# cv2.imwrite('cut_example.jpg', cut_image) 进阶应用 在实际应用中,切割区域可能不是固定的,而是基于某些算法(如边缘检测、颜色分割等)动态确定的。此时,你可以结合OpenCV提供的图像处理函数来定位切割区域。 例如,使用边缘检测算法(如Canny算法)来识别图片中的边缘,然后根据边缘信息确定切割区域。这涉及到更复杂...
OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改进, Graphcut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要确认前景和背景输入, 该算法就可以完成前景和背景的最优分割, 算法依据《“GrabCut” - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理(颜色)信息和边界...
二、代码示例 以下是使用Python和OpenCV进行图像分割的详细代码示例。 importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromskimage.segmentationimportslicimporttensorflowastf# 读取图像并转换为灰度img = cv2.imread('image.jpg',0)# 1. 阈值分割ret, thresh = cv2.threshold(img,127,255, cv2.THRESH_BINARY) ...
本章节介绍图像分割方面的算法:分水岭算法,grabcut算法,meanshift算法等知识。 图像分割:将前景物体从背景中提取出来。 图像分割分为传统图像分割和基于深度学习的图像分割。 传统图像分割有:分水岭算法,grabcut算法,meanshift算法,背景抠出等。 1 分水岭算法 分水岭算法是基于图像形态学和图像结构的来实现的一种分割方...
4、用标记图和原图,利用opencv的watershed对图像进行切割。 源代码class WatershedSegment{private: cv::Mat markers; public: void setMarkers(const cv::Mat &image){ image.convertTo(markers,CV_32S); } cv::Mat process(const cv::Mat &image) { ...
# 初始化的一些全局变量image_folder="cut"# 设置存图的目录all_image_process=0# 统计所有图片的进度vodeo_process=0# 用来表示当前视频裁图的进度video_types=['.mp4', '.avi', '.mkv', '.wmv', '.rmvb'] # 用来筛选视频的列表frame_interval=125#填写截取视频帧数catalog=os.listdir(folder)# 目录...
OpenCV对图片进行裁剪 首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 然后,我们利用OpenCV对其进行裁剪,代码如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 importcv2 img=cv2.imread("./data/cut/thor.jpg")print(img.shape)#(1080,1920,3)cropped=img[0:128,0:512]# 裁剪坐标为[y0:y1,x0:x1]cv2.imwrite("./...
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours import numpy as np import cv2 image = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) #image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)...
本文将带你如何使用Python和OpenCV库从视频中提取图片。我们将分步骤讲解以下代码,并讨论如何优化提取过程。 1.我们需要导入所需的库: import cv2 import os import sys 2.我们定义图片保存路径: 可以是绝对路径,也可以是相对路径 dstPath =r"./testCut" 3.我们打开视频文件: cap = cv2.VideoCapture("test.mp4...
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours importnumpy as npimportcv2im=cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ...