opencv怎么切除白边 / 张生荣

python使用opencv切割图片白边

本文实例为大家分享了python使用opencv切割图片白边的具体代码,可以横切和竖切,供大家参考,具体内容如下废话不多说直接上码,分享使人进步: from PIL import Image fro ...

本文实例讲述了C++ opencv实现的把蓝底照片转化为白底照片功能.分享给大家供大家参考,具体如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include < ...

本文实例讲述了C++使用OpenCV实现证件照蓝底换成白底功能(或其他颜色如红色).分享给大家供大家参考,具体如下: 今天刚好老师要办点事情,老师唯一的一张证件照是蓝色的,但是需要的底色是白色的,于是 ...

分水岭算法可以将图像中的边缘转化成"山脉",将均匀区域转化为"山谷",这样有助于分割目标. 分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图 ...

我这只学术的小小只白,竟然也开始写博客了.因为配置opencv的库用了很长的时间,三天,遇到很多问题,一个个解决后,才决定分享出来,想要用pythont调用opencv库的少走些弯路.写这篇文章另一方 ...

实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和 ...

最近小编实现一个微信小程序「跳一跳」的自动化. 主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术,以及Android开发调试工具ADB. 如果放在一起说,感觉内容有些多. 所以,分三期来讲,也能多了解 ...

彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB(红,绿,蓝)模型和HSV(色调,饱和度,亮度),RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机,我们平时的图片一般都是RGB模型.而HSV模型更符合人描 ...

图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一.图像更简单.阈值可以分为全局性质的阈值,也可以分为局部性质的阈值,可以是单阈值的也可以是多阈值的.当然阈值越多是越复杂的.下面将介绍opencv下的三种阈值方 ...

今天,我实现了一个很有趣的demo,它可以在视频里找到并解析二维码,然后把解析的内容实时在屏幕上显示出来. 然后我们直入主题,首先你得确保你装了opencv,python,zbar等环境.然后这个教程 ...

本文实例为大家分享了python opencv实现证件照换底功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下思路:先转到HSV空间,利用颜色提取背景制作掩模版mask,然后通过按位操作提取人像和制作新背景, ...

一.对于二值图,0代表黑色,255代表白色.去除小连通区域与孔洞,小连通区域用8邻域,孔洞用4邻域. 函数名字为:void RemoveSmallRegion(Mat &Src, Mat &a ...

最近做一个车牌识别项目,入门级别的,十分简单. 车牌识别总体分成两个大的步骤: 一.车牌定位:从照片中圈出车牌二.车牌字符识别这里只说第二个步骤,字符识别包括两个步骤: 1.图像处理原本的图像每 ...

本文介绍了python OpenCV学习笔记直方图反向投影的实现,分享给大家,具体如下: 官方文档 – https://docs.opencv.org/3.4.0/dc/df6/tutorial_py ...

简述生活中经常要用到各种要求的证件照电子版,红底,蓝底,白底等,大部分情况我们只有其中一种,所以通过技术手段进行合成,用ps处理证件照,由于技术不到位,有瑕疵,所以想用python&open ...

图像分割是按照一定的原则,将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程,它是图像处理中最为基础的研究领域之一.目前有很多图像分割方法,其中分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法,分水岭算法因实现方便,已 ...

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分 ...

本文实例讲述了Python实现将蓝底照片转化为白底照片功能.分享给大家供大家参考,具体如下: import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('yay.jpg ...

我们经常会有对图像边缘做扩展的需求.比如希望卷积后得到的矩阵大小不变希望改变图像大小,但是不改变宽高比opencv实现 opencv中使用copyMakeBorder()来完成这一功能 api sr ...

这篇文章主要介绍了opencv python如何实现图像二值化,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下代码如下 import cv2 as ...