在python中围绕二进制图像中的多个对象绘制边界矩形
我正在尝试用 python 编写一些简单的代码，以在二进制图像中的对象周围生成边界矩形，其中可能有 1 个或多个对象.这对于单个对象使用 cv2.boundingRect 很容易实现，或者在 2 个对象周围绘制单个矩形，但它似乎无法处理多个单独对象的情况.例如，请参见下图: 我想获得 2 个分别定义每个对象的 x/y/宽度/高度(或 x1/x2/y1/y2)的边界框.有谁知道如何做到这一点?
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如何检测一个点是否包含在一个边界矩形内 - opecv &Python
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从图像中删除 OCR 字(OpenCV，Python)
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TensorFlow对象检测API教程中获取bounding box坐标
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如何在 tensorflow 对象检测 API 中获取多个边界框坐标
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如何找到数组中边缘附近的所有邻居值?
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在张量流中找到两个边界框的交点?
系统坐标为 边界坐标(x_min，y_min，x_max，y_max). 我想找到两个盒子set1和set2的交集 set1->(n1,4)set2->(n2,4)例子set_1->张量([[0.2400，0.2342，0.8500，0.8048]，[0.1420，0.5075，0.2440，0.5856]，[0.0000，0.5075，0.1420，0.5976]]，设备="cud
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fabric.js 3.6-更改分组对象后，分组的边界框不会更新
fabric.js存在的问题似乎很简单，但是我一直在寻找一个没有运气的解决方案，所以我在这里. 我创建了一个简单的组来绘制箭头，该箭头由线对象和放置在其端点处的旋转三角形组成.效果很好，但是当我动态更新线条的笔触宽度和三角形的宽度/高度时，组的边界框不会更新以匹配新尺寸.这是结果的图像: 这是现场演示.只需拖动滑块以更改笔划宽度和三角形大小，您就会看到问题. let canva
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R:删除边界框的重叠区域并创建一个多边形
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使用Tensorflow Lite在Android上进行对象检测
尝试使用Android Studio使用Tensorflow Lite实施自定义对象检测模型.我正在按照此处提供的指南进行操作:使用TensorFlow Lite ，但是没有成功.示例模型运行正常，显示了所有检测到的标签.但是，当我尝试使用自定义模型时，我根本没有得到任何标签.我也尝试了其他模型(从互联网上获取，但结果是相同的).就像标签没有以写入方式传递一样.我复制了 detect.tflite
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给定一个参数k作为盒子和n个数据点的数量，我是否还能找到或近似于k个轴对齐的包围矩形，包围所有的点，同时使矩形的面积之和最小? 解决方案 一种方法是将其直接写为数学优化问题. 高级优化模型如下所示: 我们首先定义决策变量: r(k，c)=第k个框的坐标(例如c = {x，y，w，h})具有适当范围的连续变量如果将点i分配给框k，则x(i，k)= 1否则为0二进制变量 然
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如何使用网格分割图像并保留透明边界框
我有一些png图片，我想将其分成几部分，例如按网格或大小. 但是每个部分都应具有与原始图像相同的边界框(透明度). 示例: 将图像分成两部分. 原文:200××89 输出: part_1.png，200××89 part_2.png，200××89 ImageMagick可以这样做吗?或任何其他应用程序或方法. 我的实际目标是将图像分割成100
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