Advertisement

利用OpenCV提取单据轮廓并进行旋转保存

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用OpenCV库，旨在自动检测和识别图像中的单据边缘，并通过算法校正其倾斜角度后垂直存储，提高后续处理精度。 使用OpenCV提取单据轮廓，并判断轮廓的角度。根据需要旋转并扶正图像后，再次提取并保存为图片。希望对大家有用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用OpenCV提取单据轮廓并进行旋转保存
    优质
    本项目采用OpenCV库，旨在自动检测和识别图像中的单据边缘，并通过算法校正其倾斜角度后垂直存储，提高后续处理精度。 使用OpenCV提取单据轮廓，并判断轮廓的角度。根据需要旋转并扶正图像后，再次提取并保存为图片。希望对大家有用。
  • 利用OpenCV进行图像轮廓提取的方法实现
    优质
    本篇文章将详细介绍如何使用OpenCV库在Python环境中实现图像轮廓检测的技术细节与步骤方法。通过一系列示例代码和实际操作，读者可以掌握基本到中等难度的轮廓识别技术，为后续深入学习奠定坚实基础。 基于OpenCV的图像轮廓提取实现包含滑动条以调节参数，并实时显示提取效果。
  • 使用OpenCV提取视频轮廓
    优质
    本教程介绍如何利用Python的OpenCV库从视频中提取物体轮廓。通过代码示例详细讲解了视频读取、帧处理及轮廓检测的过程。 OpenCV视频提取轮廓的代码示例包含详细注释，适合初学者使用。这是一段简单的教程代码。
  • OpenCV RGB.zip - RGB, OpenCV, 灰度与轮廓提取
    优质
    本资源包提供基于OpenCV库的RGB图像处理代码及示例，涵盖灰度转换和轮廓检测技术，适用于初学者学习计算机视觉基础。 使用OpenCV将RGB图像转换为灰度图，并提取其轮廓的方法。
  • 利用Python和OpenCV进行边缘与轮廓检测
    优质
    本简介介绍如何运用Python编程语言结合OpenCV库实现图像处理中的边缘及轮廓检测技术，适用于计算机视觉领域初学者。 Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测中最优的方法之一。该方法采用了比高斯差分法更复杂的技巧，比如多向灰度梯度以及滞后阈值化等技术。 Canny边缘检测的基本步骤包括： 1. 平滑图像：通过设置适当的模糊半径执行高斯滤波来减少噪声。 2. 计算图像的梯度：计算出各个像素点在垂直、水平和斜对角方向上的变化，这些信息用于后续确定真正的边缘位置。 3. 非极大值抑制：根据上一步得到的方向信息判断某个像素是否为该方向的最大响应，并据此决定哪些是真实的边缘。
  • 基于OpenCV的轮廓提取实现
    优质
    本项目利用OpenCV库进行图像处理，专注于开发高效的轮廓检测算法，适用于目标识别、特征匹配等领域。 本段落详细介绍了如何使用Opencv实现轮廓提取功能，并具有一定的参考价值，对此感兴趣的读者可以查阅相关资料进一步了解。
  • 利用OpenCV进行图像旋转匹配
    优质
    本项目采用OpenCV库实现图像的旋转匹配技术，旨在提高不同角度图像间的识别与配准精度。通过算法优化，增强图像处理能力，适用于多种应用场景。 可以通过频域方法求出图像之间的旋转角，精度与图像大小成正比。这种方法不是简单地每次旋转0.1°然后进行匹配，而是直接计算并调整角度以实现更精确的对齐。
  • 利用OpenCV进行Python中的边缘和轮廓检测
    优质
    本教程详解如何运用OpenCV库在Python中执行图像处理任务，重点介绍边缘与轮廓检测技术，帮助开发者掌握关键算法及代码实现。 Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法之一。它采用了比高斯差分法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。 Canny边缘检测器的基本步骤如下： 1. 平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。 2. 计算图像的梯度：计算图像在垂直、水平以及斜对角方向上的梯度，并将这些信息用于下一步中确定真正的边缘位置。 3. 非最大值抑制：利用上一步得到的方向信息，判断某个像素点是否在其对应梯度方向上的局部极大值。如果不是，则该像素被视为非边界部分；这一过程有助于细化和精炼图像中的实际边界线。 4. 使用滞后阈值化选择边缘：最后，检查每个潜在的边界的强度来决定其是否足够显著以被包含在最终输出中。 通过这些步骤，Canny算法能够有效地识别出图像中最关键且明确的边缘信息。
  • Python中利用卷积进行图像轮廓提取的实例演示
    优质
    本教程通过具体实例展示如何使用Python编程语言及其相关库（如OpenCV）执行基于卷积操作的图像边缘检测技术，帮助读者掌握图像处理中的基本概念和技巧。 本段落实例讲述了如何使用Python实现通过卷积提取图片轮廓的功能。 一、实例描述 本例将彩色的图片转换为包含边缘化信息的新图像。首先载入一张图片，然后应用一个“3通道输入，1通道输出”的3*3卷积核（即Sobel算子），最后利用卷积函数生成结果并显示出来。 二、代码实现 为了展示和处理图像，需要先导入必要的库，并加载与显示图片： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # 用于读取图片 ``` 接下来是载入图片的步骤： 1. 确保目标文件位于代码所在的目录中。 2. 使用`imread()`函数加载图像，然后使用适当的命令来展示和打印该图。
  • Python中利用卷积进行图片轮廓提取的实例演示
    优质
    本实例详细介绍了如何运用Python编程语言和其科学计算库，通过卷积操作实现图像边缘检测技术，展示代码实践与视觉效果分析。 本段落主要介绍了如何使用Python实现通过卷积来提取图片轮廓的功能，并涉及到了一些与数值运算及图像处理相关的操作技巧。对于对此主题感兴趣的朋友来说，这是一篇值得参考的文章。