Python-OpenCV轻松入门-消除文章横线注释

前言

随着人工智能的不断发展,opencv这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习 opencv,本文就介绍了opencv的基

一、形态学操作

形态学即数学形态学,是图像处理过程的一个非常重要的研究方向。形态学操作主要包含:腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、顶帽运算、黑帽运算等操作

础内容。

实例:消除文章横线注释

20210405122900540.jpg (828Ã1792)

二、使用步骤

1.引入库

2.实现代码

3.显示结果代码

4.结果

三.总结

以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了黑帽的使用,而形态学操作提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

二、使用步骤

1.引入库

开发基于OpenCVpython语言等的图像处理程序,实现从图像中自动识别迷宫结构、规划最短路径,并可视化结果。预处理:将输入的迷宫图像转换为可分析的二值化结构。结构识别:自动检测迷宫的墙壁、通道、起点和终点。 结果可视化:在原图上标记路径并输出处理后的图像。输入:PNG格式,用imread读入,迷宫墙体为深色,通道为浅色。 输出:在原图上用绿色线条标记路径,线条最好要在路径的中央,起点用红色圆点标记,终点用蓝色圆点标记。用窗口输出结果。利用直线检测识别迷宫图像所在位置。 利用直线检测或其他方式分析迷宫结构。 路径规划推荐使用BFS算法确保最短路径。不使用matplotlib,自动定位起点和终点,误差不超过1个单元格;正确二值化、降噪等,保留完整迷宫结构;找到最短路径,无死胡同或错误转向;清晰标记路径、起点和终点,色彩对比度符合要求 自动识别起点(左下角起点)和终点(右上角):结构清晰,注释完整,异常保护合理,处理时间达标;迷宫外墙注意识别,不可走外墙以外的路径。有些迷宫墙壁较细,可利用腐蚀膨胀来实现高识别精度,不要多余线条,不用sys库。将迷宫旋转 15°以内时,能正确矫正图形;背景中出现随机物时,仍能正确识别迷宫结构;当摄像头斜视 30°视角偏移时仍能矫正并识别。
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07-16
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