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。
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[OpenCV應用][Python]擷取出螺絲或螺母的影像
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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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2025/01/18
我們將學習如何使用 Python 和 OpenCV 實現圖像的主色提取與重新著色。
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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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。
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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
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介紹OpenCV中的cv2.matchTemplate和cv2.minMaxLoc函數的使用方法和參數，提供程式範例以及相關特徵匹配的詳細介紹，讓讀者對此有更深入的瞭解。
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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
import numpy as np
import matplotl
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本文將介紹影像的基本操作包括：影像的讀取、顯示、保存，以及一些常見的操作如裁剪、旋轉、縮放等。
語法介紹
讀取影像：
cv2.imread函數的參數是影像的檔案路徑。讀取後的影像以NumPy的ndarray形式表示。
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[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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[影像處理_OpenCV Python]使用Python撰寫影像處理功能，圖片遮罩或濾除掉不要的地方，旋轉圖片
以下範例將呈現影像處理三種不同的應用：
遮罩的實現
濾除
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