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一、Blob分析流程及常用算子1.基本步骤Blob分析的基本步骤，这是一种理想状态，也是最基本的套路，获取图像->分割图像（区分前景像素和背景像素）->特征提取（比如面积、重心、旋转角度等）。halcon代码实现如下：read_image(Image,‘particle’)threshold(Image,BrightPixels,120,255)//阈

目录十九、模板匹配从图像中提取矩形区域的子像素精度补偿(getRectSubPix)在图像中搜索和匹配模板(matchTemplate)比较两个形状（轮廓）的相似度(matchShapes)解释二十、图像矩计算图像或轮廓的矩(moments)计算图像或轮廓的Hu不变矩(HuMoments)解释使用示例二一、

1）项目介绍GitHub：https://github.com/kingwrcy/moments今天给大家分享一个类似微信朋友圈的项目moments，适合用于记录生活。2）项目特色支持匿名评论/点赞支持引入网易云音乐，b站视频，插入链接等支持自定义头图，个人头像，网站标题等支持上传图片到S3兼容的云存储，支持本地存

报错信息：Multiplecommandsproduce'/Users/wjw/Library/Developer/Xcode/DerivedData/Moments-dgddojujkmrazagmddjvfywoqzwo/Build/Products/Debug-iphonesimulator/Moments.app/Info.plist':Target'Moments'(project'Moments')hascopy

自从微信禁止网页版登陆之后，itchat库实现的功能也就都不能用了，那现在Python还能操作微信吗？答案是：可以！在Github上有一个项目叫《WeChatPYAPI》可以使用Python对微信进行操控。简单来说，它是通过逆向PC端微信来实现对微信的操控，使用Python封装后调用更加简单！Github地址：https:/

根据上一篇博客可知，单纯的通过求取最大面积而进行定位的局限性，因此我们接下来将通过cv2.moments()和cv2.HuMoments()这两个方法来在更复杂的环境中去找到我们的目标区域。 cv2.moments()：参数：array：表示输入图像的单通道数组。通常是灰度图像，可以是8位或浮点型。binaryIm

Halcon算子select_shape-借助形状特征选择区域（选择轮廓）select_shape- 借助形状特征选择区域。原型：1select_shape(Regions:SelectedRegions:Features,Operation,Min,Max:)（将连接的区域进行筛选，筛选的特征有很多，如面积长度等，可以去掉不满足条件

 importosimportsysfromdaal.algorithmsimportlow_order_momentsfromdaal.data_managementimportFileDataSource,DataSourceIfacefromdaal.data_managementimport(readOnly,NumericTableIface,BlockDescriptor,BlockDescriptor_Float32,BlockDescriptor_

矩是描述图像特征的算子，被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。1、几何矩与中心矩 OpenCV4提供了计算图像矩的moments()函数，该函数的函数原型在代码清单7-

1.概述图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据(数据描述量)来描述整个图像，这组数据月简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、

Dimanche19février2023Ceciestuneescapadedeweek-end,notredernierrassemblementfamilialenEurope.J'aimeraisquecesdouxmomentsdurentpluslongte

                                         Draw!Youstillhavepartialinformati