简介   使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形,所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ,cnt是所要求最小外接矩形的点集数组或向量,这个点集不定个数.   cv2.minAreaRect(points) → retval 参数说明: points :是findCountours得到的contour 使用 import cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread("test.jpg",0) _,conto

本文链接:https://blog.csdn.net/qq878594585/article/details/81838260本文为作者原创文章,未经同意严禁转载! opencv中的仿射变换在python中的应用并未发现有细致的讲解,函数cv2.warpAffine的参数也模糊不清,今天和大家分享一下参数的功能和具体效果,如下: 官方给出的参数为: cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])

cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下: #ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(mask,cmap='gray') 上面代码的作用是,将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置0,灰度值大于175的点置255. 具体用法如下: threshold(src, thresh, maxv

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

用法:cv2.namedWindow('窗口标题',默认参数) 默认参数:cv2.WINDOW_AUTOSIZE+cv2.WINDOW_KEEPRATIO+cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED) 参数: cv2.WINDOW_NORMAL 窗口大小可改变 cv2.WINDOW_AUTOSIZE 窗口大小不可改变 cv2.WINDOW_FREERATIO 自适应比例 cv2.WINDOW_KEEPRATIO 保持比例饿 cv2.WINDOW_GUI_NORMAL cv2.WINDOW_G

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

转载:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

代码参考于:https://github.com/rainyear/lolita/issues/8 简单的手势识别,基本思路是基于皮肤检测,皮肤的颜色在HSV颜色空间下与周围环境的区分度更高,从RGB转换到HSV颜色空间下针对皮肤颜色进行二值化,得到mask: def HSVBin(img): hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV) lower_skin = np.array([100,50,0]) upper_skin = np.array([125

1. Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny函数来识别边缘.Canny边缘检测算法有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用非最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("cann

写博客是为了记录下来,毕竟好多东西记不住,看过就忘了,收藏又太多,还不如搬运到自己博客下面,随时可翻~~~ 近期再学目标识别与定位,看着原理都很简单,但是真自己做,又觉得困难重重. csdn上一个大神发了一个虫子的定位切割程序,跑了一下效果不错,因此记录下来,可以在此基础上改进. import cv2 import numpy as np def get_image(path): #获取图片 img=cv2.imread(path) gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR

首先放出大佬的项目地址:https://github.com/yangxue0827/R2CNN_FPN_Tensorflow 那么从输入的数据开始吧,输入的数据要求为tfrecord格式的数据集,好在大佬在项目里已经给出了相应的代码,不过需要的原始数据为VOC格式,这里,我在以前的笔记里保存了普通图片+txt格式的原始数据生成VOC格式的数据集的代码(http://www.cnblogs.com/fourmi/p/8947342.html).上述数据集生成后,就开始设置batch了,设置Bat

3.5.Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny边缘检测函数来识别边缘.它有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阀值去除 假阳性(false positive),最后还会分析出所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("canny.jp

本文地址:http://www.cnblogs.com/QingHuan/p/7365732.html,转载请注明出处 ############################################################################### OpenCV的入门书籍有很多,这里选择的是<OpenCV 3计算机视觉-Python语言实现-第二版> 所有书上的源代码:https://github.com/techfort/pycv 安装过程请查看我的另一篇博客:

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

https://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/63685503 前面我们已经学了一些OpenCV中基本的图片处理的知识,可以拿来做一些小应用.比如怎样从一张图片中,把文字圈出来.这一步骤对OCR(Optical Character Recognition)非常有用,因为一般的OCR引擎只是拿来识别文字,并没有对图片做预处理,因此精度可能会收到图片质量影响. 当然,我们这里只是粗略的查找文字区域,并没有进一步地处理图片.而且对背景复杂,

矩形边框(Bounding Rectangle)是说,用一个最小的矩形,把找到的形状包起来.还有一个带旋转的矩形,面积会更小,效果见下图 上代码 首先介绍下cv2.boundingRect(img)这个函数 这个函数很简单,img是一个二值图,也就是它的参数: 返回四个值,分别是x,y,w,h: x,y是矩阵左上点的坐标,w,h是矩阵的宽和高 然后利用cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)画出矩行 参数解释 第一个参数:img是原图

opencv 中轮廓特征包括: 如面积,周长,质心,边界框等 *弧长与面积测量 *多边形拟合 *获取轮廓的多边形拟合结果 python-opencv API提供方法: cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶), cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩, 同时配合函数cv2.contourArea()函数计算轮廓面积 和cv2.arcLength()来计算轮廓或曲线长度 *cv.approxPolyDP -contour -epsilon 越小越折  线越逼近真