付費限定
[OpenCV應用][Python]找出圖像中的四個方位的邊緣點求出寬高
留言1
留言分享你的想法！
你可能也想看
Google News 追蹤
全新 vocus 挑戰活動「方格人氣王」來啦～四大挑戰任你選，留言 / 愛心 / 瀏覽數大 PK，還有新手專屬挑戰！無論你是 vocus 上活躍創作者或剛加入的新手，都有機會被更多人看見，獲得站上版位曝光＆豐富獎勵！🏆
本文探討AI筆記工具的優缺點、選擇建議及未來趨勢，比較NotebookLM、OneNote+Copilot、Notion AI、Obsidian+GPT插件和Palantir Foundry等工具，並強調安全注意事項及個人需求評估的重要性。
使用 LBP（Local Binary Patterns） 進行紋理分析和瑕疵檢測
Local Binary Patterns（LBP） 是一種用來描述圖像紋理的特徵提取技術。LBP 對於檢測表面紋理的異常具有很好的效果，尤其在檢測紋理一致的材料表面（例如紡織品、紙張、金屬）時，LBP 非常有用。
Python資料視覺化在數據分析中扮演關鍵角色，透過視覺化捕捉數據模式、趨勢和異常，透過Matplotlib等工具創建專業圖表變相對簡單和高效。
接續上一邊，分割了螺絲與螺母的圖像，但分割後的結果，因為螺絲過於接近的關係，沒有切割乾淨，會有其他螺絲的頭或者身體，這樣會影響到後續量測。
[OpenCV應用][Python]擷取出螺絲或螺母的影像
本文主要是，如何去除掉不要的背景雜物。
下層為原先分割的圖，上層為去除背景雜物的圖。
此篇為上一篇文章的延伸，先辦別是螺絲還是螺母才擷取出影像。
[OpenCV應用][Python]利用findContours辨識螺絲還是螺母
因為可能會需要另外處理螺絲與螺母才可以準確地去做量測，所以第一步就是先分割出這兩種的圖像。
先上成果圖，如果是螺母的話就標註 is circle來區分。
簡單的用圖表加文字說明AOI辨識
在此文章的範例中:
影像前處理：色彩空間轉換(灰階) -> 二值化閥值處理
演算法：尋找輪廓
數值判斷：長，寬，面積，周長
圖片來源
程式碼
import cv2
import nu
[OpenCV應用][Python]找出圖像中的四個方位的邊緣點求出寬高
呈上篇應用Numpy找到的座標點，那我們如何捨棄掉差異過大的座標點呢?
可能圖像物件邊緣不佳，採樣就會差異過大，造成計算出的寬高是不準確的。
遇到這種狀況，就可以使用下方的程式範例來篩選座標點。
為求方便，此範例跟圖
全新 vocus 挑戰活動「方格人氣王」來啦～四大挑戰任你選，留言 / 愛心 / 瀏覽數大 PK，還有新手專屬挑戰！無論你是 vocus 上活躍創作者或剛加入的新手，都有機會被更多人看見，獲得站上版位曝光＆豐富獎勵！🏆
本文探討AI筆記工具的優缺點、選擇建議及未來趨勢，比較NotebookLM、OneNote+Copilot、Notion AI、Obsidian+GPT插件和Palantir Foundry等工具，並強調安全注意事項及個人需求評估的重要性。
使用 LBP（Local Binary Patterns） 進行紋理分析和瑕疵檢測
Local Binary Patterns（LBP） 是一種用來描述圖像紋理的特徵提取技術。LBP 對於檢測表面紋理的異常具有很好的效果，尤其在檢測紋理一致的材料表面（例如紡織品、紙張、金屬）時，LBP 非常有用。
Python資料視覺化在數據分析中扮演關鍵角色，透過視覺化捕捉數據模式、趨勢和異常，透過Matplotlib等工具創建專業圖表變相對簡單和高效。
接續上一邊，分割了螺絲與螺母的圖像，但分割後的結果，因為螺絲過於接近的關係，沒有切割乾淨，會有其他螺絲的頭或者身體，這樣會影響到後續量測。
[OpenCV應用][Python]擷取出螺絲或螺母的影像
本文主要是，如何去除掉不要的背景雜物。
下層為原先分割的圖，上層為去除背景雜物的圖。
此篇為上一篇文章的延伸，先辦別是螺絲還是螺母才擷取出影像。
[OpenCV應用][Python]利用findContours辨識螺絲還是螺母
因為可能會需要另外處理螺絲與螺母才可以準確地去做量測，所以第一步就是先分割出這兩種的圖像。
先上成果圖，如果是螺母的話就標註 is circle來區分。
簡單的用圖表加文字說明AOI辨識
在此文章的範例中:
影像前處理：色彩空間轉換(灰階) -> 二值化閥值處理
演算法：尋找輪廓
數值判斷：長，寬，面積，周長
圖片來源
程式碼
import cv2
import nu
[OpenCV應用][Python]找出圖像中的四個方位的邊緣點求出寬高
呈上篇應用Numpy找到的座標點，那我們如何捨棄掉差異過大的座標點呢?
可能圖像物件邊緣不佳，採樣就會差異過大，造成計算出的寬高是不準確的。
遇到這種狀況，就可以使用下方的程式範例來篩選座標點。
為求方便，此範例跟圖