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...
cout<<"Channels: :"<< img.channels() << endl; // Crop image Mat cropped_image = img(Range(80,280), Range(150,330)); //display image imshow(" Original Image", img); imshow("Cropped Image", cropped_image); //Save the cropped Image imwrite("Cropped Image.jpg", cropped_image); /...
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...
核心代码 net=cv.dnn.readNetFromTorch(args.model)net.setPreferableBackend(cv.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV);inp=cv.dnn.blobFromImage(frame,1.0,(inWidth,inHeight),(103.939,116.779,123.68),swapRB=False,crop=False)net.setInput(inp)out=net.forward() 详情参见文章:Python+OpenCV 十几行代码模仿世界名画 获...
img1=cv2.imread('./crop.png') img2=cv2.imread('./contours.png') img_gray1=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray2=cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #创建特征检测对象 sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #检测关键点和计算描述子 ...
# crop the image x,y,w,h = roi dst = dst[y:y+h, x:x+w] cv2.imwrite('calibresult.png', dst) 2.使用重测图 这是曲线救国,首先找到从扭曲图像到非扭曲图像的映射函数。然后使用重测函数。 # undistort mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx, dist, None, newcameramtx,(w,h), ...
importnumpyasnpimportcv2importosdefcrop_face(input_folder_path,output_folder_path):# 加载面部识别模型face_detector=cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')images=os.listdir(input_folder_path)forimageinimages:image_path=os.path.join(input_folder_path,image)img...
confThreshold=0.2# 函数cv2.dnn.blobFromImage(image[,scalefactor[,size[,mean[,swapRB[,crop[,ddepth]]])#对图像进行预处理,包括减均值,比例缩放,裁剪,交换通道等,返回一个4通道的blob(blob可以简单理解为一个N维的数组,用于神经网络的输入)# 参数: # image...
找出四个顶点的x,y坐标的最大最小值。新图像的高=maxY-minY,宽=maxX-minX。 Xs = [i[0]foriinbox] Ys= [i[1]foriinbox] x1=min(Xs) x2=max(Xs) y1=min(Ys) y2=max(Ys) hight= y2 -y1 width= x2 -x1 cropImg= image[y1:y1+hight, x1:x1+width] 裁剪出的图片如下:...
cv2.imshow("CroppedSecondImage",crop_img2) cv2.waitKey(10000) # Until closed forcefully cv2.destroyAllWindows() step4:为了用图像交换那些裁剪的部分,我们使用以下代码 swap_img1=crop_img2 new_img1[200:400,200:400]=swap_img1 # Allows u...