OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个广泛使用的开源计算机视觉库,提供了丰富的工具和函数来处理图像。在这篇文章中,我们将学习如何使用OpenCV在Python中进行图像截取,并处理边缘越界的问题。 1. 安装OpenCV 首先,确保系统中已经安装了OpenCV。如果未安装,可以使用以下命令通过pip进行安装: pipinstallopencv-...
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.imw...
对边缘图像进行轮廓检测,找到面积大于一定值的最大轮廓。 计算轮廓的近似多边形,得到四个端点的坐标。 指定透视变换的输入输出坐标,计算透视变换矩阵M。 根据M矩阵将原图像做透视变换,得到俯视角度的图像。 展示获得的俯视图。 通过提取最大轮廓,计算透视矩阵,实现了图像从自然角度转换到俯视角度的透视变换。 这通常用...
OpenCV Python:从图像中检索矩形主区域,然后裁剪图像 OpenCV找到此图像的轮廓以进行裁剪和旋转 OpenCV中对齐人脸图像的裁剪 如何使用openCV保存裁剪后的图像? OpenCv -从边缘创建蒙版-裁剪和保存图像 如何使用给定图像Python中的openCV从图像中裁剪字符? 用getOuterPath和ShapeBorder实现卡片周围的颤动裁剪 在Python语言中使...
3.确定裁剪区域 1)效果 2)原理 3)代码分析 源代码 简述 对于一些特殊多目标图像,例如细粒度目标、缺乏标注文件等。或是图像前背景区分较明显的图像,不适合用深度学习模型进行目标定位与分割。相比之下,利用较为传统的图像处理方式,可以更高效地实现对上述图像的目标定位与分割(抠图)。
详解Python+opencv裁剪截取图片的几种方式 详解Python+opencv裁剪截取图⽚的⼏种⽅式 前⾔ 在计算机视觉任务中，如图像分类，图像数据集必不可少。⾃⼰采集的图⽚往往存在很多噪声或⽆⽤信息会影响模型训练。因此，需要对图⽚进⾏裁剪处理，以防⽌图⽚边缘⽆⽤信息对模型造成影响。本⽂介绍...
在Jupyter Notebook上使用Python实现下述代码的边缘提取、图像滤波功能,这个过程中实现某些功能处理出来的图像可能会有点粗糙。关于opencv库的安装可以参考:Python下opencv库的安装过程与一些问题汇总。 一、边缘提取 importcv2#导入opencv库#读取原灰度图片image=cv2.imread("test.bmp") ...
首先需要新建一个python文件,导入cv2的库(OpenCV2的python库),并显示一张图片,代码为: import cv2 # 读取本相对路径下的initial.bmp文件 image = cv2.imread ("initial.bmp") #将image对应图像在图像窗口显示出来 cv2.imshow('initial'...
使用Python OpenCV删除图像边框 的方法是通过裁剪图像来实现。下面是完善且全面的答案: 概念:图像边框是指图像周围的边缘区域,通常是由于图像采集或处理过程中产生的无效或不需要的部分。 分类:图像边框可以分为实际边框和虚拟边框。实际边框是指图像中真实存在的边缘区域,而虚拟边框是指在图像处理过程中添加的边缘区域。
1. Canny边缘检测效果 importcv2 src_img=cv2.imread('building.jpg',-1)gray_img=cv2.cvtColor(src_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Canny算子检测边缘信息edges_img=cv2.Canny(gray_img,100,200,5)cv2.imshow('gray_img',gray_img)cv2.imshow('canny_img',edges_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()...