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我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

print("thresh =",thresh)
coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))//获取thresh二值灰度图片中的白色文字区域的点
print("coords =",coords)

min_rect = cv2.minAreaRect(coords)//由点集获取最小矩形(包含中心坐标点、宽和高、偏转角度)
print("min_rec =",min_rect)
box = cv2.boxPoints(min_rect)//获取最小矩形的4个顶点坐标。

但是通过一下这个绘制矩形函数,画出来上述的最小矩形与文字区域偏差很大,但是获取到的偏转角度是对的。

不明白他们什么关系啊?

#  根据四点画原矩形
def drawRect(img, pt1, pt2, pt3, pt4, color, lineWidth):
  cv2.line(img, tuple(pt1), tuple(pt2), color, lineWidth)
  cv2.line(img, tuple(pt2), tuple(pt3), color, lineWidth)
  cv2.line(img, tuple(pt3), tuple(pt4), color, lineWidth)
  cv2.line(img, tuple(pt1), tuple(pt4), color, lineWidth)

有哪路朋友路过,帮一下忙,给指点一二,多谢朋友

附实验问题截图:

python3+openCV 获取图片中文本区域的最小外接矩形实例

补充知识:opencv2 3.2 类中实现提取蓝天颜色

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

class ColorDetector{

private:
int maxDist; //最小差距
Vec3b target ; //目标颜色
Mat result;
public:
ColorDetector():maxDist(100),target(0,0,0)
{

}
void setColorDistanceThreshold(int distance) //设置颜色差距的阈值
{
if(distance<0)
distance=0;
maxDist=distance;
}
int getColorDistanceThreshold() const //取得颜色差距的阈值
{
return maxDist;
}

void setTargetColor(uchar blue,uchar green,uchar red) //设置需要检测的颜色
{
target=Vec3b(blue,green,red);
}

void setTargetColor(Vec3b color)
{
target=color;
}

Vec3b getTargetColor() const
{
return target;
}
Mat process(const cv::Mat &image) ;
int getDistance(const Vec3b &color) ;
};

Mat ColorDetector::process(const cv::Mat &image) 
{
result.create(image.rows,image.cols,CV_8U);
Mat_<Vec3b>::const_iterator it=image.begin<Vec3b>();
Mat_<Vec3b>::const_iterator itend=image.end<Vec3b>();
Mat_<uchar>::iterator itout=result.begin<uchar>();
for ( ; it!= itend; ++it, ++itout) 
{
if (getDistance(*it)<maxDist) 
{
*itout=255;
} 
else 
{
*itout=0;
}
}
return result;
}

int ColorDetector::getDistance(const Vec3b &color) 
{
return abs(color[0]-target[0])+
abs(color[1]-target[1])+
abs(color[2]-target[2]);
}
void main()
{
ColorDetector cdetect;
Mat img=imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\工作\\testp\\boldt.jpg");
if(img.empty())
return;

cdetect.setTargetColor(230,190,130);

imshow("original",img);
imshow("result",cdetect.process(img));
waitKey(0);
}

以上这篇python3+openCV 获取图片中文本区域的最小外接矩形实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python3,openCV,图片,文本区域,矩形

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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%。