python opencv角点检测连线功能的实现代码
原始图
角点检测
points = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10) points = np.int0(points).reshape(-1,2) for point in points: x, y = point.ravel() cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), -1)
连线
cv2.line(img, (0, y1), (1000, y1), (0, 255, 0), thickness=3, lineType=8) cv2.line(img, (0, y2), (1000, y2), (0, 255, 0), thickness=3, lineType=8)
完整代码
""" @author: qq群686070107 """ import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("1.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) points = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10) points = np.int0(points).reshape(-1,2) for point in points: x, y = point.ravel() cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), -1) y1 = min(points[:,1]) y2 = max(points[:,1]) ## small and big enough cv2.line(img, (0, y1), (1000, y1), (0, 255, 0), thickness=3, lineType=8) cv2.line(img, (0, y2), (1000, y2), (0, 255, 0), thickness=3, lineType=8) cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0)
到此这篇关于python opencv角点检测 连线功能的实现代码的文章就介绍到这了,更多相关python opencv角点检测内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!
相关推荐
-
python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配
本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.SIFT 1.1.sift的定义 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子. 1.2.sift算法介绍 SIFT由David Lowe在1999年提出,在2004年加以完善 .SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红
-
python+opencv3生成一个自定义纯色图教程
一. 图像在计算机中存储为矩阵.矩阵上一个点表示一个像素.若矩阵由一系列0-255的整数值组成,则表现为灰度图.便于理解,以下贴出代码: import cv2 import numpy as np img = np.ones((3,3),dtype=np.uint8)#random.random()方法后面不能加数据类型 #img = np.random.random((3,3)) #生成随机数都是小数无法转化颜色,无法调用cv2.cvtColor函数 img[0,0]=100 img[0,1]
-
Python+OpenCV实现将图像转换为二进制格式
在学习tensorflow的过程中,有一个问题,tensorflow在训练的过程中读取的是二进制图像数据库文件,而不是图像文件,因此 在进行训练.测试之前需要将图像文件转换为二进制格式. 下面是我在ubuntu中使用python+OpenCV读取图像并转换为二进制格式文件的代码. #coding=utf-8 ''' Created on 2016年3月24日 使用Opencv读取图像将其保存为二进制格式文件,再读取该二进制文件,转换为图像进行显示 @author: hanchao ''' imp
-
python通过opencv实现图片裁剪原理解析
这篇文章主要介绍了python通过opencv实现图片裁剪原理解析,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 图像裁剪的基本概念 : 图像裁剪是指将图像中我们想要的研究区以外的区域去除,经常是按照行政区划或研究区域的边界对图像进行裁剪.例如,一张500×400的图像,我们只想要中间的250×200的区域,就可以使用图像裁剪将四周的区域去除. 在实际开发工作中,我们经常需要对图像进行分幅裁剪,按照ERDAS实际图像分幅裁剪的过程,可以将图像分
-
python opencv角点检测连线功能的实现代码
原始图 角点检测 points = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10) points = np.int0(points).reshape(-1,2) for point in points: x, y = point.ravel() cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), -1) 连线 cv2.line(img, (0, y1), (1000, y1), (0, 255, 0), thickness=
-
Python OpenCV 调用摄像头并截图保存功能的实现代码
0x01 OpenCV安装 通过命令pip install opencv-python 安装 pip install opencv-python 0x02 示例 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头 while(1): # get a frame ret, frame = cap.read() # show a frame cv2.imshow("capture", frame) #生成摄像头窗口 if cv2.waitKey(1)
-
Python OpenCV调用摄像头检测人脸并截图
本文实例为大家分享了Python OpenCV调用摄像头检测人脸并截图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 注意:需要在python中安装OpenCV库,同时需要下载OpenCV人脸识别模型haarcascade_frontalface_alt.xml,模型可在OpenCV-PCA-KNN-SVM_face_recognition中下载. 使用OpenCV调用摄像头检测人脸并连续截图100张 #-*- coding: utf-8 -*- # import 进openCV的库 import cv2
-
python+opencv实现霍夫变换检测直线
本文实例为大家分享了python+opencv实现霍夫变换检测直线的具体代码,供大家参考,具体内容如下 python+opencv实现高斯平滑滤波 python+opencv实现阈值分割 功能: 创建一个滑动条来控制检测直线的长度阈值,即大于该阈值的检测出来,小于该阈值的忽略 注意:这里用的函数是HoughLinesP而不是HoughLines,因为HoughLinesP直接给出了直线的断点,在画出线段的时候可以偷懒 代码: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2
-
python opencv实现直线检测并测出倾斜角度(附源码+注释)
由于学习需要,我想要检测出图片中的直线,并且得到这些直线的角度.于是我在网上搜了好多直线检测的代码,但是没有搜到附有计算直线倾斜角度的代码,所以我花了一点时间,自己写了一份直线检测并测出倾斜角度的代码,希望能够帮助到大家! 注:这份代码只能够检测简单结构图片的直线,复杂结构的图片还需要设置合理的参数 下面展示 源码. import cv2 import numpy as np def line_detect(image): # 将图片转换为HSV hsv = cv2.cvtColor(image
-
Python OpenCV实现图形检测示例详解
目录 1. 轮廓识别与描绘 1.1 cv2.findComtours()方法 1.2 cv2.drawContours() 方法 1.3 代码示例 2. 轮廓拟合 2.1 矩形包围框拟合 - cv2.boundingRect() 2.2圆形包围框拟合 - cv2.minEnclosingCircle() 3. 凸包 绘制 4. Canny边缘检测 - cv2.Canny() 4.1 cv2.Canny() 用法简介 4.2 代码示例 5. 霍夫变换 5.1 概述 5.2 cv2.HoughLin
-
Python OpenCV Hough直线检测算法的原理实现
目录 直线检测原理 OpenCV实现 直线检测原理 核心要点:图像坐标空间.参数空间.极坐标参数空间 -> (极坐标)参数空间表决 给定一个点,我们一般会写成y=ax+b的形式,这是坐标空间的写法:我们也可以写成b=-xa+y的形式,这是参数空间的写法.也就是说,给定一个点,那么经过该点的直线的参数必然满足b=-xa+y这一条件,也就是必然在参数空间中b=-xa+y这条直线上.如果给定两个点,那么这两点确定的唯一的直线的参数,就是参数空间中两条参数直线的交点. 由于上述写法不适合处理水平或垂直的
-
Python使用pylab库实现画线功能的方法详解
本文实例讲述了Python使用pylab库实现画线功能的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: pylab 提供了比较强大的画图功能,但是函数和参数都比较多,很容易搞混.我们平常使用最多的应该是画线了.下面,简单的对一些常用的划线函数进行了封装,方便使用. # -*- coding: utf-8 -*- import pylab import random class MiniPlotTool : ''' A mini tool to draw lines using pylab ''' bas
-
OpenCV角点检测的实现示例
目录 Harris 角点检测算法 1. 角点 角点检测算法的基本思想: 2. 流程 3. 实现 Harris 角点检测算法 1. 角点 角点是水平方向.垂直方向变化都很大的像素. 角点检测算法的基本思想: 使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动,比较滑动前与滑动后两种情况,窗口中的像素灰度变化程度,如果存在任意方向上的滑动,都有着较大灰度变化,那么我们可以认为该窗口中存在角点. 目前,角点检测算法还不是十分完善,许多算法需要依赖大量的训练集和冗余数据来防止和减少错误的特征的出现.对于角点检
-
Python+OpenCV实现表面缺陷检测
对于现在很多工业检测,特别是对一些精密的器件进行筛选,往往都是像素级别的,十分的精确. 主要思想 将图像转化为二值图像 在对图像进行腐蚀/膨胀处理 在进行轮廓检测 筛选目标大小符合的轮廓(排除误差小的轮廓) 在在进行膨胀化处理,将轮廓信息绘制出 import cv2 import os import numpy as np import time t1 = time.time() img = cv2.imread('./label/28901647.jpg', 0) img_copy = cv2
随机推荐
- React实现双向绑定示例代码
- Lua中变相实现continue跳出循环
- 关于使用axios的一些心得技巧分享
- javaScript 计算两个日期的天数相差(示例代码)
- python字符串编码识别模块chardet简单应用
- php通过PHPExcel导入Excel表格到MySQL数据库的简单实例
- gd库图片下载类实现下载网页所有图片的php代码
- 基于jQuery实现左右div自适应高度完全相同的代码
- php 正则匹配函数体
- nodejs利用ajax实现网页无刷新上传图片实例代码
- The remote procedure call failed and did not execute的解决办法
- 一个小例子解释如何来阻止Jquery事件冒泡
- URL的参数中有加号传值变为空格的问题(URL特殊字符)
- Java的Hibernate框架中的继承映射学习教程
- JavaMe开发绘制文本框TextEdit
- C#中IList<T>与List<T>的区别深入解析
- 一个ftp类(ini.php)
- Android重写View并自定义属性实例分析
- 用css实现的灰度/原色连接效果
- 用vue2.0实现点击选中active其他选项互斥的效果