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。
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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[OpenCV應用][Python]只保留想檢測螺絲圖像，其他去除
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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。
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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
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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
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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
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[OpenCV][Python]OCR分割及增加間隔[單排文字]
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本文說明如何增加OCR間
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在影像處理中，有時候我們只想特別關注某個感興趣的區域時，就是ROI的概念，擷取此範圍的圖像來做處理。
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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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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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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