


Bagaimana untuk mengekstrak kawasan tertentu dalam imej menggunakan Python
Cara mengekstrak kawasan tertentu dalam gambar menggunakan Python
Pengenalan:
Dalam pemprosesan imej digital, mengekstrak kawasan tertentu adalah tugas biasa. Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, menyediakan pelbagai perpustakaan dan alatan untuk memproses data imej. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python dan perpustakaan OpenCV untuk mengekstrak kawasan tertentu dalam imej, dengan contoh kod.
- Pasang perpustakaan yang diperlukan
Sebelum kita mula, kita perlu memasang perpustakaan OpenCV. Anda boleh memasangnya menggunakan arahan berikut:
pip install opencv-python
- Muat imej
Gunakan fungsiimread()
dalam pustaka OpenCV untuk memuatkan imej. Contohnya adalah seperti berikut:imread()
函数来加载图像。示例如下:
import cv2 # 加载图像 image = cv2.imread('image.jpg')
- 定义特定区域
在提取特定区域之前,需要先定义该区域的位置和大小。可以使用图像的像素坐标来实现。示例如下:
# 定义特定区域的位置和大小 x = 100 y = 100 width = 200 height = 200
- 提取特定区域
使用OpenCV库中的切片操作来提取特定区域。示例如下:
# 提取特定区域 roi = image[y:y+height, x:x+width]
- 显示提取的区域
使用OpenCV库中的imshow()
import cv2 # 加载图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 定义特定区域的位置和大小 x = 100 y = 100 width = 200 height = 200 # 提取特定区域 roi = image[y:y+height, x:x+width] # 显示提取的区域 cv2.imshow('ROI', roi) # 等待用户按下任意按键后关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
Salin selepas log masuk- Ekstrak kawasan tertentu
rrreee- Paparkan kawasan yang diekstrak🎜Gunakan fungsi
imshow()
dalam perpustakaan OpenCV untuk memaparkan kawasan yang diekstrak. Contohnya adalah seperti berikut: 🎜🎜rrreee🎜🎜Contoh kod penuh🎜Berikut ialah kod contoh lengkap, termasuk operasi memuatkan imej, mentakrifkan kawasan tertentu, mengekstrak kawasan dan memaparkan kawasan: 🎜🎜rrreee🎜Kesimpulan: 🎜Ia boleh menjadi sangat mudah menggunakan Python dan perpustakaan OpenCV Ekstrak kawasan tertentu dalam imej dengan mudah. Ini dicapai menggunakan operasi menghiris dengan menentukan lokasi dan saiz kawasan. Ciri ini boleh memainkan peranan penting dalam banyak pemprosesan imej dan aplikasi penglihatan komputer, seperti pengesanan objek, pembahagian imej, dsb. Saya harap artikel ini membantu anda memahami cara mengekstrak kawasan tertentu dalam imej menggunakan Python. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengekstrak kawasan tertentu dalam imej menggunakan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
# 显示提取的区域 cv2.imshow('ROI', roi) # 等待用户按下任意按键后关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
- Sebelum mengekstrak kawasan tertentu, anda perlu menentukan lokasi dan saiz kawasan tersebut. Ini boleh dicapai menggunakan koordinat piksel imej. Contohnya adalah seperti berikut:

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch
