使用opencv的c++程序，二值化图片，如何能检测白色物体中的黑色异物
使用opencv，二值化图片中，白色物体中如何检测完全包裹的黑色异物？
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1条回答
- 2019-10-30 16:24回答 1 已采纳 可以用颜色过滤，先转换为HSV通道，然后设置阈值
- 2022-12-28 15:15回答 2 已采纳 opencv的imread不支持中文的读写，如果真的有中文，需要用另外的方式。另外，学编程，路径啥的最好都不要带中文，你不知道某个包突然就出现问题你还找不到原因
- 2022-03-07 21:37回答 2 已采纳 遍历图像矩阵，你已经切出来就行了呀
- 2020-07-29 13:57高祥xiang的博客 在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。 二、原理 将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的...
- 2021-09-10 18:14回答 2 已采纳 应该是你路径的问题
- 2022-09-26 23:29回答 2 已采纳 python下面的显示问题，不然你在show_img里面输出下图片的长宽看下对不对就知道了
- 2023-02-03 10:15回答 4 已采纳 可以使用cv2.addWeighted()函数实现。 示例代码如下： import cv2 # 读取抠出的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') # 读取用来抠图的
- 2011-05-23 19:56使用opencv去掉二值化图像中黑色面积较小的连通域
- 2022-02-14 21:55回答 3 已采纳 废话不多说，直接上代码 import cv2 import numpy as np def cv_show(neme, img): cv2.imshow(neme, img)
- 2023-03-08 16:20回答 2 已采纳 使用 cv2.threshold 函数将二值化图像转换为二进制图像。假设原始图像为 img 且阈值为 threshold：ret, binary = cv2.threshold(img, thresh
- 2021-09-08 23:58回答 1 已采纳 #!/user/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 # 深度学习-图像识别 def getContuors(img):
- 2021-03-17 01:57becomingdevops的博客 满意答案kfc479推荐于 2017.11.26采纳率：54%等级：12已帮助：6454人同学，你这个标题和内容... //p_iplImg表示轮廓图前提为二值图 ，不是二值图中间请加二值化for (int i=0;iheight;i++){for (int j=0;jwidthSte...
- 2021-07-27 15:18回答 4 已采纳 #include #include <opencv2/opencv.hpp>#include <windows.h>#include using namespace std;
- 2020-01-05 17:53小白蒋博客的博客 对图片进行二值化处理，并把数组保存成图片 作者：小白jiang python -V 3.7 使用opencv的cv2 Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst src：是图片源 thresh：是阈值 type：表示的...
- 2022-05-13 11:49Neo很努力的博客 opencv+python实现对图片实现二值化（黑白图片），然后实现改变图中指定颜色，经典有效！
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