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...
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...
这次实验主要是利用opencv实现图像的边缘提取,一开始我选择的是利用vs来进行编写,可能是因为版本原因,导致总会报错,后来我看到网上有说opencv也提供python的接口,就选择了利用python来实现,在进行边缘提取时,了解了一些新的概念: 灰度图像:灰度图像(gray image)是每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最...
首先安装opencv,点击电脑下方搜索cmd,找到命令提示符。 再打开命令提示符,输入pip install opencv-python进行安装 因为我已经安装过了所以是这样的 正常没安装过的是 然后等待安装完成。完成后再输入python,再输入import cv2,enter后再输入exit() 安装就完成了。 ②代码演示: 3.运行结果(效果) 4.问题及解决方法 问...
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") ...
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...
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'...
这篇博客将介绍使用Python,OpenCV获取、更改像素,修改图像通道,截取图像感兴趣ROI;单通道图,BGR三通道图,四通道透明图,不透明图; 1. 效果图 原图VS 更改右下某个像素为红色,更改左上角1/4区域为绿色,效果图如下: 裁剪感兴趣区域:分别截取左上角、右上角、左下角、右下角,各占1/4;效果图如下: ...
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。