8. 几何形状的
检测和拟合8.1 点集的最小外包8.1.1 最小外包
矩形OpenCV提供如下函数：cv::RotatedRect cv::minAreaRect(cv::InputArray points)points：接收三种点集形式 第一种：N×2的Mat类型，每一行代表一个点的坐标且数据类型只能是 CV_32S 或者 CV_32F； 第二种：vector<Point>或者vect
OpenCV矩形检测需求：提取图像中的
矩形，图像存在污染现象，即
矩形区域不是完全规则的
矩形。思路一：轮廓法
OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours，它的输入图像是一幅二值图像，输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合：vector<vector<Point>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数，里面vector的size代表了轮廓上点的个数。该
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2017-09-10 16:33:00
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前言这篇文章对于我实在是太有用了，害怕原链接哪天会失效，因此转过来了。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
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2023-12-12 21:05:42
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采用OPENCV，从一幅图像中提取部分区域，并保存为新图像。
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2023-06-09 17:27:17
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利用OPENCV对矩形表面进行角点检测简单介绍一下思路，标记一个很像矩形的表面，首先得对图像或视频（以下只说图像，其实视频一样道理）进行预处理，尽可能消除噪声、不感兴趣部分的干扰，比如说我这个示例的图像中有几处灯光，但是我只想提取黄色两条小灯以及其连成的矩形。示例目标大概样子思路+代码分析以下是一些头文件，有些可能用不上，这里用了ros在下一遍文章中将会进一步讲到如何用rviz显示提取的部分仿真内
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2024-01-02 15:00:28
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检测直线：cvHoughLines，cvHoughLines2检测圆：cvHoughCircles检测矩形：opencv中没有对应的函数，下面有段代码可以检测矩形，是通过先找直线，然后找到直线平行与垂直的四根线。 检测直线代码：/* This is a standalone program. Pass an image name as a first parameter of
检测直线：cvHoughLines，cvHoughLines2检测圆：cvHoughCircles检测矩形：opencv中没有对应的函数，下面有段代码可以检测矩形，是通过先找直线，然后找到直线平行与垂直的四根线。 检测直线代码：/* This is a standalone program. Pass an image name as a first parameter of the p
# 使用 Python 和 OpenCV 进行矩形检测
在计算机视觉中，矩形检测是一种常见的任务，广泛应用于图像处理、目标检测以及图形识别等领域。通过使用 OpenCV，Python 开发者可以轻松实现矩形检测功能。在本文中，我们将讨论如何使用 OpenCV 函数进行矩形检测，并提供一个完整的代码示例。
## 什么是 OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer V
OpenCV版本：4.0.0.21(已兼容4.5.2.X版本)算法实现思路如下：对图像做降噪滤波处理提取边缘检测轮廓检测轮廓最小外接矩形（旋转矩形）旋转图像裁剪代码如下：import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("rice.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰
一、首先介绍几个本文用到的函数：1、mixChannels()函数用途：用于将输入数组的指定通道复制到输出数组的指定通道。mixChannels()参数说明：void mixChannels(
const Mat* src, //输入数组或向量矩阵,所有矩阵的大小和深度必须相同。
size_t nsrcs, //矩阵的数量
Mat* dst, //输出数组或矩阵向量,大小和深度必须与src[0]相
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2023-10-31 11:30:32
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# 使用OpenCV进行矩形检测的Python实现
在计算机视觉领域，矩形检测是一项基本而重要的任务。它在许多实际应用中都有广泛的应用，如物体识别、场景重建等。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉的算法。本文将介绍如何使用OpenCV和Python进行矩形检测。
## 矩形检测的基本原理
矩形检测的基本原理是识别图像中的矩形区域。这通常涉及到以下步骤
python opencv提取图片中的矩形区域 s_x, s_y,e_x,e_y = int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3])
index_rect_obj = im0[s_y:e_y,s_x:e_x]
cv2.imshow(str(detect_obj_count),index_rect_obj)
原创
2022-05-04 15:37:00
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前情提要上期结束前我们经过一些形态学处理得到了一幅这样的图（根据大家用的方法和参数设置可能会有出入）。 可以看到即使经过一些腐蚀膨胀滤波的处理，图像依然有不少噪声，做计算机视觉就是这样的，没有银弹，只能不断的利用已有的信息逐步逼近我们想要的结果。本期内容本期介绍一些轮廓检测的方法，结合一些骚皮操作就能得到我们想要的车牌区域。一、矩形检测在OpenCV中检测矩形是用cv2.boundRect，接受
一种基于opencv的分辨圆形，三角形，矩形的思路题目要求是分辨出一个随机颜色（红色，绿色，蓝色）的图形（矩形，圆形，三角形）。上篇文章给大家讲了基于openmv的思路，这篇文章大致讲讲如何用opencv来做。 我事先查了一下，我这个方法不知道有多少人早就用过了。（可能是因为当时我也是疯狂查出来的，已经记忆模糊了）他们讲的比我详细多了，我就简单说说思路。我的思路是：色块识别+轮廓提取+角点检测1.
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2023-10-17 16:04:01
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摘要点击此处下载源代码：https://jbox.sjtu.edu.cn/l/85O9ur本教程是我们关于形状检测和分析的三部分系列文章的第二篇。上周我们学习了如何使用OpenCV计算轮廓的中心。今天，我们将利用轮廓属性来实际标记和识别图像中的形状，就像本文顶部的图中一样。OpenCV形状检测在开始学习本教程之前，让我们快速回顾一下我们的项目结构：·| --- pyimagesearch
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2023-11-03 08:17:09
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交并比(Intersection-over-Union，IoU)，目标检测中使用的一个概念，我们在进行目标检测算法测试时，重要的指标，是产生的预测框(candidate bound)与标记框(ground truth bound)的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。通常，我们所说的目标检测检测的框是规则的矩形框，计算IOU也非常简单，一般两种方法：两个矩形的宽之和
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2023-08-23 20:13:58
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OpenCV 学习笔记day10-图像像素的逻辑操作1. 画矩形函数rectangle();Rect()函数是画出图像中的矩形2. 位操作函数bitwise_and(m1, m2, dst);//与bitwise_or(m1, m2, dst);//或bitwise_not(m1,dst);//非 取反操作bitwise_xor(m1,m2,dst);//异或代码显示效果 day10-图像像素的
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2023-12-20 06:46:05
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#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
/// Color Detectio
最近一个项目用到了图像识别，之前从未接触过OpenCV，经过各种找教程，终于是搞懂了一些。整个具体流程大概是获取图像-->图像二值化，灰度图(cvtColor)-->图像降噪(GaussianBlur)->轮廓识别(cvFindContours)-->形状判断。大多数教程很专业，各种参数分析看不懂，经过各种搜索终于是搞懂了。识别圆在识别圆方面，OpenCV有内置的方法：霍夫
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2023-10-25 21:49:03
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Hough变换一、Hough线变换1.1 标准、多尺度hough变换cv2.HoughLine()1.2 渐进概率hough变换cv2.HoughLineP()二、Hough圆变换cv2.HoughCircles（） hough变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。 一、Hough线变换 hough线变换的基本理论是：二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果将每条
