因为做程序图像剪切一直不太明白是怎么切片的，这里就用 cv2.rectangle 这个函数来看一下 opencv 是怎么计量图像的坐标轴的。
上期我们一起学习来了图像处理中64个常用的算子， 机器视觉算法(第10期)----图像处理中64个常用的算子 从今天我们仍将以OpenCV为工具，来学习下算法中常用的绘图和注释有哪些？
图象处理中最常见的就是截取图象的一部分区域区域进行处理，这部分区域简称ROI，最常见的ROI区域就是矩形，当然还有很多不规则的ROI区域。对矩形ROI区域位置，OpenCV中有个数据结构cv::Rect来表示。cv::Rect的成员变量与函数支持说明：
我们在前两节中有了解使用OpenCV中的矩形绘制，接下来我们了解一下更多的图形绘制方法。我们在OpenCV中若需要绘制直线需要使用line方法，line方法的原型如下：
只有当直线完全在指定的矩形范围之外时，函数cv2.clipLine() 才会返回False
昨天突然接到一个需求，识别井盖且判断是否有井盖或无井盖。而且时间紧急，比赛突然加的需求，只给一天时间。一天时间用深度学习方法大概率是来不及了，采集数据标注数据训练模型都要花时间。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
最常见的色彩空间就是RGB，人眼也是基于RGB的色彩空间去分辨颜色的。 OpenCV默认使用的是BGR。BGR和RGB色彩空间的区别在于图片在色彩通道上的排列顺序不同。
1. 学习目标 学会使用 cv.line 绘制一条线； 学会使用 cv.circle 绘制圆； 学会使用 cv.rectangle 绘矩形； 学会使用 cv.ellipse 绘椭圆。 2. 图像公共参数说明 2.1 参数说明 参数 说明 img 表示输入图像，允许单通道灰度图像或多通道彩色图像。 color 表示绘制直线的颜色，(b,g,r) 格式的元组，或者表示灰度值的标量。 thickness 表示绘制直线的粗细，默认值 1px，-1 表示内部填充。 lineType 表示绘制直线的线性，默认为 LIN
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213，
相关函数介绍 1. Point 该数据结构表示了由其图像坐标 和 指定的2D点。可定义为： Point pt; pt.x = 10; pt.y = 8; 或者 Point pt = Point(10, 8); 2. Scalar 表示了具有4个元素的数组。次类型在OpenCV中被大量用于传递像素值。 本节中，我们将进一步用它来表示RGB颜色值（三个参数）。如果用不到第四个参数，则无需定义。 我们来看个例子，如果给出以下颜色参数表达式： Scalar( a, b, c ) 那么定义的RGB颜色值为：Red =
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该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
人脸检测的常见步骤如下，如果想要将人脸准确地检测出来，需要通过建立人脸模型，获取准确区分人脸的分类器，这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。
当我们绘制一个多边形或进行形状分析时，通常需要使用多边形逼近一个轮廓，使顶点数变少。有多种方法可以实现这个功能，OpenCV实现了其中的两种逼近方法。
[【OpenCV3图像处理】绘图功能总结（直线，矩形，圆，椭圆，多边形，文字）]https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/73332523
OpenCV在Core模块中支持多种图形绘制与填充，方便开发者在图像对象识别与检测之后通过特定的图形轮廓加以显式表示。常见的几何形状包括线、矩形、圆形、椭圆，此外还支持文字显示。下面就让我们从API方
在上面的架构中，有六个模块。标记、训练、保存模型、OCR和模型管道，以及RESTful API。但是本文只详细介绍前三个模块。过程如下。首先，我们将收集图像。然后使用python GUI开发的开源软件图像标注工具对图像进行车牌或号牌的标注。然后在对图像进行标记后，我们将进行数据预处理，在TensorFlow 2中构建和训练一个深度学习目标检测模型(Inception Resnet V2)。完成目标检测模型训练过程后，使用该模型裁剪包含车牌的图像，也称为关注区域（ROI），并将该ROI传递给Python中的 Tesserac API。使用PyTesseract，我们将从图像中提取文本。最后我们将所有这些放在一起，并构建深度学习模型管道。在最后一个模块中，将使用FLASK Python创建一个Web应用程序项目。这样，我们可以将我们的应用程序发布供他人使用。
模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。
参数九：lineType，边界的类型，可取值为FILLED ，LINE_4 ，LINE_8 和LINE_AA
这几个月一直在做Android的东西，OpenCV的Demo基本没做，正好前两天也刚下载了VS2022，正好借助新的VS2022做个简单的OpenCV图像切割成九宫格的Demo。
下图形象地展示了一张图像中的各个像素点数据是如何存储的， 因为图像本身的像素点比较多，下图显示的图像像素数据只是图片左上角20×20大小的部分数据：
今天要干什么？在一张图片上通过传统算法来检测矩形。为了防止你无聊，先上一组对比图片。
画圆画点都是使用circle()函数来画，点就是圆，我们平常所说的圆只不过是半径大一点而已。
计算机视觉是人工智能最热门的应用领域之一。人工智能技术推动了汽车自动驾驶、机器人以及各种照片处理类软件的巨大发展。目标检测技术也在稳步推进。生成对抗网络（GANs）同样也是人们最近比较关注的一个问题。这些都在向我们展示未来计算机视觉领域的发展前景是多么的不可限量。
本文主要介绍使用Python和MediaPipe实现通过手势控制系统音量大小的应用。
导读 本文主要介绍使用OpenCV计算两条曲线之间的最小距离。 实现目标 【计算两条曲线之间的最小距离】 测试图像： 📷 动态效果演示： 实现步骤与代码 实现步骤： ① 分别找到两条曲线的轮廓； ② 计算每条曲线轮廓点与另一条轮廓上点的距离； ③ 记录距离最小值与对应最小值时的点坐标； ④ 绘制结果。 代码实现与演示： # -*- coding: cp936 -*- import numpy as np import math import cv2 def cal_pt_distance(pt1,
常见的色彩空间包括：GRAY 色彩空间（灰度图像）、XYZ 色彩空间、YCrCb 色彩空间、HSV 色彩空间、HLS 色彩空间、CIELab 色彩空间、CIELuv 色彩空间、Bayer 色彩空间等。
angle 旋转弧度，如果想使用角度，可以把角度转成弧度，公式为：deg * Path.PI/180。
上一篇文章《HTML5(五)——Canvas API》介绍 canvas 绘制基本图形，这节开始介绍canvas的高级操作。
对于每个平面空间的像素点坐标（x，y）， 随着角度θ的取值不同，都会得到r值， （%+++%要点.B）而对于任意一条直线来说，在极坐标空间它的（r，θ）都是固定不变的， 则对于边缘图像的每个平面空间坐标点可绘制极坐标的曲线如图所示：
shapely是python中开源的空间几何对象库，支持Point(点)，LineString(线)， Polygon(面)等几何对象及相关空间操作。
注意: 1.如果您不想使用M5.begin() 初始化LCD,请在使用显示器之前调用此功能
默认使用的是双线性插值法，可以利用opencv提供的 resize 方法来进行图片的缩放
获取的边界值 , 并不是绘制该文本的坐标 , 是使用 Paint 在 Canvas 中绘制的文本的真实占用区域 , 如下图红色矩形框所在的区域 , 与文本的相对坐标 , 下图的红色矩形框的 右下角是 ( 0 , 0 ) 坐标位置 ;
本章主要介绍使用C#进行图形图像编程基础，其中包括GDI+绘图基础、C#图像处理基础以及简单的图像处理技术。
新建一个项目opencv-0007,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.并加载我们常用的那个图片显示出来
CSharp代码示例每日一讲，为刚刚学习编程的人准备，利用最简单的代码介绍CSharp编程知识！ 画笔Pen被用来绘制图形、形状，画刷用来填充图形形状的内部。今天，我们将介绍图形类的填充方法。您只能填充某些图形形状；在Graphics类中只有少量的填充方法。 FillCloseCurve方法 FillCloseCurve填充曲线的内部，填充曲线的第一个参数是画刷，它可以是实心画刷solid brush, 影线画刷hatch brush, 或者渐变画刷gradient brush。第二个参数是绘制点的数组，第
中秋佳节即将来临，作为传统的中国节日之一，人们除了品尝美味的月饼、赏月外，还喜欢通过绘画来表达对这个节日的喜悦和祝福。而如今，随着科技的不断发展，竟然可以借助计算机视觉库OpenCV来绘制精美的月饼和可爱的玉兔图像，真是令人大开眼界。
算法：直线载体图像是为了更好地检测出人脸，在图像上绘制不同颜色和角度的直线的基础操作。除此之外，还有绘制直线、矩形、圆、椭圆等多种几何图形，并且可以在图像中的指定位置添加文字说明。
但是通过一下这个绘制矩形函数，画出来上述的最小矩形与文字区域偏差很大，但是获取到的偏转角度是对的。
在利用Opencv处理图像时，我们常常需要利用一些绘图操作用来验证中间结果是否正确，比如画圆，画椭圆，画线，画矩形等功能。下面对常用的绘图函数做个整理，也方便以后自己使用：
这篇文章作为基础文章也是本文的学习和理解的过程，在将会给出更多的注释和“废话”帮助自己理解。同时有错误的话欢迎各位朋友留言指教。
Surf算法的原理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
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