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基于Yolov7的裁剪检测框内图像处理

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简介：
本研究采用Yolov7算法进行目标检测，并提出一种改进方法以精确裁剪检测到的目标区域内的图像，提高后续处理效率与准确性。 裁剪检测出来的目标区域的图像。

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  • 基于Yolov7的裁剪检测框内图像处理
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    本研究采用Yolov7算法进行目标检测，并提出一种改进方法以精确裁剪检测到的目标区域内的图像，提高后续处理效率与准确性。 裁剪检测出来的目标区域的图像。
     
  • 基于MATLAB的图像裁剪技术
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB软件进行高效精准的图像裁剪方法，旨在开发一套简单易用且功能强大的图像处理工具。 使用MATLAB进行编程，可以对一幅图片的感兴趣区域进行自由裁剪，并保留裁剪后的部分。
     
  • 基于ROI的图像裁剪方法
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    本研究提出了一种基于感兴趣区域（ROI）的高效图像裁剪算法，旨在优化目标识别与图像压缩，提升计算效率和存储效益。 根据ROI（感兴趣区）裁剪图像 本博客提供3份文件压缩在一个文件夹中： - main.m：主程序文件，负责调用颜色替换函数，并包含测试的相关代码。 - Color_con.m：颜色替换函数。 - 测试图片.jpg：用于测试程序运行的示例图。可以替换该图片，但需注意适当调整main中的相关参数。 详细的颜色替换功能请参考作者另一篇博客中关于Color_con()函数的具体说明。 图像裁剪 --- **函数作用**: 图像裁剪 **作者**: 胡礼珍 **单位**: 厦门大学联合遥感接收站 如果觉得有用，请点赞并收藏。
     
  • 基于OpenCV的矩形检测与裁剪
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    本项目利用OpenCV库进行图像处理，实现对图片中矩形物体的自动检测和精准裁剪，适用于文档扫描、二维码识别等场景。 由于OpenCV库的单体文件大于100M，无法上传到GitHub。这个示例代码没有导入OpenCV，但如果您导入了就可以使用（可以使用pod OpenCV,~> 2.4.13来安装最新版本）。不过请注意，接口变化较大，我这边使用的版本是2.4.13。 该demo包括以下功能： 1. 矩形的边缘检测及裁剪 2. 实时矩形边缘检测（适用于视频流）
     
  • GDAL裁剪TIF_TIF遥感图像_GDAL批量处理_遥感影像_GDAL裁剪工具
    优质
    本教程介绍使用GDAL库进行TIF格式遥感影像的精确裁剪及批量处理方法，提供高效实用的GDAL裁剪工具应用技巧。 基于GDAL实现批量裁剪TIF图像的功能同样适用于遥感影像。
     
  • MATLAB图像裁剪
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    本教程详细介绍如何使用MATLAB进行图像裁剪操作，包括选取所需区域、编写代码及应用实例解析。适合初学者快速掌握相关技能。 使用MATLAB对图像进行裁剪，并返回裁剪后的图像。
     
  • ENVi图像裁剪
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    ENVi图像裁剪是一款专为环境遥感分析设计的专业工具。用户可通过该软件精确选取和调整卫星影像中所需区域，优化数据处理效率与质量，助力科学研究及应用实践。 envi剪裁方法对于已经反演完的envi图像数据的裁剪工作非常有帮助。
     
  • Landsat 8 预处理（辐射定标与图像裁剪）
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    本教程介绍如何对Landsat 8卫星数据进行预处理，包括辐射定标和图像裁剪，以提高遥感数据分析的准确性和效率。 Landsat-8 OLI影像批处理代码实现功能包括辐射校正和图像裁剪，并且可以直接运行。该代码使用IDL语言编写，在ENVI5.x平台上适用。
     
  • 基于FPGA的图像裁剪及ModelSim仿真
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    本项目探讨了利用FPGA技术进行图像裁剪的方法，并通过ModelSim工具进行了详细的仿真实验，验证了设计的有效性和高效性。 使用FPGA实现图像裁剪，并通过ModelSim进行仿真。
     
  • 基于类别的YOLO图像裁剪识别
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    基于类别的YOLO图像裁剪识别是一种结合了目标检测与图像裁剪技术的方法，利用改进的YOLO算法对特定类别目标进行精确定位和高效裁剪，从而提高模型在复杂场景下的识别准确率。 1. YOLO识别图像后生成的txt文件可以用于裁剪图像，只保留所需的区域。 2. 使用Python3在Windows环境下实现这一功能。 3. 可以通过输入文件夹路径来批量自动转换图像。