付費限定
[OpenCV][Python]判斷2D條碼中定位圖案L角的方向
閱讀時間約 1 分鐘
本文主要介紹使用Numpy實現一個尋找邊界的方法，在用這個方法延伸去判斷2D條碼中圖案L角，根據預定義的方向角度對應表來判斷圖像的角度（0 度、90 度、180 度或 270 度）
設計邏輯
- 數據過濾：
- 函式 __filtered_positions 確保在對數據進行處理之前，能夠有效地過濾掉極端的數據點，避免這些點影響最終的判斷結果。使用中位數作為基準值是一個穩健的選擇，因為它對於極端值不敏感。
- 方向性推斷：
- 方向性推斷的邏輯是基於對不同方向的標準偏差進行比較，假設偏差最小的方向最能代表圖像的主方向，進而結合兩個最小偏差方向推斷圖像的角度。
- 通過提前定義好四個L形可能的角度方向組合，可以快速比對並確定圖像的角度。
結果圖
已L圖案為0度，順時鐘方向定義為90度，180，270度。
以行動支持創作者！付費即可解鎖
本篇內容共 341 字、0 則留言，僅發佈於[Python][OpenCV]學習心得筆記你目前無法檢視以下內容，可能因為尚未登入，或沒有該房間的查看權限。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
這個秋，Chill 嗨嗨！穿搭美美去賞楓，裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過？秋日 To Do List 等你分享！
秋季全站徵文，我們準備了五個創作主題，參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」，一起來看看如何參加吧～
11/20日NVDA即將公布最新一期的財報, 今天Sell Side的分析師, 開始調高目標價, 市場的股價也開始反應, 未來一週NVDA將重新回到美股市場的焦點, 今天我們要分析NVDA Sell Side怎麼看待這次NVDA的財報預測, 以及實際上Buy Side的倉位及操作, 從
Hi 大家好，我是Ethan😊
相近大家都知道保濕是皮膚保養中最基本，也是最重要的一步。無論是在畫室裡長時間對著畫布，還是在旅途中面對各種氣候變化，保持皮膚的水分平衡對我來說至關重要。保濕化妝水不僅能迅速為皮膚補水，還能提升後續保養品的吸收效率。
曾經，我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
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]
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
在某些特殊情況下，需要將圖片進行黑白反轉，例如Tesseract(OCR辨識引擎)就有建議黑底白字的狀況下辨識率較高。
本文將使用 NumPy 進行影像黑白反轉，並顯示反轉前後的影像。
在影像辨識中，若遇到物件與背景難以分辨的狀況下，先做一下色彩分析，知道了色彩強度階層上的像素數，有助於了解後續需要做什麼處理，比較好分割出辨識物。
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
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
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
本文將利用OpenCV的findContours函式，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。
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
[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
旋轉
這個秋，Chill 嗨嗨！穿搭美美去賞楓，裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過？秋日 To Do List 等你分享！
秋季全站徵文，我們準備了五個創作主題，參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」，一起來看看如何參加吧～
11/20日NVDA即將公布最新一期的財報, 今天Sell Side的分析師, 開始調高目標價, 市場的股價也開始反應, 未來一週NVDA將重新回到美股市場的焦點, 今天我們要分析NVDA Sell Side怎麼看待這次NVDA的財報預測, 以及實際上Buy Side的倉位及操作, 從
Hi 大家好，我是Ethan😊
相近大家都知道保濕是皮膚保養中最基本，也是最重要的一步。無論是在畫室裡長時間對著畫布，還是在旅途中面對各種氣候變化，保持皮膚的水分平衡對我來說至關重要。保濕化妝水不僅能迅速為皮膚補水，還能提升後續保養品的吸收效率。
曾經，我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
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]
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
在某些特殊情況下，需要將圖片進行黑白反轉，例如Tesseract(OCR辨識引擎)就有建議黑底白字的狀況下辨識率較高。
本文將使用 NumPy 進行影像黑白反轉，並顯示反轉前後的影像。
在影像辨識中，若遇到物件與背景難以分辨的狀況下，先做一下色彩分析，知道了色彩強度階層上的像素數，有助於了解後續需要做什麼處理，比較好分割出辨識物。
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
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
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
本文將利用OpenCV的findContours函式，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。
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
[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
旋轉