python-opencv实现图像仿射变换的代码： 所需实现的功能： 对一幅二值图像中值为255的轮廓内的部分进行放大缩小操作，需保证中心点位置不变。 groundtruth = cv2.imread(groundtruth_path)[:, :, 0] h1, w1 = groundtruth.shape # 缩放系数 for r in range(0.8, 1.2, 0.1):
局部阈值法 通过灰度直方图看到图像的照明效果 自适应阈值分割函数： CV_EXPORTS_W void adaptiveThreshold( InputArray src, OutputArray dst, double maxValue,
Opencv中有两个主要用于轮廓发现的API：findContours发现轮廓，drawContours绘制轮廓。 轮廓发现的原理：是基于图像的边缘提取的基础上，寻找对象的轮廓的方法。因此边缘提取的阈值大小会影响到轮廓最终的结果好坏。 #17,轮廓发现 import cv2 as cv import numpy as np def image_C
啥叫轮廓 轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形。 轮廓与边缘很相似，但轮廓是连续的，边缘并不全都连续，其实边缘主要是作为图像的特征使用，比如用边缘特征可以区分脸和手，而轮廓主要用来分析物体的形态，比如物体的周长和面积等，可以说边缘包括轮廓。 寻找轮廓的操作一般用
轮廓发现（find contour） API: 方法： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst; const char* output_win = "findcontours-demo"; int threshold_value = 10
vector<vector > vv_contours; findContours(img_bin, vv_contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE); r_edge.width = 0; r_edge.height = 0; int aera_size = 0; for (unsigned int i = 0; i < vv_contours.size(); i++) { boundingRect(vv_contours[i]);
为更精确的准确率，使用二值图 未完。。。。。
7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明：img表示输入图片，text表示需要填写的文本str格式，loc表示文本在图中的位置，font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格，color表示文本颜色，linestick表示线条大小 信
