截取任意四边形区域的图像. mask就是结果. 需要定义四边形区域,分别是 tl, tr, bl, br std::map<int, std::set<int>> generateBorders(const std::vector<cv::Point> & vecPts) { std::map<int, std::set<int>> borders; cv::Point tl(vecPts[0]), tr(vecPts[1]), bl(v

Rect roi; roi.x = 100; roi.y = 100; roi.width = 250; roi.height = 200; // 截取 ROI 区域 // 这种方式改变 sub,原图也会改变 Mat sub = src(roi); // 如果想要不影响原图,可以使用 clone,或者copyTo Mat sub2 = src(roi).clone(); rectangle(src, roi, Scalar(0, 255, 255), 1, 8); imshow("roi&quo

/// <summary> /// 从图片中截取一部分图片 /// </summary> /// <param name="fromImagePath">来源图片地址</param> /// <param name="nX">从偏移X坐标位置开始截取</param> /// <param name="nY">从偏移Y坐标位置开始截取</param> /

/// <summary> /// 截取图片区域,返回所截取的图片 /// </summary> /// <param name="SrcImage"></param> /// <param name="pos"></param> /// <param name="cutWidth"></param> /// <param name="

截屏:PrScrn(打印键) 截取选定区域:shift + PrScrn(打印键) # 截取选定区域时,先按下组合键后,鼠标的形状就会变成十字架形状,这时候再截取想要截取的区域就可以了-

记录用OpenCV进行视频截取. 核心代码如下: CvCapture* capture = cvCreateFileCapture(src_avi_file.c_str()); if (capture == NULL) { return - 1; } int fps=(int)cvGetCaptureProperty(capture,CV_CAP_PROP_FPS); //帧率 IplImage* frame; frame = cvQueryFrame(capture); CvVideoWrit

opencv绕图片中任意角度旋转任意角度   最近在做项目需要把把图片绕图片中任意点旋转任意角度,考虑到自己旋转需要编写插值算法,所以想到了用opencv,但是网上都是围绕图片中点旋转任意角度的,都是向下面这样写的: 绕图片中心旋转图片不裁剪 #include"opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("

内容提要 如果一幅图中只有一小部分图像你感兴趣(你想研究的部分),那么截图工具就可以了,但是如果你想知道这个区域在原图像中的坐标位置呢? 这可是截图工具所办不到的,前段时间我就需要这个功能,于是将其用Matlab实现. 其实只要用到Matlab中的两个函数: 函数: imrect 函数: getPosition 如果要截取其中的部分图像,就离不开下面的函数: 函数: imcrop 代码实现 clc; clear; close all; %-----------------------------

因为需要,之前写了一个利用mask 得到不规则ROI 区域的程序. 现在需要修改,发现自己都看不懂是怎么做的了.. 所以把它整理下来. 首先利用 鼠标可以得到 你想要的不规则区域的 顶点信息.具体这里不再描述. setMouseCallback("setROIParking_Image", on_MouseHandle, (void*)&SrcImage); 得到不规则区域的顶点之后之后,接下来生成mask. 具体程序如下 void Image::GetROImage() {

zbar本身自带检测二维码条形码功能,这里使用opencv只是做一些简单的读取图片,灰度图片以及显示条形码和二维码时用到一些绘制 // barcode-qrcodescanner.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <zbar.h> #pragma comment( lib,"winmm.lib" ) using n

官网文档: http://html2canvas.hertzen.com/ 使用的是 jquery 3.2.1   html2canvas 1.0.0-rc.7 截取根据id的指定区域: var canvasOtherTopHeight = $('.heading').height() + 31 + $('#site-navbar').height(); // .heading是指定区域父级上面同级的dom,因为存在高度,所以要计算到内 function createCanvas(id, obj

知识掌握 cv2.threshold()函数: 设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵,将灰度图像变换二值图像,或去除指定级别的噪声,或过滤掉过小或者过大的像素点. Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 在其中: src:表示的是图片源 thresh:表示的是阈值(起始值) maxval:表示的是最大值 type:表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法,常用值为0(cv2.THRESH_BIN

概述: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库 为什么有OpenCV? 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1.研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容) 2.耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink) 3.依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API

内容涉及:二值图像转换 / 检测连通区域面积 / 在原图上画框等 import cv2 import numpy as np for n in open('list.txt'): # list.txt为目标文件列表 path = n[:-1] # 去除文件路径的换行符 img = cv2.imread(path) gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像转灰度 ret, binary = cv2.threshold(gray, 75, 25

vector<Rect> PublicCardFrameDetection::fitrect(vector<Rect> rects){ int size = rects.size(); cout << "执行去重操作:" << "待去重数量="<< size << endl; int idx = 0; Rect temp; vector<Rect> temp_rects = rect

函数名:full_rotated_rect 函数参数: image输入图像,rect希望在图像中填充的RotatedRect,color填充的颜色 主要的思路是:先找到RotatedRect的四个顶点,然后画出外框.再利用四个顶点找出其中平行两边的所有点,对相应的两个点进行连接. void full_rotated_rect(Mat &image, const RotatedRect &rect, const Scalar &color) { CvPoint2D32f point[

把scrollView放到一个容器里面,再截图就可以了 scrollview放到容器: UIView *lunboCarrier = [[UIView alloc] initWithFrame:CGRectMake(, CGRectGetMaxY(self.headerLevelView.frame) + widthWith6(), Main_Screen_Width, widthWith6())]; [self.headerV addSubview:lunboCarrier]; lunboCa

UIGraphicsBeginImageContext(self.bounds.size); [self.layerrenderInContext:UIGraphicsGetCurrentContext()]; UIImage *cardImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext(); if (self.card == nil) { self.card = [[UIImageView alloc] initWithImage:cardIma

2018-03-0418:03:12 整体代码如下: def detect_circle_demo (image): # 降噪处理 dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,80) cv.imshow("jiangzao",dst) cimage = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图转换 print("正在灰度转换......") cv.imshow("test"

int main(){ cv::Mat m1(,, CV_8UC1); for(int i=;i<m1.rows;++i) for(int j=;j<m1.cols;++j) m1.at<uchar>(i,j)=i*+j*+; // uchar与8U匹配. std::cout<<m1<<std::endl; std::cout<<std::endl; cv::Mat roi1=m1(cv::Rect(cv::Point(,),cv::Point(

现在很多下载客户端程序都需要设定自己头像的功能,而设定头像一般有两种方式:使用摄像头自拍头像,或者选择一个图片的某部分区域作为自己的头像. 一.相关技术 若要实现上述的自拍头像和上传头像的功能,会碰到以下要解决的问题: (1)调用摄像头,捕获摄像头采集的视频,并将采集的视频绘制到UI上. (2)从图片文件读取Image,并显示在控件上(这个相当easy). (3)在显示的视频或图片上,能够拖动一个正方形,以选择指定部分的区域作为自己的头像. (4)从视频中截获一帧保存为图片. (5)从图片中截取