采用python，opencv开源库实现图片提取曲线数据 使用说明： openpic 可以选择采用自动采集测点数据或手动采集测点数据 操作过程：第一步裁剪,crop, 鼠标响应step_crop, 鼠标左键选裁剪的矩形区域，选中后键盘n表示确认进入下一步骤； 无需裁剪时键盘o直接进入下一步骤；esc表示取消，退回到开始 第二步矫正，correction，鼠标响应step_correction, 鼠标左键点选梯形矫正的四个顶点， 键盘u左上，i右上，j左下，k右下，切换当前有效操作做的顶点， 键

数字图像处理（第三版）冈萨雷斯，北京大学研究生上课专用ppt课件书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而 我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算 法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用 OpencⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要 是能解决实际问题。 在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的译作。 4本书的时效性 本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没

主要介绍了opencv3.0识别并提取图形中的矩形的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1. 引言 在某些场景下，我们不仅需要进行实时人脸检测追踪，还要进行再加工；这里进行摄像头实时人脸检测，并对于实时检测的人脸进行初步提取； 单个/多个人脸检测，并依次在摄像头窗口，实时平铺显示检测到的人脸； 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像，会依次平铺显示在摄像头的左上方； 当多个人脸时候，也能够依次铺开显示； 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化； 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分： 摄像头调用，利用 OpenCv