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[OpenCV][Python]使用GrabCut 來去背，根據UI上畫的框來當參考背景前景
閱讀時間約 26 分鐘
在上篇文章提到如何用GrabCut 來去背，但都是處於比較基礎的方式，讓演算法自行判斷前景背景，本文主要說明，使用設定參數讓演算法計算得更加準確，可根據UI上的圖顯示，用滑鼠畫區域來設定參考的背景與前景。
UI圖顯示
步驟，先載圖，在選擇畫前景還是背景，兩個都畫好後，在按RUN
黑線代表前景畫的，紅線代表背景畫的，可重複畫
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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]
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
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。
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。
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
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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]
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。
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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
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。
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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。
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
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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
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遮罩的實現
濾除
旋轉