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就地处理opencv boxPoints或轮廓包围的子图像？

就地处理opencv boxPoints或轮廓包围的子图像是指在使用OpenCV进行图像处理时，通过boxPoints函数或轮廓检测函数找到感兴趣的子图像，并直接在原始图像上进行处理，而不需要创建新的图像副本。

这种处理方式的优势在于节省内存空间和提高处理效率。通过直接在原始图像上进行处理，可以避免创建新的图像对象，减少内存的占用。同时，由于不需要进行图像复制和像素值的拷贝，处理速度也会更快。

应用场景包括图像分割、目标检测、图像增强等。例如，在目标检测中，可以使用boxPoints函数或轮廓检测函数找到目标的位置信息，然后直接在原始图像上标记或提取目标区域，进行后续的处理和分析。

对于这个问题，腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务。其中，腾讯云图像处理（Image Processing）服务可以帮助开发者实现图像的智能化处理，包括图像识别、图像分析、图像增强等功能。您可以通过腾讯云图像处理服务的官方文档（https://cloud.tencent.com/document/product/460）了解更多相关信息。

另外，腾讯云还提供了云服务器（CVM）和云数据库（CDB）等基础设施服务，以及人工智能服务（AI）和物联网平台（IoT）等领域的解决方案，帮助开发者构建和部署各类云计算应用。您可以访问腾讯云官网（https://cloud.tencent.com/）了解更多腾讯云的产品和服务信息。

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使用Python和OpenCV顺时针排序坐标

我给你个提示：当这两点的和或差相等时会发生什么?简而言之,悲剧。如果计算的和s或差diff具有相同的值，我们就有选择错误索引的风险，这会对排序造成级联影响。...然后，我们从磁盘加载example.png，并通过将图像转换为灰度并使用高斯滤波器平滑它来执行一些预处理。...我们继续通过使用Canny边缘检测器来处理图像，然后通过膨胀+侵蚀来缩小边缘图中轮廓之间的任何缝隙。进行边缘检测后，我们的图像应该是这样的：正如你所看到的，我们已经能够确定图像中物体的轮廓。...否则，第8-11行处理计算轮廓的旋转包围框(注意使用cv2.cv.BoxPoints）[如果使用的是OpenCV 2.4]或cv2.boxPoints[如果我们使用OpenCV 3])，并在图像上绘制轮廓...我们还将打印原始的旋转包围框，这样我们就可以在对坐标排序后比较结果。

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使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

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实战 | OpenCV如何将不同轮廓合并成一个轮廓(附源码)

导读本文主要介绍如何用OpenCV将不同的轮廓合并成一个轮廓的实现方法和代码演示。...背景介绍在图像处理的应用场景中常常会遇到一种情况，本来是一个整体的目标，因为不同的亮度或其他原因导致它分割成多个部分，这种情况在用OpenCV处理的时候会被当成多个轮廓(如下图所示)，那么遇到这种情况...，我们如何把不同的轮廓合并成一个轮廓，然后做后续的处理呢？...实现方法与步骤这里我们不用上面的绘画图，而是使用下面这张图做演示：我们的目的：将上图中的文字轮廓看成一个整体，然后求其最小外接矩形，获得角度，将文字旋转水平，后续可以做简单的文字识别。...【1】先提取文字部分轮廓(S通道阈值处理) hsvImg = cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2HSV) H,S,V = cv2.split(hsvImg) ret, thresImg

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最小矩形包围框

THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片 contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#计算图像轮廓...print("返回值rect:\n",rect) points=cv2.boxPoints(rect)#矩形的4个顶点坐标 print("\n转换后points:\n",points) points=...算法：最小矩形包围框是计算包围指定轮廓点集的中心的坐标、矩形长和宽以及旋转角度。...retval=cv2.minAreaRect(points) points表示轮廓 points=cv2.boxPoints(box) box表示最小矩形包围框的特征信息，包含矩形的中心的坐标（x，y...），矩形宽和长（w，h），旋转角度（θ）注意：最小矩形包围框可以是个直立的矩形，也可以是倾斜的矩形。

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14: 轮廓特征

目标计算物体的周长、面积、质心、最小外接矩形等 OpenCV函数：cv2.contourArea(), cv2.arcLength(), cv2.approxPolyDP() 等教程在计算轮廓特征之前...图像矩矩可以理解为图像的各类几何特征，详情请参考：[Image Moments] M = cv2.moments(cnt)Copy to clipboardErrorCopied M中包含了很多轮廓的特征信息...其中，参数3是匹配方法，详情可参考：ShapeMatchModes，参数4是OpenCV的预留参数，暂时没有实现，可以不用理会。...形状匹配是通过图像的Hu矩来实现的(cv2.HuMoments())，大家如果感兴趣，可以参考：Hu-Moments 练习前面我们是对图片中的数字3进行轮廓特征计算的，大家换成数字1看看。...（选做）用形状匹配比较两个字母或数字（这相当于很简单的一个OCR噢）。

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VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测

1、首先我们对原始图像进行预处理，将原始图形灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀化处理，最后得到一副膨胀的图形 2、基于这幅膨胀的图像，我们调用findContours函数从膨胀化的二值图像中检索出所有的轮廓...，结果放到vector> contours数组中 3、遍历每一个轮廓多边形，首选计算轮廓面积，过滤那些面积特别小的轮廓（比如面积小于1000则不处理，例如上图中的那个黑色的圆点...），消除噪声；计算轮廓周长(封闭的或者非封闭的)或曲线长度，以指定精度逼近多边形曲线，计算顶点集合或灰度图像的非零像素的右上边界矩形，获取边界包围盒；然后轮廓多边形的角落（顶点）个数objCor，根据objCor...判断轮廓多边形的形状类型，特别注意矩形和正方形的区别，我们根据轮廓的宽高比来区分，当轮廓宽高比大于0.95或者小于1.05时我们可以认定轮廓为正方形 4、最后我们在第三步基础上，绘制轮廓或填充轮廓，颜色为粉色...；绘制边界包围盒，颜色为绿色；在边界包围盒左上方往上5像素的位置，绘制其形状的描述文字 C++示例代码示例代码如下： #include #include

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Opencv - Contours 属性及操作 Python API

Opencv - Contours 属性及操作 Python API Contours, 轮廓定义 - Contours，explained simply as a curve joining...用处 - shape analysis，object detection and recognition 采用二值图(binary images)，故，在寻找轮廓前，采用阈值或 canny 边缘检测.... cv2.findContours 函数在原图进行修改 Opencv中， cv2.findContours 类似于从黑色背景中寻找白色物体，因此，二值图中待寻找的物体应为白色，背景应为黑色示例 -...- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法输出三个结果： - contours: 图像中所有的轮廓，python列表的形式保存....Reference Contours in OpenCV

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使用OpenCV测量图像中物体的大小

原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-opencv/ 今天的文章是关于测量图像中物体大小和计算它们之间距离的系列文章的第二部分...属性2：我们应该能够轻松地找到这个引用对象在一个图像,要么基于对象的位置(如引用对象总是被放置在一个图像的左上角)或通过表象(像一个独特的颜色或形状,独特和不同图像中所有其他对象)。...下一步是处理每一个轮廓： # loop over the contours individually for c in cnts: # if the contour is not sufficiently...them for (x, y) in box: cv2.circle(orig, (int(x), int(y)), 5, (0, 0, 255), -1) 在第2行，我们开始对每个单独的轮廓线进行遍历处理...如果轮廓不够大，我们舍弃该区域，认为它是边缘检测过程中遗留下来的噪声(第4和5行)。如果轮廓区域足够大，我们将计算图像的旋转包围框(第8-10行)。

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OpenCV测量物体的尺寸技能 get～

研究好玩又有用的技术第 006 期在学习中发现快乐，在应用找到价值。这是我第六期分享图像技术应用的文章。前五期欢迎阅读和分享：第一期《扫描全能王？...《用python和opencv检测图像中的条形码》概述 ?...例如，参考物体总是放在图片的左上角）还是通过外观（例如，独特的颜色或形状，不同与图片中的其他物体）。...现在，我们导入图片并处理： # 导入图片转换为灰度图，并进行轻微的模糊 image = cv2.imread(args["image"]) gray = cv2.cvtColor(image, cv2....如果轮廓区域足够大，在第9-11行计算图中的选择边界框，特别注意OpenCV2使用的是cv2.cv.BoxPoints函数，OpenCV3使用的是cv2.boxPoints函数。

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用 OpenCV 检测图像中各物体大小

属性 2：我们应该能够在图像中轻松地找到这个参考物体，要么基于物体的位置(如参考物体总是被放置在图像的左上角)或通过表象(像一个独特的颜色或形状，独特且不同于其他物体的物体)。...倘若轮廓区域足够大，我们在第 9-11 行计算图像的旋转边界框，特别注意使用 OpenCV 2.4 的 cv2.cv.BoxPoints 函数和 OpenCV 3 的 cv2.boxPoints 方法。...图 2：使用 OpenCV 、Python 、计算机视觉和图像处理技术测量图像中物体的大小。上图所示，我们已经成功地计算出图像中每个物体的大小——我们的名片被正确地显示为 3.5 英寸 x 2英寸。...图3：用 OpenCV 测量图像中药丸的尺寸在美国，20000 多种处方药中有近 50% 是圆形和/或白色的，因此如果我们能根据它们的测量结果对药片进行过滤，我们就更有可能准确地识别出药物。...总结在本篇博客中，我们学习了如何通过 Python 和 OpenCV 检测图像中的物体大小。

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在全志H616核桃派上实现USB摄像头的OpenCV颜色检测

在给核桃派开发板用OpenCV读取图像并显示到pyqt5的窗口上并加入颜色检测功能，尝试将图像中所有蓝色的东西都用一个框标记出来。...颜色检测核心api 按照惯例，先要介绍一下opencv中常用的hsv像素格式。颜色还是那个颜色，只是描述颜色用的参数变了。h代表色调，s代表饱和度，v代表明度，比使用rgb格式更方便计算与思考。...返回两个列表，contours里是找到的所有轮廓，hierarchy是那些轮廓之间的相对位置关系 contours, hierarchy = cv2.findContours(grayImage, cv2...rect = cv2.minAreaRect(cts) drawContours, 绘制轮廓 box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) cv2.drawContours...所以实际应用时需要对图像进行一些滤波模糊化处理。或是直接对生成后的黑白图像进行一定膨胀与收缩。再把各个参数做成pyqt窗口的选项，查看各项搭配后的效果，快速找到合适的参数选择。

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用python和opencv检测图像中的条形码

这就是今天要介绍的内容了这篇博文的目标是演示使用计算机视觉和图像处理技术实现条形码的检测。...通过本篇文章的学习，我们能学到的内容包括： 1、图像处理中常用的一些操作流程，包括滤波、阈值化处理、膨胀、腐蚀和轮廓查找等 2、更重要的一点，希望通过这个案例，能够帮助大家建立分析问题和处理问题的思路...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。...rect = cv2.minAreaRect(c) box = cv2.cv.BoxPoints(rect) if imutils.is_cv2() else cv2.boxPoints(rect)...("Image", image) cv2.waitKey(0) 幸运的是，opencv中提供了相应的接口，可以很容易地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确地完成了图像处理步骤，它应该会对应于条形码区域。

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OpenCV 入门教程：轮廓特征和轮廓匹配

OpenCV 入门教程：轮廓特征和轮廓匹配导语轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征，并进行比较和匹配，我们可以实现目标识别、形状分析等应用。...在本文中，我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。...二、轮廓匹配轮廓匹配是比较两个轮廓之间的相似度或差异度的技术。通过计算轮廓的形状、面积、周长等特征的差异，并进行比较，我们可以判断轮廓之间的相似性或不相似性。...这个示例将加载参考轮廓图像和目标图像，并通过边缘检测和轮廓匹配判断目标是否存在。 3.2 形状分析使用轮廓特征可以进行形状分析，比如判断轮廓的形状类别或测量形状的尺寸。...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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基于OpenCV的条形码检测

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OpenCV4中boxPoints函数在Python与C++中不一致问题

软件版本信息 Windows10系统 OpenCV4.5.1 VS2017 01 找问题是个技术活因为需要把一个点阵DM码转换位标准DM码，我就先用python快速验证测试，写了一个演示程序，运行结果如下...其中用到轮廓分析相关的知识，有一个步骤是获取最小外接矩形，得到旋转矩阵的四个顶点坐标，Python中的代码如下 rect = cv.minAreaRect(np.array(points))...print(rect) box = cv.boxPoints(rect) print...： cv::RotatedRect rrt = cv::minAreaRect(pts); cv::Mat ptfs; cv::boxPoints(rrt, ptfs); std::cout << ptfs...我猜想原因是C++中所有图像对象都是Mat的数据结构，Python中都是numpy数组，导致处理数据在返回时候结构顺序不同，才变成了这样。真实的具体原因是什么，还有待进一步探索！

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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

然后，将det（M）-k * trace（M）^ 2存储到目的地图像中。图像中的角可以被找到为目标图像的局部最大值。 CornerSubPix，迭代找到子像素精确位置的角或径向鞍点。...稀释，使用指定的结构元素来扩展源图像，该结构元素决定了采用最大值的像素邻域的形状。该功能支持就地模式。扩展可以应用几次（迭代）次。在彩色图像的情况下，每个通道被独立地处理。...= 0）时与颜色的角连接。 DrawContours，绘制轮廓轮廓或填充轮廓。 EdgePreservingFilter，Filtering是图像和视频处理的基本操作。...FillPoly，填充由一个或多个多边形界定的区域。 Filter2D，对图像应用任意线性滤镜。支持就地操作。当光圈部分在图像外部时，该函数会从图像内部最近的像素内插异常值像素值。...cvDrawContours讨论中的示例显示了如何使用轮廓进行连接的组件检测。轮廓也可用于形状分析和对象识别 – 请参见OpenCV示例目录中的square.c函数修改源图像内容。

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opencv小项目练习之数独求解

代码放到这里:数独环境：win10+vs2015+opencv3.4 一、预处理 ? 对于这样一张很干净的图像，如何找到每个数字的位置，并把数字识别出来，是我们进行数独求解首先需要关注的事情。...这样就可以得到比较理想的预处理结果了，下一步在这个基础上进行数字分割。下面结合代码说下这个过程，顺便熟悉opencv的函数。图像转换为灰度，做拉普拉斯滤波，阈值化处理。...，应该是二值图像，如果不是，会被当做二值图像处理（即非零都被当做1或255）。...=-1) //父轮廓是0号轮廓的话，就是小矩形，存在子轮廓，则子轮廓是数字 81个小方框里面如果有轮廓的话，我们认为这个轮廓是数字，下面就是要定位这些数字，一种直观的方法是用最小矩形包围数字，把数字抠图抠出来...手写体样本怎么得到逐个数字简单说一下思路：对于每一张图像来说，从左至右有10个数字，先阈值化，查找轮廓，没有父轮廓的轮廓就是数字的轮廓，然后查找这些轮廓的最小包围矩形，把这些矩形按照x坐标进行排序

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opencv3编程入门_java基础与入门教程

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ——韦访 20181011 1、概述想学习图像处理，不管是机器学习也好，深度学习也好，不会点OpenCV好像有点说不过去吧？...2、读写图片先从图片的读写开始，opencv读取图片的函数是imread，默认情况下，imread函数返回BGR格式的图像，可以用imwrite函数将数据写到本地。...OpenCV提供了很多边缘检测的滤波函数，比如，Laplacian, Sobel, Scharr, Canny等。这些函数会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他颜色。...但是，这些函数容易将噪声错误的失败为边缘，所以，在边缘检测之前，应该对图像进行模糊处理。...， #输入的三个参数分别为：输入图像、层次类型、轮廓逼近方法 #因为这个函数会修改输入图像，所以上面的步骤使用copy函数将原图像做一份拷贝，再处理 #返回的三个返回值分别为：修改后的图像、图轮廓、层次

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OpenCV 轮廓 —— 轮廓查找

本文记录 OpenCV 中的轮廓查找的相关操作。轮廓查找概述一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。在不同情况下，这种表示方式也有所不同。有多种方式可以表示一条曲线。...OpenCV 中用一系列二维顶点表示一个轮廓函数 cv2.findContours() 从二维图像中计算轮廓。...它处理的图像可以是从 cv2.Canny() 函数得到的有边缘像素的图像，或是从cv2.threshold()及cv2.adaptiveThreshold()函数得到的图像，这时边缘是正负区域之间的边界...之后当你想填充一块由一条或多条轮廓包围的非凸区域时，cv2.drawContours()也很慢，而且需要收集所有包围该区域的小线段并排序。...最后，收集一块连通区域的基本信息（例如一块区域或一个包围框）需要更多、更耗时的函数调用。

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