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[OpenCV應用][Python]找出圖像中的四個方位的邊緣點求出寬高

更新於 2025/03/14發佈於 2024/03/15閱讀時間約 18 分鐘

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。

測試結果

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

結果圖

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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

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.

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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