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OpenCV用于从图像中提取矩形区域。

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简介:
经过改编,此代码基于详细的利用OpenCV提取图像中矩形区域(例如PPT屏幕)的方案。原始版本为C++实现,我将其转换成Python版本,旨在供广大开发者参考和学习。核心思路包括:首先进行边缘检测,随后进行轮廓检测,识别出面积最大的轮廓,再确定该轮廓的顶点,最后通过投影变换来实现目标。以下是代码示例: import numpy as np import cv2 # 图像来源 srcPic = cv2.imread(2345.jpg) # 获取图像的高度和宽度 length = srcPic.shape[0] depth = srcPic.shape[1] # 缩小图像尺寸 shrinkedPic = srcPic # 将图像转换为灰度图 greyPic = cv2.cvtColor(shrinkedPic, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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    本教程详解如何运用Python的OpenCV库高效识别并裁剪图像中的矩形区域,涵盖核心函数介绍及实际代码示例。 改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域(如PPT屏幕)的Python版本,供参考学习。 主要步骤如下: 1. 边缘检测; 2. 轮廓检测; 3. 找出面积最大的轮廓; 4. 确定顶点位置; 5. 进行投影变换。 以下是具体的代码示例: ```python import numpy as np import cv2 # 读取图片文件 srcPic = cv2.imread(2345.jpg) length, depth = srcPic.shape[0], srcPic.shape[1] polyPic = srcPic.copy() shrinkedPic = polyPic.copy() greyPic = cv2.cvtColor(shrinkedPic, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 请根据实际需求调整代码中的参数和路径。这段代码实现了从原始图像中提取矩形区域的基本步骤,适用于需要处理类似问题的场景。
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