①难点一:矩形边框的检测识别(噪声) 针对难点一:拟采用边缘检测检测像素突变点提取边缘线条+轮廓提取+拟合外接四边形寻找轮廓中满足面积条件的四边形。考虑到拍摄图像有很多噪点干扰,采用中值滤波进行平滑处理,过滤椒盐噪声。设定矩形区域面积阈值,去除不满足条件轮廓,对轮廓进行多边形拟合迭代,直到拟合成四边形,并排序输出...
一、矩形检测 在OpenCV中检测矩形是用cv2.boundRect,接受的参数是一个由多个点组成的list,返回的是一个tuple,共有4个元素,分别表示矩形的左上角x坐标、左上角y坐标、宽度、高度,像这样。 代码解读 (x,y,w,h) = cv2.boundingRect([(10,10),(20,25),(30,30),(60,10),(2,15)]) 1. 我准备了一个...
在OpenCV中,矩形检测通常通过边缘检测、轮廓查找等步骤实现。一种常见的方法是使用Canny边缘检测器找到图像中的边缘,然后通过轮廓查找算法(如findContours)来找到边缘围成的形状,最后通过形状分析确定哪些轮廓是矩形。 实战操作 1. 读取图片 首先,我们需要读取一张包含矩形框的图片。 import cv2 # 读取图片 image = cv2...
OpenCV矩形检测 需求:提取图像中的矩形,图像存在污染现象,即矩形区域不是完全规则的矩形。 思路一:轮廓法 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点...
在OpenCV中,可以使用矩形检测算法来检测两个相交的矩形。以下是完善且全面的答案: 矩形检测是计算机视觉领域中的一项重要任务,它可以用于检测图像或视频中的矩形目标。在OpenCV中,可以使用以下步骤来检测两个相交的矩形: 图像预处理:首先,需要对输入图像进行预处理,例如灰度化、边缘检测或二值化等操作,以便更好地提取...
在OpenCV中检测图像中的矩形,可以通过一系列步骤来实现,这些步骤包括图像的读取、预处理、边缘检测、轮廓查找以及轮廓近似。下面我将按照您提供的提示,分点回答您的问题,并包含相应的代码片段。 1. 导入OpenCV库并读取图像 首先,需要导入OpenCV库(通常通过import cv2),并读取要处理的图像。 python import cv2 # 读取...
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。使用OpenCV检测红色矩形(或正方形)可以通过以下步骤实现: 1. 导入必要的库和模块: ```python ...
OpenCV矩形检测 矩形检测有什么用？一个非常熟悉的例子是拍摄的文本的预处理。将文档定位出矩形，然后透视变换校正，方便后续的OCR。虽然矩形检测看起来不难，好像是只要定位到四条边判断两两直线夹角就好了，但要做好也不是那么简单的，Code用时方恨少，这篇博文你一定要收藏啊！分享的开源代码地址：其算法流程：1...
https://github.com/alyssaq/opencv 其算法流程: 1.中值滤波去噪; 2.依次提取不同的颜色通道(BGR)检测矩形; 3.对每一通道使用canny检测边缘或者使用多个阈值二值化; 4.使用findContours函数查找轮廓; 5.使用approxPolyDP函数去除多边形轮廓一些小的波折; ...
OpenCV版本:4.0.0.21(已兼容4.5.2.X版本) 算法实现思路如下: 对图像做降噪滤波处理 提取边缘 检测轮廓 检测轮廓最小外接矩形(旋转矩形) 旋转图像 裁剪 代码如下: import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("rice.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图 ...