cv::Rect类矩形类,包含Point(左上角)和Size(尺寸) cv::Rect r; //默认构造函数 cv::Rect r2(r1); //拷贝构造 cv::Rect r2(x,y,w,h); //值构造 cv::Rect r(p,sz); //Point和Size cv::Rect r(p1,p2); //两个Point //**********************访问成员 r
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rect= rect1 |rect2;//还可以对矩形进行平移和缩放rect = rect + Point(-100,100);//平移,也就是左上顶点的x坐标-100,y坐标+100rect = rect + Size(-100,100);//缩放,左上顶点不变,宽度-100,高度+100//还可以对矩形进行对比,返回布尔变量rect1 ==rect2; rect1!=rect2;//OpenCV里貌似没有判断...
#OpenCV示例Rect rect = rect1 & rect2; #求两矩形交集Rect rect = rect1 | rect2; #求两矩形并集Rect rectShift = rect + point; #矩形平移Rect rect = rect1 + size; #矩形缩放#Python示例cv2.rectangle(img, (20,20), (150,250), (255,0,0), 2)5.矩阵Mat 通用的矩阵类，用来...
这部分要掌握的类有Point类、Rect类、Size类、Scalar类,除此之外,在 Python 中用numpy对图像进行操作,所以numpy相关的知识点,建议提前学习,效果更佳。 OpenCV 中常用的颜色空间有 BGR 颜色空间、HSV/HLS 颜色空间、Lab 颜色空间,这些都需要了解,优先掌握 BGR 颜色空间。
rect :由 dlib 的 HOG人脸检测器生成的边界框矩形。应用 dlib 的面部标志预测器并将标志转换为 NumPy 格式的 (x, y) 坐标。 接下来,从 helpers.py 脚本中找到的 FACIAL_LANDMARK_IDXS 字典中读取 left_eye 和 right_eye 区域。这些 2 元组值存储在左/右眼开始和结束索引中。
opencv-python图像轮廓 本章节介绍图像轮廓查找和绘制,图像轮廓的多边形逼近,凸包和外接矩形等。 图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线,轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 为了检测的准确性,需要先对图形进行二值化或canny操作。 提取轮廓时会修改原图像,如果要继续使用原图像,应该先把原图像存入...
C++: void rectangle(Mat& img,Point pt1, Pointpt2, const Scalar&color, intthickness=1,intlineType=8, intshift=0) C++: void rectangle(Mat& img,Rect rec, const Scalar&color, intthickness=1, intlineType=8,intshift=0 ) Parameters: img – 画矩形的对象 pt1 – 矩形的一个顶点,左上角的...
rect=cv.minAreaRect(cnt)box=cv.boxPoints(rect)box=np.int0(box)cv.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2) 两个矩形都显示在一张图片上。绿色矩形显示的是正常的边界矩形。红色矩形是旋转后的矩形。 8. 最小包围圈 接下来,我们使用cv.minEnclosingCircle()函数找到一个物体的圆。它是一个以最小面积...
area = cv.contourArea(cnt)x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)rect_area = w*hextent = float(area)/rect_area3. 坚实度 坚实度是等高线面积与其凸包面积之比。 area = cv.contourArea(cnt)hull = cv.convexHull(cnt)hull_area = cv.contourArea(hull)solidity = float(area)/hull_area4. 等效直径 等效...