[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，此範例跟圖檔皆由簡單的圖來呈現，主要說明演算法的可行性。
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[OpenCV應用][Python]過濾差異過大的座標點
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螃蟹_crab的沙龍
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本業是影像辨識軟體開發，閒暇時間進修AI相關內容，將學習到的內容寫成文章分享。
興趣是攝影，踏青，探索未知領域。
人生就是不斷的挑戰及自我認清，希望老了躺在床上不會後悔自己什麼都沒做。
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1. 概述
在光學字符識別（OCR）過程中，常見的問題之一是「斷字」，即原本應為一個完整字符的部分被錯誤地分割成兩個或多個獨立的字符。這通常發生在掃描文件、圖像降噪或影像二值化處理後。本篇文章將介紹一種基於 骨架化端點距離分析 的斷字檢測方法，並提供完整的 Python 實作。
2. 斷字檢測的
2025/04/01
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2025/03/13
本教學將介紹如何使用 OpenCV 來檢測螺絲的鎖附間距，並提供完整的 Python 程式碼來實作這項功能。
🔹 1. 設計目標
使用二值化處理與形態學運算來強化影像
計算螺絲之間的間距
視覺化結果，標記最大間距並顯示數值
🔹 2. 測試用螺絲影像
🔹 3.
2025/03/13
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以下的程式碼展示了如何通過 KMeans 聚類演算法分析圖像，提取 HSV 色彩空間中的主色，並將圖像重新著色，提取想偵測的物件的顏色。
在官網案例，實作為RGB色彩空間，但如果套用HSV色彩空間則會因為H色
2025/01/18
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嗨！歡迎來到 vocus
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呈上篇文章，針對單排的圖像文字增加間隔，但如果文字是雙排呢
[OpenCV][Python]OCR分割及增加間隔[單排文字]
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在文字辨識中，適當的增加一文字彼此間的間隔是有幫助於辨識的，原因在大多數OCR引擎在處理字符時會依賴空白區域來區分不同的字符。如果字符之間的間隔過小，OCR引擎可能會將相鄰的字符誤認為一個單一的字符或難以正確切割字符。增加間隔可以幫助OCR引擎更準確地識別和切割每個字符。
本文說明如何增加OCR間
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設定超過圖像邊界時就會報錯，本文主要介紹如何擷取影像的同時，避免設定錯誤造成程式崩潰的狀況。
擷取圖像示意圖
ROI程式範例
import cv2
import numpy as np
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若想辨識的物件與背景的RGB值過於接近，也比較好說明此狀況，為什麼較難分割出物件。
成果呈現
第一張圖：左邊為原圖，右邊為分析結果的圖，用其他顏
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觀看本文將可以學習到如何利用Numpy求得物件的邊緣點，及算出物件的寬跟高。
有詳細的程式邏輯說明，及各函式用法說明。
綠點及紅點則是採樣到的邊界點，比較粗的點是偵測到的最大值
完整程式碼
import cv2
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import matplotl
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直方圖是對圖像中像素強度分布的圖形表示。通過分析直方圖，我們可以獲得有關圖像對比度、亮度和色彩分佈的有用信息。
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大部分在求物件的寬度及高度，都會想到用OpenCV的findContours函式來做，從找到的輪廓中來計算物件的面積，周長，邊界框等屬性，從而得到物體的寬度與高度
[OpenCV應用][Python]利用findContours找出物件邊界框求出寬度及高度
本文將用不同的方法，利用Numpy
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一般來說，我們在進行輪廓檢測時，會先進行圖像二值化，將對象轉換為白色，背景為黑色。這樣，在找到輪廓後，輪廓的點就會以白色表示，背景為黑色。
結果圖
從圖中綠色框
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