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利用Python和OpenCV测量图片中物体的宽度

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简介:
本项目介绍如何运用Python编程语言结合OpenCV库来分析图像,精确测量图中物体的宽度,适用于自动化视觉检测等领域。 ### 一、题目描述 测量给定图片的高度,即上下边缘间的距离。 **思路:** 1. 将原图进行阈值操作以得到二值化图像。 2. 截取仅包含上下边框的部分,便于后续轮廓提取。 3. 进行轮廓检测并获取结果。 ### 二、实现过程 1. **给图片添加中文字符** 定义一个函数`ImgText_CN()`用于在指定位置向图片中插入文本。此功能适用于需要为图像增添特定说明或标签的场景,例如实验报告中的标注等。 ```python def ImgText_CN(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20): if isinstance(img, np.ndarray): # 判断输入是否为OpenCV图像类型 img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) ```

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客服
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  • PythonOpenCV
    优质
    本项目介绍如何运用Python编程语言结合OpenCV库来分析图像,精确测量图中物体的宽度,适用于自动化视觉检测等领域。 ### 一、题目描述 测量给定图片的高度,即上下边缘间的距离。 **思路:** 1. 将原图进行阈值操作以得到二值化图像。 2. 截取仅包含上下边框的部分,便于后续轮廓提取。 3. 进行轮廓检测并获取结果。 ### 二、实现过程 1. **给图片添加中文字符** 定义一个函数`ImgText_CN()`用于在指定位置向图片中插入文本。此功能适用于需要为图像增添特定说明或标签的场景,例如实验报告中的标注等。 ```python def ImgText_CN(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20): if isinstance(img, np.ndarray): # 判断输入是否为OpenCV图像类型 img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) ```
  • 使PythonOpenCV
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    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库,旨在开发一种自动化方法来精确测量图像内物体的宽度。通过图像处理技术,可以便捷地分析并提取所需尺寸数据,适用于工程设计、质量控制等多种场景。 本段落主要介绍了如何使用Python的OpenCV库来测量图片中物体的宽度,并通过示例代码进行了详细的讲解。这些内容对于学习或工作中需要进行图像处理的人来说具有一定的参考价值。如果读者对此感兴趣,可以查阅相关资料进一步了解和实践。
  • OpenCV不规则方法
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    本文章介绍了一种利用OpenCV库对图像中的不规则物体进行宽度精确测量的方法,适用于计算机视觉和图像处理领域。 基于OpenCV测量不规则物体的宽度,在获得的区域内选取任意一点,以该点画圆,并逐步增加半径。设定条件为:在该圆中的烟草区域与圆面积之比小于某阈值。当此条件不再满足时,将圆沿空白区域中心方向反向移动其半径距离,直到再次满足条件或达到最大移动范围为止。
  • PythonOpenCV实现动态
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    本项目运用Python编程语言结合OpenCV库,开发了一套高效的算法系统,旨在实时检测视频流中的移动物体。通过图像处理技术的应用,能够准确识别并跟踪场景中变化的部分,适用于监控、安全等领域。 使用Python和OpenCV进行动态物体检测的程序会将摄像头录制的视频转换为灰度视频,并识别出压缩后与周围区域对比明显的部分用矩形框标记出来,从而实现目标检测的功能。 具体步骤如下: 1. **初始化**:首先需要安装并导入必要的库文件(如Python和OpenCV)。然后进行一些基本设置。 2. **测试摄像头读取及参数配置**:确保程序能够正确地从摄像头获取视频流,并记录下视频的宽度和高度信息,以便后续使用。 3. **灰度转换与预处理**:将获得的彩色视频帧转化为灰度图像。之后可能需要对这些灰度图进行一些形态学操作(如膨胀),以增强目标特征或减少噪声的影响。 4. **对比分析及框选**:通过计算连续两帧之间的差异,识别出变化显著的部分,并用矩形区域标记出来。这一步骤是动态物体检测的核心部分,通过对图像的不断刷新来追踪移动的对象。 5. **退出循环条件设置**:定义程序何时停止运行的标准或触发器。 该程序的设计旨在有效地从视频流中提取并跟踪活动对象,适用于需要实时监控和分析的应用场景。
  • 使C++OpenCV手机
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    本项目利用C++结合OpenCV库开发,专注于自动化地识别并计算图像内手机的具体长度,展现算法在实际物品尺寸测量中的应用潜力。 使用C++和OpenCV进行简单的图片处理来测量手机的长度。这个过程包括读取图像、识别手机轮廓以及计算其最长边的距离。首先需要安装并配置好OpenCV库,然后编写代码以检测图像中的边缘,并通过几何方法确定手机的实际尺寸。这通常涉及到标定步骤以便将像素单位转换为实际物理单位(如毫米或厘米)。
  • PythonOpenCV识别并裁剪方法
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    本文章介绍了如何使用Python编程语言结合OpenCV库来实现自动识别并精准裁剪图片中的特定目标的技术方法。 本段落主要介绍了如何使用Python和OpenCV来检测图像中的物体,并将这些物体裁剪下来。文章通过详细的示例代码进行了讲解,对学习者或工作者来说具有一定的参考价值。希望需要的朋友可以通过这篇文章进行学习实践。
  • OpenCVPython识别并裁剪方法;
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    本篇文章介绍了如何使用OpenCV库结合Python编程语言来检测图片中的特定对象,并对其进行精确裁剪的技术方法。 使用OpenCV和Python可以检测图像中的物体并将其裁剪下来。本代码的主要功能是自动识别图片中的目标物体,并进行精确的裁剪处理,无需手动操作。用户只需更改输入图片的路径即可运行程序。
  • PythonOpenCV矩形
    优质
    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库开发,专注于识别图像中的矩形对象。通过一系列图像处理技术,如边缘检测与轮廓分析,实现高效准确地定位并提取特定区域内的矩形形状。此方法在自动化文档处理、质量控制等领域具有广泛应用前景。 使用Python和OpenCV识别图片中的矩形,并能够识别交叉的矩形并进行分割。
  • EasyDLOpenCV结合查找目标方法
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    本项目介绍如何运用百度EasyDL与OpenCV技术相结合的方法,在图像中识别并定位特定目标物体。通过简单易用的EasyDL平台训练模型,并使用OpenCV进行高效的实时检测,为开发者提供了一种便捷而强大的解决方案。 EasyDL是百度AI中的一个自动化深度学习模型训练和服务平台。通过使用EasyDL训练得到的模型,在Python环境中调用对应的API,可以实现将图片上传至云端进行识别,并接收返回的识别结果;再利用OpenCV根据这些结果在图片上绘制目标物体的位置并获取其中心坐标值。 此外,EasyDL还提供了多种部署方式,使得用户可以在私有云或者本地环境下使用训练好的模型,从而更灵活地拓展应用范围。要开始使用EasyDL进行模型训练,首先需要注册或登录百度账号(包括通过实名认证的百度网盘账户),然后选择经典版服务并以物体检测为例进行操作演示。
  • CRC计算
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    本文介绍了如何通过CRC算法来推断图片的实际宽度和高度,为处理无尺寸信息的图像提供了一种新颖的方法。 在CTF比赛中遇到一种情况:图片的CRC校验结果正确但图片显示不完整,可能是因为图像的高度或宽度设置不足。