python opencv检测虚线框 opencv检测图中矩形框 本文参考了网上对于opencv矩形识别的程序,并对其适当修改,使之可以在自己电脑上运行为自己想要的结果。主要做的修改是读取图像的方式,调整识别图中矩形的大小。转载原文的链接和修改后的程序如下。 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include...
结果如下图所示 左边的为模板图片 右边的是在原始图片中匹配到了三个与模板图片相似的图片,并且用红框圈出 代码如下 import cv2 img = cv2.imread(".jpg") # 读取原始图像 templ = cv2.imread("template.png") # 读取模板图像 width, height, c = empl.shape # 获取模板图像的宽度、高度和通道数 results...
pt1: 这也是一个必需的参数，表示矩形左下角点的坐标，通常用一个包含两个元素的一维整数数组表示，例...
如下图所示,左边是原始图像的像素值,右边是积分图像的像素值。从左上角开始计算给定矩形区域下像素的累加值。在积分图像上,将虚线框像素值的累加和填充在右边框的右下角处。 使用上方这个“预计算表”,我们可以通过子矩形(上图中红色、橙色、蓝色和紫色框)的值方便地得到某个区域的像素值总和。 所以积分图像可以...
如下图所示,左边是原始图像的像素值,右边是积分图像的像素值。从左上角开始计算给定矩形区域下像素的累加值。在积分图像上,将虚线框像素值的累加和填充在右边框的右下角处。 使用上方这个“预计算表”,我们可以通过子矩形(上图中红色、橙色、蓝色和紫色框)的值方便地得到某个区域的像素值总和。
图1-7 积分图计算Haar矩形框示意图 1.6 旋转积分图 为了提高检测精度,Rainer Lienhart等人首先提出了45°旋转积分图,如图1-8。旋转积分图用于快速计算图1中的titled_x2和titled_y2等共6种旋转Haar特征。 图1-8 45°旋转积分图 与一般积分图类似,OpenCV中45°旋转积分图同样采用了“扩边”方式(即旋转积分图比原...
虚线检测:在预处理后的图像上,可以使用霍夫变换(Hough Transform)来检测虚线。霍夫变换是一种常用的直线检测算法,可以将图像空间中的直线映射到参数空间中。对于虚线检测,可以使用霍夫变换的概率版本(Probabilistic Hough Transform),它可以更快速地检测出图像中的直线段。在OpenCV中,可以使用cv2.HoughLinesP()函数来进行...
比如在蓝色区域内我们感兴趣的区域就是虚线的矩形。 比如在lena图片里面,我们想扣下来lena的脸,我们需要设置好高和宽(自己量。。)自己在图上面量。 扣出ROI后我们可以进行我们喜欢的操作。 对lena 的脸提取ROI后修改再接回去: 1.通过 [] 选择要提取的ROI部分 ...
(1) 矩形ROI,直接使用切片,简单粗暴 1import cv223img = cv2.imread("1.jpg")4roi = img[50:120,50:100]# 前面高度截取,后面横向截取5cv2.imshow('roi', roi)6cv2.waitKey(0)7cv2.destroyAllWindows() (2)一些常用函数选取感兴趣的区域
OpenCV提供了各种绘图的函数,可以在画面上绘制线段,圆,矩形和多边形等,还可以在图像上指定位置打印文字,比如下面例子: importnumpy as npimportcv2#定义一块宽600,高400的画布,初始化为白色canvas = np.zeros((400, 600, 3), dtype=np.uint8) + 255#画一条纵向的正中央的黑色分界线cv2.line(canvas, (300...