1.首先用find_contours找到所有的物体(这里的话,找到的是连通区域,然后基于前面的车道线可能连在一起,所以取mask的时候把前面的五分之一给去掉了,五分之一是magic number,自己看了图之后定下来的 ),然后把像素少的给过滤了,因为不是想要的。 2.给找到的物体排个序(因为标签是按照车道的顺序打的,没有对像素...
importcv2# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg')# 获取图像的中心坐标h,w=image.shape[:2]center=(w//2,h//2)# 定义裁剪的大小crop_size=200# 计算裁剪区域x1=center[0]-crop_size//2x2=center[0]+crop_size//2y1=center[1]-crop_size//2y2=center[1]+crop_size//2# 裁剪图像cropped_image...
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cropImg= image[y1:y1+hight, x1:x1+width] 裁剪出的图片如下:
OpenCV python裁剪图像 我创建了黑色图像,然后在该图像中绘制了一个红色矩形。之后,我裁剪了这张图片,并使用命令在裁剪后的图像中绘制了另一个矩形。cv2.rectangle(crop,(50,50),(150,150),(0,0,255),3) 当我在最后显示第二个矩形时,为什么它会出现在原始图像中?我希望只看到第一个矩形。
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'...
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,可以用于图像的裁剪、滤波、特征提取、目标检测等任务。Python是一种简单易学的编程语言,与OpenCV结合使用可以方便地进行图像处理和分析。 图像的裁剪是指从原始图像中提取感兴趣的区域或者去除不需要的部分。在OpenCV中,可以使用函数cv2.crop()来...
如果没有opencv库的话要用pip先安装一个pip install opencv-python 1、识别出图片面部,并截取原图片靠近面部的最大正方形部位,同时将截取的图片分辨率改为512*512 importnumpyasnpimportcv2importosdefcrop_face(input_folder_path,output_folder_path):# 加载面部识别模型face_detector=cv2.CascadeClassifier(cv2.data...
python openpose.py --model pose.caffemodel --proto pose.prototxt --dataset MPI 核心代码 net=cv.dnn.readNetFromCaffe(args.proto,args.model)inp=cv.dnn.blobFromImage(frame,1.0/255,(inWidth,inHeight),(0,0,0),swapRB=False,crop=False)net.setInput(inp)out=net.forward() ...
我们首先讨论图像加法,以及在使用 cv2 进行图像加法时,如何处理像素值溢出,以及在 NumPy 值上使用普通 Python 加法时,如何处理像素值溢出。 3.2.1 加法 图像加法是一种基本算术运算,涉及将两幅或多幅图像的像素值相加以生成一幅图像。图像加法的主要优势在于它允许我们执行更复杂的操作,如图像混合或遮罩。图像混合是...