图像等距坐标点的提取

weixin_46016621 2020-07-20 04:57:16

对于一张黑白二值化图片，如何用Python+opencv对其进行等距取点处理，使得到的图片只有等距的二值化的点，或者直接得到数据，黑点取1，白取0.

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本教程基于OpenCV4.6版本进行讲解，会使用python/c++/c#等多种开发语言。并结合冈萨雷斯《数字图像处理》第四版的教材，由浅入深的贯穿数字图像处理的低级、中级、高级等阶段。图像的低级过程比如图像预处理以减少噪声、对比度增强和图像锐化等等。图像的中级处理涉及诸如分割等任务，中级过程的特点是其输入通常是图像，但其输出是从这些图像中提取的属性（例如，边缘、轮廓和单个对象的身份）。更高级的处理涉及“理解”一组已识别对象，如图像分析，模板匹配、模式识别等等。会涉及所有基础且重要的图像处理方法，其中讲解的每个理论点、函数方法等都会辅以案例进行补充，以使得读者达到不光知道怎么用、更要了解为什么用的程度。

提取图形中坐标点原理：图像可以用像素表示，像素有RGB值，可以用颜色区分我们需要的图案，然后遍历像素点得到我们需要的坐标点：测试图形： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/4453a09d81824f0dab5be6cdc9c6d92f.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5ZCV56aP,size_20,color_FFFFFF,t_70

网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往

% 提取图片中的曲线数据 clear,clc,close all %% 图片与曲线间的定标 im=imread(‘g2_paper_v2.jpg’);%读入图片(替换成需要提取曲线的图片) im=rgb2gray(im);%灰度变化 thresh = graythresh(im);%二值化阈值 im=im2bw(im,thresh);%二值化 set(0,‘defaultfigurecolor’,‘w’) imshow(im)%显示图片 [y,x]=find(im==0);%找出图形中的“黑点”的坐标。该坐

本文主要讲述利用python接口的opencv来完成图像识别和信息提取并重新绘制、保存为excel数据的详细过程与思路，适合opencv方面的小白观看

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