手口一斤

OpenCV Findcontours( ) 函数原理出自于该论文的算法：Suzuki, S. and Abe, K., TopologicalStructural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following.CVGIP 30 1, pp32-46 (1985)经过证实的资料：首选：https://zhuanlan.zhihu.com/p/144807771如果能看懂，就基本理解看不懂可以再看：https://zhuanlan.

说明：先扣取颜色模板图像为tar.jpg,再在目标图像中获取与模板颜色接近的区域并提取出来；可以用做颜色分割或者其它目标检测或者分割算法的预处理步骤；运算速度快，原理容易懂也可以卡阈值；代码实现：import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as plt# roi is the object or region of object we need to findroi = cv.imread('

目录1、放大缩小图像（Scaling）2、平移图像（translation）3、旋转图像（rotation）4、仿射变换（Affine Transformation）5、透视变换 （Perspective Transformation）源图像1、放大缩小图像（Scaling）改变图像尺寸，即长和宽，可以按照比例即按照长宽比来改变图像大小，也可以不按照图像长宽比按照需求来放大或者缩小图像；可以看到Opencv提供了resize函数，可以通过第二个参数输入图像的...

目录形态学基础操作灰度图像膨胀灰度图像腐蚀二值图像膨胀二值图像腐蚀膨胀腐蚀的opencv实现膨胀腐蚀的组合开运算闭运算顶帽变换底帽变换击中击不中形态学梯度形态学基础操作一个例子可以胜过很多定义，所以我们直接上例子。灰度图像膨胀源图像：20912519191682461581423220510111342141122136333716898...

import cv2import osimport numpy as npfrom math import piimport mathdef disfilter(img): # other angle d = 7 # 单数 numdir = 8 # 复数 binarayth = 110 consize = 25 edgesize = 20 mask = np.zeros(img.shape) mask[edgesize:-edges.

从文档入手的原因：阅读Opencv帮助文档是入门Opencv最简单、快捷和有效的方式，同样也是系统了解图像处理领域最常用和最基础算法的捷径。如何访问帮助文档：1、官方在线版本的帮助文档访问：https://docs.opencv.org/4.5.2/index.html2、本地编译版本，需要用浏览器打开doc文件夹中的index.html，与在线版本的文档区别主要区别就是在线文档更全一些，自己编译与你自己选择的编译模块有关系；（如何本地编译带doc的opencv）...

Opencv提供编译好的Opencv库，稳定、方便、好用且问题少。为什么要自己编译？通过Opencv的依赖库和依赖项，对Opencv的功能和算法相关情况有个大致的推断

目录代码：运行结果：结果分析：用途可以用来计算目标检测或者分割等结果IOU代码import cv2# 旋转矩形的定义((中心点x,中心点y),(宽,高),角度值)rect1 = ((0, 0), (100, 100), 10) # x,y w,hrect2 = ((0, 0), (50, 50), 10)r1 = cv2.rotatedRectangleIntersection(rect1, rect2) # 区分正负角度，逆时针为负，顺时针为正ar.