使用OpenCV识别多个矩形并在其周围绘制边界框 - 腾讯云开发者社区

步骤简述使用OpenCV绘制矩形轮廓框，一般包括如下步骤：转换为灰度图；进行阈值处理；进行中值滤波；在原始图像上绘制矩形框。...附图解析原始图像：第一步，转换为灰度图：第二步，经过阈值处理：第三步，中值滤波后：最后一步，在原始图像上绘制矩形框：生成的记录文件（矩形轮廓框四个端点的平面坐标.../origin.jpg') # 文档路径，用于记录轮廓框坐标 txt_file = open('....得到的轮廓列表 _1, contours, _2 = cv2.findContours(pic, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 根据轮廓列表，循环在原始图像上绘制矩形边界

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(使用Python 和 OpenCV)

这种经过训练的机器学习算法可以检测图像中是否有人脸，如果检测到人脸，还会放置一个边界框。...根据不同的目标对象有不同类型的级联分类器，这里我们将使用考虑人脸的分类器将其识别为目标对象。...XML 文件 # 加载级联 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') 第 3 步：检测人脸并在其周围绘制边界框...使用Haar-cascade 分类器中的detectMultiScale()函数检测人脸并在其周围绘制边界框： # 读取输入图像 img = cv2.imread('test.png') # 检测人脸...faces = face_cascade.detectMultiScale(image = img, scaleFactor = 1.1, minNeighbors = 5) # 在人脸周围绘制边界框

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Python使用Opencv进行图像人脸、眼睛识别实例演示

，并在人脸周围绘制矩形框。...检测到人脸后，我们可以在人脸周围绘制矩形框。...0), 2) 上面的代码使用 cv2.rectangle 函数在人脸周围绘制矩形框。...其中，(x,y) 是矩形左上角的坐标，(x+w,y+h) 是矩形右下角的坐标，(0,255,0) 是矩形框的颜色，2 是矩形框的线条粗细。最后，我们可以将绘制矩形框后的图像显示出来。...在本博客中，我们使用 OpenCV 库来实现了人脸识别。我们首先使用 Haar 级联分类器来检测图像中的人脸，然后在人脸周围绘制矩形框，最后将绘制矩形框后的图像显示出来。

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3分钟实现人脸检测｜视觉进阶

人脸检测是计算机程序在数字图像中识别和定位人脸的能力。随着应用对人脸检测功能的需求越来越大，每个人都希望在自己的应用中使用人脸检测，这样他们就不会在竞争中落后。...你需要安装以下python库: opencv-python cvlib 下面是导入所需python库、从存储中读取图像并显示它的代码。...在加载的图像中检测人脸，在检测到的人脸周围绘制一个边界框，显示最终检测到的人脸图像的代码如下。...faces, confidences = cv.detect_face(im) # 循环遍历检测到的人脸并添加边界框 for face in faces: (startX,startY) = face...[0],face[1] (endX,endY) = face[2],face[3] # 在人脸上绘制矩形边界框 cv2.rectangle(im, (startX,startY)

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深度学习 + OpenCV，Python实现实时目标检测

这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了：我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...如果置信度足够高（高于阈值），那么我们将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...然后，我们提取边界框的 (x, y) 坐标（第 69 行），之后将用于绘制矩形和文本。我们构建一个文本 label，包含 CLASS 名称和 confidence（第 72、73 行）。...我们还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形（第 74、75 行）。...通常，我们希望标签出现在矩形上方，但是如果没有空间，我们将在矩形顶部稍下的位置展示标签（第 76 行）。最后，我们使用刚才计算出的 y 值将彩色文本置于帧上（第 77、78 行）。

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教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测

这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： ? 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...如果置信度足够高（高于阈值），那么我们将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...然后，我们提取边界框的 (x, y) 坐标（第 69 行），之后将用于绘制矩形和文本。我们构建一个文本 label，包含 CLASS 名称和 confidence（第 72、73 行）。...我们还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形（第 74、75 行）。...通常，我们希望标签出现在矩形上方，但是如果没有空间，我们将在矩形顶部稍下的位置展示标签（第 76 行）。最后，我们使用刚才计算出的 y 值将彩色文本置于帧上（第 77、78 行）。

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OpenCV 入门教程：轮廓特征和轮廓匹配

2 周长（ Perimeter ）：表示轮廓的边界长度。 3 边界框（ Bounding Box ）：表示能够完全包围轮廓的矩形框。...4 最小外接矩形（ Minimum Enclosing Rectangle ）：表示能够完全包围轮廓的最小矩形框。...、周长、边界框、最小外接圆等，并在图像上绘制和显示轮廓特征。...你学会了使用 findContours 函数寻找轮廓，并通过计算轮廓的形状、面积、周长等特征进行轮廓匹配和形状分析。轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中常用的技术，可以应用于目标识别、形状分析等多个领域。...通过提取轮廓特征并比较轮廓之间的相似度，我们可以实现对图像中目标区域的定量分析和比较。祝你在使用 OpenCV 进行轮廓特征和轮廓匹配的过程中取得成功！

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使用Python+OpenCV+dlib为人脸生成口罩

我们将通过某种方法获得面边界框，其中我们分别使用图像中人脸的（x，y）坐标。一旦人脸区域被检测到并被限定，我们进入下一步检测脸部区域中的关键点。...我们还打印出边界框的坐标以及检测到的人脸数。我们也可以使用cv2在检测到的面部周围使用for循环绘制边界框。...# 初始化dlib的人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() """ 在灰度图像中检测人脸并创建一个对象-存储边界矩形的坐标列表第二个参数中的...这会使图像变得更大，并允许我们检测更多的面孔 """ faces = detector(gray, 1) # 打印边界矩形的坐标 print(faces) print("Number of faces...例如，为了形成宽覆盖和中覆盖口罩，我们将用29点的标志点坐标连接（绘制）下颚线[0,16]的标志点。可以使用OpenCV中椭圆和其他三种规则形状函数绘制口罩轮廓。

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教程 | Adrian小哥教程：如何使用Tesseract和OpenCV执行OCR和文本识别

使用该模型能够检测和定位图像中文本的边界框坐标。那么下一步就是使用 OpenCV 和 Tesseract 处理每一个包含文本的图像区域，识别这些文本并进行 OCR 处理。...注意：完美情况下，旋转的边界框也在 rects 内，但是提取旋转边界框不利于解释本教程的概念。因此，我计算了水平的边界框矩形（把 angle 考虑在内）。...下面，我们将加载和预处理图像，并初始化关键变量： ? 第 82 行和 83 行，将图像加载到内存中，并复制（这样稍后我们可以在上面绘制输出结果）。...基于 ROI 绘制 ROI 周围的边界框和结果文本（第 173-176 行）。展示输出，等待即将按下的键（第 179、180 行）。...仅仅在边界框的四角周围添加 5% 的填充，我们就能够准确识别出「BAKE」、「U」和「'S」。当然，也有 OpenCV 的失败案例： ? ?

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OpenCV+python实现实时目标检测功能

环境安装安装Anaconda，官网链接Anaconda 使用conda创建py3.6的虚拟环境，并激活使用 conda create -n py3.6 python=3.6 //创建 conda...6.这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在看看置信度的值，来判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签。...如果置信度足够高（高于阈值），那么将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...然后，我们提取边界框的 (x, y) 坐标（(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")），将用于绘制矩形和文本。...还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形（cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY),COLORS[idx], 2

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计算机视觉 OpenCV Android | 基本特征检测之轮廓分析

，并计算外接矩形的横纵比例、轮廓面积、周长等数据，然后使用这些数据实现特定几何形状轮廓的查找与过滤，为后续的处理与分析剔除不正确的区域而保留候选对象。...（1）边界框最常见的获取轮廓的外接矩形是边界框，获取每个轮廓的边界框，通过它可以得到与各个轮廓相对应的高度与宽度，并能通过它计算出轮廓的纵横比。...调用该API会返回一个Rect对象实例，它是OpenCV关于矩形的数据结构，从中可以得到外界矩形（边界框）的宽高，然后就可以计算出轮廓的横纵比了。...（2）最小边界框与上面边界框不同的是，获取到的最小边界框有时候不是一个水平或者垂直的矩形，而是一个旋转了一定角度的矩形，但是最小外接矩形（最小边界框）能够更加真实地反映出轮廓的几何结构大小，...，首先需要得到四个顶点，然后通过OpenCV绘制直线的API来完成旋转矩形的绘制。

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激光打蚊子方案分析.1

这些分类器是使用机器学习方法训练得到的，可以在图像中检测出目标物体的位置。识别感兴趣物体并绘制边界框：使用OpenCV中的cv2.rectangle函数来绘制矩形边界框，标识出感兴趣物体的位置。...可以通过调整边界框的颜色、宽度和样式来改变其外观。实时显示感兴趣物体的位置：使用OpenCV中的cv2.imshow函数来实时显示视频帧和感兴趣物体的位置。...objects = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 绘制矩形边界框...然后将视频帧转换为灰度图像，并使用分类器检测感兴趣物体的位置。最后，使用cv2.rectangle函数在视频帧上绘制矩形边界框，标识出感兴趣的物体位置。...使用多个NJM4580组成激光振镜控制器的信号放大器和过滤器，然后将放大后的信号输入到LM675T中进行功率放大。

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Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：1~5

contours, hier = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 现在，对于每个轮廓，我们可以找到并绘制边界框...稍后在第 5 章“检测和识别人脸”中，这对我们很有用，我们将与人脸检测器一起使用，该检测器在人脸周围找到边界矩形。...下一个脚本将打开一个照相机供稿，读取一个框架，检查该框架中是否有面部，并扫描检测到的面部中的眼睛。最后，它将在面部周围绘制蓝色矩形，在眼睛周围绘制绿色矩形。...我们在原始彩色图像的每个矩形周围绘制一个蓝色边框。...通常的自定义方法是推迟在已识别的面部周围绘制矩形，直到我们获得多个具有令人满意的任意置信度得分的帧为止，但是您完全可以使用 OpenCV 的人脸识别模块来根据需要定制应用。

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基于OpenCV的条形码检测

我们将使用numpy进行数字处理，argparse用于解析命令行参数，cv2进行opencv绑定。然后我们将设置命令行参数。...构造一个矩形核。...imutils.grab_contours(cnts) c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0] # 计算最大轮廓的旋转边界框...= cv2.cv.BoxPoints(rect) if imutils.is_cv2() else cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 在检测到的条形码周围绘制边界框并显示图片...然后，我们确定最大轮廓的最小的边界框，并最后显示检测到的条形码。正如我们下图所示，我们已经成功的检测到条形码 ?

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OpenCV-Python速查：从载入图片到人脸识别

查看图像裁剪：Cropping 调整：Resizing 旋转：Rotating 灰度和阈值：Grayscaling and Thresholding 模糊/平滑：Blurring/Smoothing 绘制矩形.../边界框画线在图片上写入文字人脸识别轮廓(Contours)——一种物体检测的方法保存图像安装方式有两种：Window用户，Linux用户；不管是使用哪种方式都请阅读原文查看。...在图像上绘制矩形/边界框 ? ? 上方: 图像来自Pexels...., y1 ——对应左上角第三个参数是x2, y2 ——对应右下角第四个参数是矩形颜色（GBR/RGB，具体取决于你导入图像的方式）第五个参数矩形线条的粗细在图片上绘制线段 ?...检测算法使用了滑动窗口来检测目标物体。minNeighbors参数定义了当识别出一个人脸之前在当前物体周围需要检测的物体数目。同时minSize参数给出了窗口的大小 ?

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「Adobe国际认证」Adobe Photoshop，如何裁剪并拉直照片？

原标题：「Adobe国际认证」Adobe Photoshop如何裁剪并拉直照片裁剪是移去部分照片以打造焦点或加强构图效果的过程。在 Photoshop 中使用裁剪工具裁剪并拉直照片。...裁剪边界显示在照片的边缘上。 2.绘制新的裁剪区域，或拖动角和边缘手柄，以指定照片中的裁剪边界。 3.（可选）使用控制栏指定裁剪选项。大小和比例选择裁剪框的比例或大小。...裁剪边界显示在照片的边缘上。 2.在选项栏中，选择“内容识别”。默认的裁剪矩形会扩大，以包含整个图像。 3.使用图像周围的手柄，拉直或旋转图像。或者，将画布的范围扩展到图像原始大小之外。...裁剪框内会显示网格，并且图像会在其后面旋转。单击控制栏的“拉直”，然后使用拉直工具绘制参考线以拉直照片。例如，沿着水平方向或某个边绘制一条线，以便沿着该线拉直图像。...2.围绕扭曲的对象绘制选框。将选框的边缘和对象的矩形边缘匹配。 3.按 Enter 键 (Windows) 或 Return 键 (Mac OS) 完成透视裁剪。

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YOLO—实时对象检测的新视角

对象检测是标识图像中的对象并在其周围绘制边界框的任务, 也就是定位它们。在计算机视觉由于其众多的应用从自动驾驶汽车到安全和跟踪是一个非常重要的问题。以前的对象检测方法通常是让管道按序分段。...这会导致每一段完成的任务和最终目标之间的脱节, 最终的目标是在一个图像的对象周围绘制一个紧密的边界框。...它们只是图像中的特定矩形区域, 也称为边界框, 该系统在图像中被认为是类似对象的东西。边框框提案可能围绕图像中的实际对象,并将它筛选为第二阶段的目标。...这系统之所以称之YOLO，它不再进入潜在对象的多个子图像，只进入整个图像的深度学习系统一次。然后, 你会一次性得到所有的边界框以及对象类别分类。...但是, 在当前配置下, 我们有一个系统,能够在对象周围输出大量的边界框, 并根据图像的空间布局将它们分类为不同的对象类别之一。这是在推理时通过图像的单次传递完成的。

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九十五、通过opencv制作人脸识别的窗口

@Author：Runsen 人脸检测，看似要使用深度学习，觉得很高大牛逼，其实通过opencv就可以制作人脸识别的窗口。...使用Haar级联进行人脸检测基于haar特征的级联分类器的，OpenCV已经为我们提供了一些分类器参数，因此我们无需训练任何模型，直接使用。...detectMultiScale() 函数将图像作为参数并将不同大小的对象检测为矩形列表，因此我们绘制矩形，同样有rectangle方法提供 #为每个人脸绘制一个蓝色矩形 for x, y, width..., 7) for i in range(0, output.shape[0]): # 置信度 confidence = output[i, 2] # 如果置信度高于50%，则绘制周围的方框...if confidence > 0.5: # 之前将图片变成300*300，接下来提取检测到的对象的模型的置信度后，我们得到周围的框 output[i, 3:7]，然后将其width

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SSD（单次多盒检测）用于实时物体检测

R-CNN 的输出是具有矩形框和分类的图像，矩形框围绕着图像中的对象。...通过使用辅助卷积层，我们可以提取图像多个尺度的特征，并逐步减小每个卷积层的尺寸。我已在下一节讨论了它的工作原理。您可以看到 VGG-16 架构的以下图像，它包含全连接层。 ?...为了训练我们的算法，我们需要一个包含带有对象的图像的训练集，这些对象必须在它们上面有边界框。通过这种方式学习，算法学习如何在对象上放置矩形框以及放置在何处。...因此，我们绘制的边界框无法识别是否是马，因为边界框没有任何可以识别马匹的特征。 ? 如果我们看上述 SSD 的架构，我们可以看到在 conv6 层之后的每个步骤中图像的大小在显著减小。...例如，如果它在 conv4 中看到马，那么它可以返回到 conv6 并且将在马周围绘制矩形框。

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如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分？

通过将图像转化为灰度图像，然后使用图像分割和连通域分析算法，我们可以识别出图像中的不同物体或区域，并对其进行进一步的处理和分析。本文将详细介绍如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。...图像处理与连通域分析使用OpenCV进行图像处理和连通域分析时，可以使用以下步骤：将彩色图像转化为灰度图像：使用OpenCV的cvtColor函数将彩色图像转化为灰度图像。...OpenCV的imshow和rectangle函数来可视化识别出的连通域，例如在图像上绘制边界框。...height), Scalar(0, 255, 0), 2);}imshow("Connected Components", image);waitKey(0);上述代码将遍历每个连通域的统计信息，并绘制矩形边界框在原始图像上...结论本文介绍了如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。通过使用OpenCV提供的图像处理函数和连通域分析算法，我们可以识别和分割图像中的不同物体或区域。

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opencv: 绘制矩形轮廓框，并记录轮廓框坐标

(使用Python 和 OpenCV)

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深度学习 + OpenCV，Python实现实时目标检测

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