Labview Vision多個CCD影像合併儲存
更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘
最近玩影像辨識，想要把辨識前後影像合併在同一張圖裡儲存
找了半天都沒有對應的function，網路也沒有相關資訊
最後發現只要把image轉成array再把所有array concatenate到同一個2D array就行
如圖示影像會沿水平方向合併在一起
如果希望垂直方向併入其他影像，只要把array transpose拿掉即可
同理
也可以利用這個作法將複數camera抓到的影像放到同一個indicater裡
做出畫面四分割這種效果
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現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
將兩個JPG文件合併為一個是一項實用的技能，可用於創建拼貼、文件或演示文稿。本文探討了多種有效的方法來達成這一目標，包括使用在線工具、桌面應用程序以及操作系統內建的工具。每種方法都有其優缺點，適用於不同的需求和資源。無論您是尋求快速解決方案，還是需要高級編輯功能，這份指南將幫助您找到適合的選項。
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]
本文章介紹了ControlCom影像合成模型的技術與架構，以及其與其他方法的比較。模型具有可控的圖像合成能力，並提供了豐富的細節信息。文章詳細解釋了模型的優勢、方法與架構，以及數據準備和結果與結論。
本文介紹了影像合成任務及其歷史解決方案，包括物品置入、影像混合、圖像協調、陰影生成等多個子任務。文章列舉了傳統方法和深度學習方法，並介紹了一體化模型的流行趨勢。深入詳細的解析論文中提供的各種解決方案和方法。論文資料來源包括多篇相關研究論文與鏈接。
本篇文章主要講述cv2.connectedComponent應用於物件上的分割，將不同文字分割並用不同顏色標記。
範例程式結果圖
cv2.connectedComponentsWithStats
是 OpenCV 中用來執行連通元件標記的函式之一。
當我們在進行影像處理時， 在Python的世界最常聽到的就是OpenCV， 而我們在處理影片時也會想要僅針對某時間段的影片進行處理， 今天我們就來教您如何透過OpenCV來讀取特定的時間區段。
在進入主題之前， 有一些基本概念務必先行建立，
一個影片是由多張圖片組成的， 因此最小單元為一張圖
點陣圖
點陣圖是由許多方格像素組成的圖片， 因此我們常常在將圖片放大時會呈現像是馬賽克的狀況， 假設期望圖片越清晰那所需要的像素會較多個， 因此空間耗用量也相對較大。
常見的格式有: .JPG .PNG .GIF .BMP .TIFF等格式。
繪製程式碼:
向量圖
向量
形態學操作在影像處理中有多種應用，特別是在處理二值化影像（黑白影像）。
在影像處理應用上，基本上都由侵蝕，膨脹這兩種方法，組合搭配而成。
常見應用場景
物體檢測與分割：
形態學操作可以用於增強或改善二值化影像中的物體邊界，使得物體的檢測和分割更加準確。
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。
[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
現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
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點陣圖
點陣圖是由許多方格像素組成的圖片， 因此我們常常在將圖片放大時會呈現像是馬賽克的狀況， 假設期望圖片越清晰那所需要的像素會較多個， 因此空間耗用量也相對較大。
常見的格式有: .JPG .PNG .GIF .BMP .TIFF等格式。
繪製程式碼:
向量圖
向量
形態學操作在影像處理中有多種應用，特別是在處理二值化影像（黑白影像）。
在影像處理應用上，基本上都由侵蝕，膨脹這兩種方法，組合搭配而成。
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物體檢測與分割：
形態學操作可以用於增強或改善二值化影像中的物體邊界，使得物體的檢測和分割更加準確。
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。
[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
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遮罩的實現
濾除
旋轉