rectArea = axisLongTemp * axisShortTemp; //计算矩形的面积 rectDegree = area / rectArea; //计算矩形度(比值越接近1说明越接近矩形) long2Short = axisLongTemp / axisShortTemp; //计算长宽比 //if (long2Short > 2.2 && long2Short < 3.8 && rectDegree > 0.63 && rectDegree < 1.37 && rectAr...
参数1:image–待检测图片,一般为灰度图像加快检测速度; 参数2:objects–被检测物体的矩形框向量组; 参数3:scaleFactor–表示在前后两次相继的扫描中,搜索窗口的比例系数。(默认为1.1)即每次搜索窗口依次扩大10%,该值越大计算的越快,人脸检测也越差; 参数4:minNeighbors–表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认...
(1)面积:轮廓所围绕的区域的面积。OpenCV提供了cv2.contourArea()函数来计算轮廓的面积。 (2)周长(弧长):轮廓的长度,也就是轮廓线的长度,可以通过cv2.arcLength()函数来获取。 (3)中心点(重心):通过图像矩计算得到的轮廓的中心点位置。可以用cv2.moments()计算得到。 (4)边界矩形:围绕着轮廓的边界矩形。最小...
1. paddleocr快速使用 1.1 使用默认模型路径 importcv2frompaddleocrimportPaddleOCR# 使用默认模型路径paddleocr = PaddleOCR(lang='ch', show_log=False) img = cv2.imread('ch2.jpg')# 打开需要识别的图片result = paddleocr.ocr(img)foriinrange(len(result[0])):print(result[0][i][1][0])# 输出识别...
它计算四个角点跨越的四边形的面积。 如果该区域太小或太大,则跳至下一帧。 它概述了当前帧中模板图像的角点。 它找到将定位对象从当前帧移到frontoparallel平面所必需的透视变换。 这是在FeatureMatching._warp_keypoints中完成的。 如果结果与我们先前在较早的帧中得到的结果明显不同,则跳至下一帧。 它扭曲当...
图片的左上角是(0,0),右下角是(1,1),要确定边界框的具体位置,需要指定红色方框的中心点,这个点表示为 ( ,),边界框的高度为,宽度为。因此训练集不仅包含神经网络要预测的对象分类标签,还要包含表示边界框的这四个数字,接着采用监督学习算法,输出一个分类标签,还有四个参数值,从而给出检测对象的边框位置。此...
上面的图片如果直接用阈值操作并不能很好的分割划痕与背景,尝试如下: 本文的实现思路步骤: ① 原图均值滤波 ② 滤波图像与原图进行差分 ③ 二值化 ④ 查找轮廓(根据轮廓长度进行筛选) 代码与效果如下: 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnpprint(cv2.__version__)minThres=6# 读取图像1img1=cv2.imr...
该函数执行两个不同的步骤-检测和计算-并且它们返回两个不同的结果,并以元组为单位。 检测的结果是一组关键点。 计算的结果是这些关键点的一组描述符。 这意味着 OpenCV 的cv2.SIFT和cv2.SURF类实现用于检测和描述的算法。 但是请记住,原始的 SIFT 和 SURF 不是特征检测算法。 OpenCV 的cv2.SIFT实现了 DoG ...
进行高斯滤波,这里(3,3)表示高斯矩阵的长与宽都为3,标准差取0时,OpenCV会根据高斯矩阵的尺寸自行计算。如图1所示为高斯滤波效果图。1.2 灰度化 彩色图片包含了大量的颜色信息,占用较多的存储空间。为了提高识别效率,需要对图片进行预处理。在RGB模型中,若三分量等值时,则颜色呈现为灰度颜色,其灰度值为R=G=B的...