opencv获取图片像素坐标 opencv如何读取多边形区域内的像素值？
opencv如何读取多边形区域内的像素值？
有几种方法：
1。通过drawcontours将等高线数据绘制到图像中，遍历图像，逐个判断点是否在多边形中。使用PointPolyContent函数。
2. 通过drawcontours（参数中选择填充模式，颜色为白色）将轮廓数据绘制成黑色图片，用白色填充图片，使用countnonzero查找图片中的非零像素数。注意边界条件。也许最终的结果需要减去轮廓长度（如果轮廓与内部颜色一致，我理解的轮廓边缘上的点不包括在轮廓中）。PS:绘制轮廓：在图像上绘制外部和内部轮廓。drawcontours函数用于在图像上绘制外部和内部轮廓。当厚度大于等于0时，绘制轮廓线，否则填充轮廓包围的零件。
opencv怎么提取图像中的绿色部分？
更直接的方法是遍历全图，判断每个点的像素值是否在“绿色”阈值之前。绿色像素值应介于两个阈值之间。需要检查这两个阈值。
您可以试一试。
openCV中怎么修改摄像头的分辨率？
相机的分辨率由相机本身的硬件属性决定。Opencv只能从摄像机获取图像数据，不能修改摄像机本身的硬件属性。修改分辨率的方法有：通过相机提供的SDK编写自己的代码，通过相机厂商提供的工具修改相机的输出分辨率，例如在网页中修改相机的输出分辨率，并通过OpenCV提供的CV：：reset函数将相机头的输出分辨率调整到所需的分辨率。（这样，相机本身的输出分辨率不会改变。）
基于opencv的颜色分类？
1。从照相机2获取当前帧图像。根据像素判断一个像素与周围像素的相似度（可以根据两个像素的三个RGB分量的差值之和判断，采用区域生长算法）3。对整个图像进行形态学处理，填充孔洞4个。识别每个区域的轮廓，并计算轮廓颜色5的平均值。计算轮廓的平均值和颜色，通过比较设定值可以判断轮廓的颜色。当然，有很多方法，它们相对容易实现并且具有很高的实时性能。具体方法根据软件的要求，如识别率、速度、色差程度等，也可以用颜色直方图直接判断。我希望它能帮助你
对于（int j=0 j）<src.rows行j）{对于（int i=0 i<src.cols公司i）{int m=src.at<uchar>公司（J，I）}
m是像素值
opencv获取图片像素坐标 python可变类型和不可变类型 halcon和opencv哪个好
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