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  1. openCV提取图像中的矩形区域

  2. 主要为大家详细介绍了openCV提取图像中的矩形区域，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_38632797

  1. 详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等）

  2. 主要介绍了详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等），小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：326656
    • 提供者：weixin_38593380

  1. 详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等）

  2. 前言 最近参加了大创项目，题目涉及到计算机视觉，学姐发了个修正图像的博客链接，于是打算用这个题目入门OpenCV。 分析问题 照片中的PPT区域总是沿着x,y,z三个轴都有倾斜（如下图），要想把照片翻转到平行位置，需要进行透视变换，而透视变换需要同一像素点变换前后的坐标。由此可以想到，提取矩形区域四个角的坐标作为变换前的坐标，变换后的坐标可以设为照片的四个角落，经过投影变换，矩形区域将会翻转并充满图像。 因此我们要解决的问题变为：提取矩形的四个角落、进行透视变换。 提取矩形角落坐标 矩形的检

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：324608
    • 提供者：weixin_38738977

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_11_Haar特征

  2. Haar特征检测(Haar Like Features) 高类间变异性、低类内变异性、局部强度差、不同尺度、计算效率高 模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况 积分图就是只遍历一次图像就可以求出图像中所有区域像素和的快速算法，大大的提高了图像特征值计算的效率。 积分图主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之和作为一个数组的元素保存在内存中，当要计算某个区域的像素和时可以直接索引数组的元素，不用重新计算这个区域的像素和，从而加快了计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_38712548

  1. openCV提取图像中的矩形区域

  2. 改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等） 原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。 主要思想：边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换 import numpy as np import cv2 # 这个成功的扣下了ppt白板 srcPic = cv2.imread('2345.jpg') length=srcPic.shape[0] depth=srcPic.shape[1] polyPic = srcPic shrinked

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_38592405

  1. Python Opencv实现单目标检测的示例代码

  2. 一 简介 目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分，将其分割出来进行下一步操作，可避免背景的干扰。以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法，算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1，背景区域全置为0，然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割，在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例。 环境：python3.7 opencv4.4.0 二 背景前景分离 1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件 根据图像前景和背景的差异进行二值化，例如有明显颜色差异的转换到HSV色彩空间进行分割。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：143360
    • 提供者：weixin_38735899