在Python中使用open执行轮廓检测后，如何使图像的背景变黑?
我已经使用opencv python检测到图像的轮廓，现在我应该在轮廓外涂黑图像.有人可以帮我吗? 解决方案 给出找到的轮廓，使用 import cv2 import numpy as np # Artificial input input = np.uint8(128 * np.ones((200, 100, 3))) cv2.rectangle(input, (10, 10), (40
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OpenCV查找轮廓的拐角
我对OpenCV完全陌生.为了练习，我决定做一个“数独解算器".到目前为止，我能够做到这一点: public Mat processImage(final Mat originalImage, final CvCameraViewFrame frame) { image = originalImage.clone(); image = frame.gray(); /
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检测附着在图像上其他地方的小方块
我想检测图像上用红色圆圈圈出的小方块.但问题在于它们处于另一条白线.我想知道如何将这些正方形与白线分开并进行检测. 我已经使用OpenCV Python编写了代码.到目前为止，我所做的是裁剪图像，以便仅访问图像的圆形部分.然后，我裁剪图像以获得所需的部分，即白线.然后我使用了腐蚀，以使白线消失，并且正方形保留在图像中.然后使用霍夫圆来检测正方形.这确实适用于某些图像，但不能被概括.请帮助我找
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从轮廓列表中删除OpenCV轮廓
使用opencv，我正在检测轮廓并选择其中一些: CNTS = [] _, contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: if some_condition(c): CNTS.append(c) 然后，我遍历轮廓
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OpenCV找不到所有轮廓
我正在尝试查找此图像的轮廓，但是方法 findContours 仅返回 1 轮廓，轮廓在图像2中突出显示.我正在尝试找到所有外部轮廓，例如这些数字在其中的圆圈.我究竟做错了什么?我该怎么做? 下面是我代码的相关部分. thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_IN
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查找使用openCv在Java中检查的轮廓
我希望程序输入图像(附件) 输入 并输出像这样的字符串: 问题1:选中第2个框 问题2:选中第1框 问题3:选中第3框 问题4:选中第2个框 等等...(每张图片我所问的问题太多) 我可以使用此程序简单地找到空白框: import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.opencv.core.Co
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OpenCV的findContours不正常
使用OpenCV findContours方法时，为什么没有按顺序找到轮廓? inputImage = cv2.imread("randomImage.jpg",0) im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(inputImage.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) j=1 f
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轮廓中的质心(Python，OpenCV)
我有这张图片: 我要做的是检测内部轮廓(数字3)的质心. 这是我现在拥有的代码: import cv2 import numpy as np im = cv2.imread("three.png") imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 25
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如何绘制每个分割对象的轮廓
我应用分水岭分割来检测触摸物体，这样做很正常.现在，我想绘制每个对象的轮廓，以便获得它们的长度，面积，力矩等.但是，分割结果中的对象仍在接触.因此，我无法绘制每个轮廓.如何绘制每个对象的轮廓? #include #include #include u
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如何在Python中使用OpenCV检测和绘制轮廓?
我编写了以下代码来检测和绘制轮廓: img = cv2.imread('test2.tif'); if not img is None: imgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY); ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0); contours,hierarchy = c
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用OpenCV/Python轮廓化二进制掩码
使用Python和OpenCV，我正在检测二进制掩码的轮廓: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt mask = np.zeros(20000, dtype=np.uint8).reshape(100, 200) mask[5:-5,5:-5] = 255 mask[10:70,40:80] = 0 pl
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将轮廓路径转换为svg路径
我正在使用带有Python的openCV从图像中提取轮廓.现在，我需要将这些轮廓路径(列表)导出为svg路径.我怎样才能做到这一点? 代码: ret,thresh = cv2.threshold(imgray,27,25,0) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL , cv2.CHAIN_APP
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在嘈杂的背景下难以检测到小物体.有什么办法解决这个问题?
我正在尝试制作一个计算机视觉程序，该程序可以在海滩等嘈杂的背景(沙子引起的嘈杂)中检测垃圾和随机垃圾. 原始图片: 不进行任何图像处理的Canny Edge检测: 我意识到某种图像处理技术的结合将帮助我实现忽略嘈杂的沙质背景并检测地面上所有垃圾和物体的目标. 我试图进行中值模糊处理，调整并调整参数，这给了我: 就忽略沙子背景而言，它的预成型效果很好，但是它无法检测到地
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如何使用python opencv裁剪图像中最大的对象?
我想裁剪图像中最大的对象(字符).此代码仅在没有行的情况下才有效(如第一幅图像所示).但是我需要忽略这条线并制作第二张图像.只裁剪最大的对象图像. import cv2 x1, y1, w1, h1 = (0,0,0,0) points = 0 # load image img = cv2.imread('Image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.
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OpenCV:如何在C ++中找到轮廓内的像素
假设我们正在处理图像，是否有任何方法可以访问轮廓内的像素? 我已经使用findContours()函数找到了轮廓，甚至找到了力矩，但找不到轮廓内的像素. 欢迎任何建议！ 谢谢！ 解决方案 如@Miki所述，您可以使用connectedComponents进行标记.然后，像@Amitay Nachmani所建议的那样，遍历对象的边界框.但是，您可以检查当前位置的值是否与当前
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如何检查点是否放置在轮廓内?
我已在极端点周围绘制了轮廓.在多边形图中，我还有其他要点. 如何检查它们是否在轮廓内? 解决方案 您可以使用OpenCV中可用的cv2.pointPolygonTest()函数. 例如: dist = cv2.pointPolygonTest(cnt,(50,50),True) 在此示例中，我们正在检查是否在轮廓cnt中出现坐标(50, 50) dist返回以下三个
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使用OpenCV(Python)改善轮廓检测
我正在尝试从照片中识别卡片.我设法在理想的照片上完成了我想做的事情，但是现在很难在光照稍有不同的情况下应用相同的过程，等等.因此，问题在于如何使以下轮廓检测更加健壮. 我需要共享大部分代码，以使拍摄者能够制作出感兴趣的图像，但是我的问题仅与最后一块和图像有关. import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as
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OpenCV断言失败:(-215:断言失败)npoints> = 0&& (深度== CV_32F ||深度== CV_32S)
我在import os import os.path import cv2 import glob import imutils CAPTCHA_IMAGE_FOLDER = "generated_captcha_images" OUTPUT_FOLDER = "extracted_letter_images" # Get a list of all the captcha images we n
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填充轮廓的外部OpenCV
我正在尝试使用openCV和python语言将轮廓的外部区域涂成黑色. 这是我的代码: contours, hierarchy = cv2.findContours(copy.deepcopy(img_copy),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) areas = [cv2.contourArea(c) for c in contours] max_
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如何使用OpenCV检测/查找复选框轮廓
我有几张图像需要通过计算机视觉检测复选框来执行OMR. 我正在使用findContours仅在扫描文档中的复选框上绘制轮廓.但是算法会提取文本的每个轮廓. from imutils.perspective import four_point_transform from imutils import contours import numpy as np import argparse
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