[Python][OpenCV]學習心得筆記
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利用Python OpenCV實現一些影像處理的應用，整理所學，利用程式範例的方式解說其程式碼跟函式的使用方法及應用
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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
🔹 3.
在電腦視覺應用中，輪廓（Contour）常用來描述物體的邊界。
當圖像中有雜訊或物體邊緣過於複雜時，我們可以利用輪廓逼近技術，將輪廓簡化成較少點數的多邊形，這不僅有助於後續的形狀分析，也能提高處理速度。
本文將介紹如何使用 OpenCV 中的 cv2.arcLength 與 cv2.approx
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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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Tesseract 是一個開源的光學字符識別 (OCR) 引擎，可通過自定義訓練來改進對特定字體或語言的識別。
以下是一份基於 tesstrain 工具，並針對 Windows CMD 的完整 Tesseract 5 訓練教學。將利用官方提供的ocrd-testset.zip來做示範
前置
錯誤訊息
Makefile:221: *** found no data/foo-ground-truth/*.gt.txt for data/foo/all-gt. Stop.
原先指令
ALL_FILES = $(and $(wildcard $(GROUND_TRUTH_DIR)),$
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在使用 make 時，有時可能會遇到以下錯誤：
make: *** No rule to make target 'tesseract-langdata'. Stop.
這表明 make 認為目標 tesseract-langdata 無需執行，原因可能與環境設定不正確相關。本教學將說明如何解
中值濾波器（Adaptive Median Filter）是一種針對噪聲去除的圖像處理技術，主要應用於處理含有椒鹽雜訊的圖像，但在椒鹽雜訊過大時就會面臨，若為了處理掉雜訊，使用的處理窗口(kernel)就要大一點，會造成圖像的邊緣模糊掉。
後面為解決這個問題，就發展了自適應中值濾波器，其概念源自於
在有次使用cv2.resize時忽然報錯，就心血來潮不想重新安裝OpenCV，根據缺少的東西想辦法補齊。
在影像處理中，Zlib（以及 zlibwapi.dll）主要用於處理數據壓縮和解壓縮，特別是在處理大型影像文件時。
遺失原因
應用程序安裝過程中未能完整安裝所有所需的依賴項，尤其是 zli
在上一篇文章，使用CUDA加速運行OpenCV發現一個異常，抽絲剝繭找到原因了。
[Python]在 OpenCV 中啟用 CUDA 加速來運行 DNN 超分辨率模型
錯誤描述：
Could not locate cublas64_11.dll. Please make sure it i
本文將指導你如何修改現有的 OpenCV 程式碼，使其利用 CUDA 加速進行深度神經網絡（DNN）推理，如超分辨率圖像放大任務。這將顯著提升運行速度，特別是在高分辨率圖像處理中。
在CMake上這選項要開，才可支援DNN模組。
CMake編譯OpenCV教學文 連結
[OpenCV][Py
OpenCV 提供了專門針對 CUDA 優化的模組，這些模組使用 cv2.cuda 命名空間，並且可以直接使用 GPU 進行加速。，cv2.cuda 模塊需要在 OpenCV 編譯時啟用 CUDA 支援才能使用。
本文主要比較經過CMAKE重新編譯OpenCV使其支援Cuda，原OpenCV只支援
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你還沒有編譯 OpenCV，那麼你需要先完成 OpenCV 的編譯過程，這樣才能生成 OpenCVConfig.cmake 文件。下面是一步一步的指南，幫助你在 Windows 上編譯 OpenCV。
本文主要介紹使用Cmake + VS2022來編譯OpenCV，最後目的是讓OpenCV可以利用
在 Python 中，處理檔案路徑時，反斜槓 \ 是一個特殊的字元，它常用於轉義序列（例如 \n 代表換行符號）。
因此，如果你直接在字串中使用反斜槓，可能會產生轉義字元的誤解。為了避免路徑中的反斜槓 \ 需要轉義的問題，這種情況下會導致路徑解析錯誤。
本文將提供幾種方法來解決此問題。
先
通常發生在先安裝opencv-contrib-python，在接著安裝opencv-python會發生報錯。
雖然先前也發生一樣的事情，但在換電腦後重新安裝時，也發生同樣的錯誤XD。
報錯訊息
AttributeError: module 'cv2.dnn_superres' has no a
在影像處理中，形態學操作是非常重要的一種技術，能夠幫助我們去除噪點、強化特徵、修復物體的形狀等。形態學操作的核心是「結構元素」（kernel），不同形狀的結構元素會產生不同的處理效果。本文將介紹如何使用不同形狀的結構元素來進行圖像處理，並結合實際程式範例和測試圖片來說明其效果。
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[OpenCV][Python]使用GrabCut 來去背
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
iPhone也有去背的功能，那麼OpenCV能不能做到這件事呢?，答案是可以的
如果圖像背景簡單且與前景有明顯的顏色區分，可以使用 色彩空間轉換 或 閥值分割。
如果背景較為複雜一點點，但你可以提供一個大致的前景位置，則可以使用 GrabCut。
結果圖
但在背景相當複雜的情況下，結果就不太
本文詳細探討了Tesseract的box定義。經驗分享釐清了Tesseract與cv2.rectangle的座標差異，解釋了怎樣使用JTessBoxEditor進行框的驗證。透過範例，讀者將瞭解如何正確設置字符的bounding box，並學會轉換OCR座標為Tesseract所需格式
以下是如何使用 Tesseract OCR 來辨識圖像中的文字的教學。
涵蓋了安裝 Tesseract、基本使用方法，以及如何在 Python 中進行整合。
1. 安裝 Tesseract
首先，需要安裝 Tesseract OCR 工具。這裡提供針對 Windows、macOS 和 Linu
cv2.fastNlMeansDenoising() 是 OpenCV 中一個非常有效的去噪函數，基於非局部均值濾波算法（Non-Local Means Filtering）。它能夠有效地去除圖像中的隨機噪聲（如高斯噪聲），並保留圖像的細節，特別適合處理含有隨機噪聲的圖像，如拍攝時產生的感光元件噪聲
