有点像。 ?...也是一个很搞笑的片段... / 01 / 特征检测算法 这里简单介绍一下OpenCV常用的几种特征检测和提取算法。 Harris、FAST：用于检测角点的。...提了好几次特征了，那么什么是图像的特征呢？ 图像特征就是指有意义的图像区域，具有独特性或易于识别性，比如角点、斑点以及高密度区。 角点可以通过OpenCV的cornerHarris来识别。...「SIFT」则是一种与图像比例无关的角点检测方法，尺度不变特征变换。 采用DoG和SIFT来检测关键点并提取关键点周围的特征。...剩下的太难了，以后慢慢了解~ / 02 / 图像检索 采用FLANN匹配，近似最近邻的快速库。 原始图片如下，为微博的Logo。 ? 目标图片如下，包含新浪微博的名称。 ? 代码如下。
转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('...../Resources/Photos/park.jpg') cv.imshow('Park', img) 1.2 使用OpenCV # 灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY...= array(Image.open("Resources/Photos/park.jpg").convert('L')) im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理... im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100...200 区间 im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像...参考 python图像数组操作与灰度变换
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