根据已知坐标矩阵，提取图像中不同的区域

horse_shoe 2020-03-25 12:54:34

比方说，已知一幅64*64的图像中间一条分割曲线的坐标，怎么根据这个曲线的坐标矩阵，将另一幅图像按这条曲线，提取出曲线上方的图像和曲线下方的图像

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GKatHere 2020-03-25

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按曲线的坐标点，分列上下就行了，是这个目的？

opencv提取图像中矩形区域并裁剪

背景小编最近在接触处理图像的东西，因为研究生搞得是nlp，对于图像处理并不是太在行，但是，在研究生的时候，帮助过其他实验室的处理过部分图像问题，因此，知道还有一个叫opencv的东西，现在用起来，不可谓之不强大。接下来，我带领大家感受一下opencv的魅力所在。需求这个需求是这样的，需要通过计算机读取一张图片，然后，在图片上画出需要的图像轨迹，将这个图像抠下来进行后续处理。过程首先，百度(惊不惊喜，意不意外)；第二，我百度了一波之后，发现并没有我需要的功能，然后自己去啃了opencv；第三，

前言：同一三维场景在不同视点处得到的两幅二维图像之间的几何关系——极几何以及极几何的代数表示——基础矩阵。两幅图像是可以由两个摄像机在不同位置同时采集的，也可以是同一摄像机顺序采集，这两种情况在几何上认为都是相等的。例如摄像机相对场景移动。一般地，同一世界坐标系下的同一物体的图像间存在一种集合上的对极约束关系。在立体视觉中，可以用图像点的匹配来恢复这种几何关系，反之，也可以用几何关系来约束匹配，使...

一、思路深度相机会发布一个将深度图像与彩色图像对齐的topic：/camera/aligned_depth_to_color/image_raw（深度流向彩色流对齐），利用该topic可以获取对应的三维坐标，该坐标还需要经过深度相机的内参矩阵变换。二、变换原理三、程度实现 3.1获取相机的内参矩阵 import pyrealsense2 as rs import numpy as np import cv2 import json pipeline = rs.pipeline() # 定义流程p

1.图像共生矩阵的用途纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵及共生矩阵为基础的。因为图像中相距（△x，△y）的两个灰度像素同时出现联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。若图像的灰度定为N级，那么共生矩阵为N*N矩阵，可以表示为M(△x,△y)(g1,g2)。其中，位于(g1,g2)的元素M值表示一个为g1,而另一个灰度为g2的两个距离为(△x,△y)的像素对出现的次数。对粗纹理

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