gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) #将图像变为灰路图像 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) #自动寻找阈值, #ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY ) #自定义阈值 , 自定义阙值要把 |后面删除 print("threshold ...
cv2.minAreaRect()可以得到最小面积的矩形,这个矩形是可以有偏转角度的,可以与图像的边界不平行。返回一个Box2D结构rect:(最小外接矩形的中心(x,y),(宽,高),旋转角度θ),但是要绘制这个矩形,需要通过函数cv2.boxPoints()获得矩形的顶点坐标box,返回形式[ [x0,y0], [x1,y1], [x2,y2], [x3,y3] ]。
图像分析:在图像分析中,通过检测矩形主区域可以提取图像中的关键特征,用于图像识别、图像匹配等任务。 图像处理:在图像处理中,通过裁剪图像可以实现图像的局部处理,如图像增强、滤波等。 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云提供了一系列与图像处理和计算机视觉相关的产品和服务,以下是其中一些推...
使用Python检测图像中的矩形 可以通过计算机视觉和图像处理技术实现。以下是一个完善且全面的答案: 矩形检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,它可以在图像中自动识别和定位矩形形状的目标。Python提供了多个库和工具,可以用于实现图像中矩形的检测,其中最常用的是OpenCV库。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的...
首先让我们看看矩形模式。我们加载图像,创建一个类似的掩膜图像。我们创建了fgdModel和bgdModel。我们给出矩形参数。这一切都是直截了当的。让算法运行5次迭代。模式应该是cv.GC_INIT_WITH_RECT,因为我们使用矩形。然后运行抓取。它修改了掩膜图像。在新的掩模图像中,像素将被标记为表示背景/前景的四个标记,如上所...
cv.imshow("AfterDeal", src) 3.对图像用sobel方法进行边缘检测 Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导。该算子用于计算图像明暗程度近似值。根据图像边缘旁边明暗程度把该区域内超过某个数的特定点记为边缘。Sobel 算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念,认为相邻点的距...
⑧查找图像边缘整体形成的矩形区域，可能有很多，车牌就在其中一个矩形区域中 ⑨车牌形状矫正 ⑩开始使用颜色定位，排除不是车牌的矩形，目前只识别蓝、绿、黄车牌 通过上述步骤，最终可以定位好完整的车牌。步骤二：车牌识别 ①车牌转换二值化 ②查找水平直方图波峰以及垂直直方图波峰 ③结束排查轮廓，识别出车牌 上述...
1. FAST角点提取:找到图像中“角点”,与原版FAST相比,ORB计算了特征点的主方向,为后续BRIEF描述子增加了旋转不变性。 2. BRIEF描述子:对上一步提取出的特征点周围图像区域进行描述,ORB对BRIEF进行了改进,主要是在BRIEF中使用了方向信息。 cv2.ORB_create([, nfeatures[, scaleFactor[, nlevels[, edgeThreshold[...
第三个参数使用的是cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE,表示压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需 4 个点来保存轮廓信息,这也是为了后面便于计算。 观察上图,可以发现最外侧的边缘面积是最大的,所以依据面积进行排序,依据其他值也可以,获取面积最大的轮廓。
代码实现 图像灰度化 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 高斯平滑,中值滤波处理 gaussian=cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0,0,cv2.BORDER_DEFAULT)median=cv2.medianBlur(gaussian,5) Sobel边缘检测 sobel=cv2.Sobel(median,cv2.CV_8U,1,0,ksize=3) ...