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运行平台: Windows
Python版本: Python3.x
IDE: Spyder
今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示:
图片读取
###############头文件 import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 import numpy as np from PIL import Image #from skimage import io import random from PIL import Image
首先要完成图片的读取,通过cv2.imshow显示``
img = cv2.imread("1_3img.png")############图片读取 #cv2.imshow('picture', img) #cv2.waitKey(0) pictue_size=img.shape picture_height=pictue_size[0] picture_width=pictue_size[1]
边界提取
################灰度化,以及二值化 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,1,255,cv2.THRESH_BINARY) ############################ ######################边界提取,contours包含边界值的坐标 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
边界提取采用cv2.findContours,在进行边缘提取的时候要把图像处理为二值图像,这里要说明一下,不同版本的opencv,cv2.findContours输出的值不同,有两个有三个,我们这个opencv版本输出为两个。
coontours为所有边界点的集合,是一个list,我们图中有三个区域,所以len(list)=3,每一个list里包含边界值数据。
图片提取
img2=[0 for i in range(len(contours))] print(len(contours)) for i in range(len(contours)): img2[i]=cv2.imread("./blackboard/test.jpg")############黑色底板图片读取 print(img2[i].shape) # cv2.drawContours(img2[i],contours[i],-1,(0,0,255),3) #########画边界 ###############全图片遍历找到相应的在轮廓之内的点 for a in range(picture_height): for b in range(picture_width): #############################################辨别是否在轮廓内是定义为1,不是定义为-1 result = cv2.pointPolygonTest(contours[i], (a,b), False) if result>0: img2[i][b,a]=100 ##############下面填写保存代码 scipy.misc.imsave('picture'+str(i)+'.jpg',img2[i])
我们先读取一个黑色底版图片,里面所有的值为0,通过cv2.pointPolygonTest函数来分析像素点的位置是否在边界区域内,是返回1,不是返回-1,是的点我们赋值为100,并保存,最后得到我们想要的图片啦
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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