OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫成函數(shù)了，那我們還有必要去學(xué)習(xí)這些算法嗎？這取決于你的目的。比如說(shuō)現(xiàn)在的車這么先進(jìn)好用，你還需要了解變速箱的原理嗎？這取決于你的目的。如果只是普通駕駛，你不需

OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫成函數(shù)了，那我們還有必要去學(xué)習(xí)這些算法嗎？

這取決于你的目的。比如說(shuō)現(xiàn)在的車這么先進(jìn)好用，你還需要了解變速箱的原理嗎？這取決于你的目的。如果只是普通駕駛，你不需要知道。如果你是一個(gè)機(jī)械師，你必須理解。如果你是一個(gè)汽車制造商的工程師，你必須對(duì)它非常了解。簡(jiǎn)言之，這取決于具體的需要。

如何用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)摳圖功能？

拍戲?yàn)槭裁从镁G布摳像？

拍攝時(shí)，我們使用綠布或在綠棚內(nèi)拍攝，主要是為了拍攝特效處理或后期制作中其他場(chǎng)景的快速鋪墊。

或者劇組的預(yù)算不足以去不同的場(chǎng)景。為了節(jié)省成本，綠布比一大群人跑來(lái)跑去能節(jié)省更多的錢和時(shí)間。

或者你可能要對(duì)付一些大明星。原因是有很多和緊張的時(shí)間表，所以你沒(méi)有時(shí)間飛與你周圍拍攝。綠布拍得好，剩下的場(chǎng)景可以自己解決。

有些場(chǎng)景可能比較危險(xiǎn)，或者現(xiàn)實(shí)不存在；或者動(dòng)作危險(xiǎn)、難度大，所以必須在綠布之前完成拍攝，并交給后期處理。

綠色背景墊是最簡(jiǎn)單和最快的，所以綠色布?jí)|用于拍攝。

如何用opencv把二值圖像中想要的區(qū)域扣取出來(lái)？

Int**num for（Int i=0iheighti）for（Int j=0jwidth-1）j{cvscalar S0 S0=cvget2d（pfrimg，i，j）if（S0）。Val[0]==255）num[i][J]=1 else num[i][J]=0}將白色像素存儲(chǔ)在num數(shù)組中，坐標(biāo)是下標(biāo)i和J。希望對(duì)您有所幫助

如果這是一個(gè)右矩形，即沒(méi)有偏轉(zhuǎn)角，那么只需找到左上角的坐標(biāo)以及長(zhǎng)度和寬度，然后設(shè)置一個(gè)掩碼并復(fù)制它。但是這個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)和長(zhǎng)寬不容易確定。對(duì)于你的圖表，我會(huì)給你一個(gè)方法。你可以試試。我以前遇到過(guò)一些項(xiàng)目，我相信它會(huì)奏效的。使用輪廓檢測(cè)，然后通過(guò)線循環(huán)找到所有內(nèi)輪廓中最大的內(nèi)輪廓，得到最大的輪廓，然后像原始圖像一樣設(shè)置一個(gè)完整的0圖像，在完整的0圖像上繪制找到輪廓的內(nèi)填充域，并將完成的作為蒙版。最后，使用copy函數(shù)來(lái)復(fù)制mask中的一個(gè)。這個(gè)方法有點(diǎn)笨拙，但很實(shí)用。你可以試試。去年我也遇到過(guò)類似的情況，幾個(gè)師兄一起商量。最后，實(shí)現(xiàn)了opencv程序。如果有更好的溝通方式~~希望你能幫忙。