如何从图像中裁剪非矩形区域？假设我有四个点，我想裁剪它，这个形状不会是三角形!例如我有下面的图片:我想从图像中裁剪这个:我该怎么做？问候.. 最佳答案 裁剪图像的任意四边形(或任何多边形)部分的过程总结为:生成一个“掩码”。蒙版在你想保留图像的地方是黑色的，在你不想保留它的地方是白色的计算输入图像和掩码之间的“按位与”那么，假设您有一张图片。在整个过程中，为了简单起见，我将使用30x30的图像大小，您可以更改它以适合您的用例。cv::Matsource_image=cv::imread("filename.txt");您有四个要用作
用户，我想在图像上裁剪三角形并使用opencvc++在另一个窗口中显示它。我知道所有三个坐标。谁能帮我？我没有在互联网上找到任何关于“三角裁剪”的答案。谢谢!编辑:这里的问题是我不能使用ROI来裁剪三角形。我必须只复制三角形，没有任何背景或周围的东西。是否可以通过了解三角形[p1(302,179)、p2(329,178)、p3(315,205)]的坐标来创建自己的ROI？ 最佳答案 cv::MatinputImage=cv::imread("input.png");if(inputImage.channels()>1){cv::cv
我有这些图像可以相互比较。但是，我认为我可以裁剪掉太多的黑色以使比较更有效。我想做的是裁剪火星。比较时，矩形或圆形可能会产生更好的结果。我担心如果裁剪会导致图像大小不同，比较结果不会像预期的那样好吗？如果可能的话，如何做的想法和示例代码？提前致谢更新:尝试使用cvHoughCircles()它不会检测到行星:/ 最佳答案 尝试使用颜色检测。你需要找到除黑色之外的所有颜色。Here和here是对这种方法的很好的解释。 关于c++-在OpenCV中自动检测和裁剪ROI，我们在StackOve
如何在OpenGL中裁剪渲染(简单的矩形区域)？请发布一个C++示例。 最佳答案 您可能需要的是OpenGL的scissor机制。它剪辑不落入由x、y、width定义的矩形的像素渲染和height参数。另请注意，此OpenGL状态在启用时会通过限制清除区域来影响glClear命令。 关于c++-如何在OpenGL中裁剪渲染(C++)，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/
【计算机视觉—python】图像处理入门教程——图像属性、像素编辑、创建与复制、裁剪与拼接【openCV学习笔记005to010and255】1、图像属性OpenCV中读取图像文件后的数据结构符合Numpy的ndarray多维数组结构，因此ndarray数组的属性和操作方法可用于图像处理的一些操作。数据结构如下图所示：img.ndim：查看代表图像的维度。彩色图像的维数为3，灰度图像的维度为2。img.shape：查看图像的形状，代表矩阵的行数（高度）、列数（宽度）、通道数。img.size：查看图像数组元素总数，灰度图像的数组元素总数为像素的数量，彩色图像的数组元素总数为像素数量与通道数的乘
我刚刚开始学习OpenCv。我想裁剪图像的一部分，即被红色圆圈包围的文本。你们能帮我找到解决方案吗，比如我应该遵循哪些方法来裁剪它。我尝试了一些方法，将红色圆圈裁剪并保存在垫子中。while(1){capture>>img0;imshow("original",img0);imwrite("original.jpg",img0);cv::inRange(img0,cv::Scalar(0,0,100),cv::Scalar(76,85,255),img1);imshow("threshold.jpg",img1);imwrite("threshold.jpg",img1);//find
Android画布Canvas矩阵Matrix放大裁剪Rect区域的Bitmap，Kotlin privatefunmydraw(){valoriginBmp=BitmapFactory.decodeResource(resources,R.mipmap.pic).copy(Bitmap.Config.ARGB_8888,true)valnewBmp=Bitmap.createBitmap(originBmp.width,originBmp.height,Bitmap.Config.ARGB_8888)valcanvas=Canvas(newBmp)//把原图绘制在画布Canvas//can
一、何谓SITF特征提取，它有什么作用？SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法。由DavidLowe于1999年首次提出，它是一种非常有效的局部特征描述符，具有尺度不变性、旋转不变性和对部分遮挡的鲁棒性。SIFT特征提取的主要步骤包括：尺度空间极值检测（Scale-SpaceExtremaDetection）：通过不同尺度的高斯模糊图像，检测图像中的局部最小和最大值，形成尺度空间。关键点定位（KeyPointLocalization）：在尺度空间中，通过对极值点的局部区域进行拟合，找到关键点的准确位置。关键点方向分
在UITabBarItem中使用某些自定义字体时，我看到一些字符在底部被剪掉了。我也在UIButton上看到了这种情况，但找到了一个修复方法，即子类化UIButton并覆盖以下方法:customfontonUIbuttontitleclippedontopofword-(void)layoutSubviews{[superlayoutSubviews];CGRectframe=self.titleLabel.frame;frame.size.height=self.bounds.size.height;frame.origin.y=self.titleEdgeInsets.top;se
文献速递：人工智能医学影像分割—“先切割再分割：基于裁剪的大型生物医学图像分割中的上下文保留”01文献速递介绍Medicalimagesegmentationisakeystepinmedicalresearch,diagnosis,treatment,andsurgicalplanning.Asingle3Dmedicalimage,suchasaCToranMRIscan,canbeuptohundredsofmegabytesinsize[1].Two-dimensionalimagessuchasradiographsordigitalspecimenslidesareoftentho
