泛微协同OA(e-cology)与用友NC集成应用解决方案

一 简介 目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分，将其分割出来进行下一步操作，可避免背景的干扰。以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法，算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1，背景区域全置为0，然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割，在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例。 环境：python3.7 opencv4.4.0 二 背景前景分离 1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件 根据图像前景和背景的差异进行二值化，例如有明显颜色差异的转换到HSV色彩空间进行分割。 1 原图 2 灰度化 3 二值化 4 形态学处理 5 提取轮廓并找出目标外接矩形

用友NC财务资金系统CA解决方案，NC 是需要CA验证来解决银企直连的

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python+opencv车道线检测（简易实现） 技术栈：python+opencv 实现思路： canny边缘检测获取图中的边缘信息； 霍夫变换寻找图中直线； 绘制梯形感兴趣区域获得车前范围； 得到并绘制车道线； 效果展示： 代码实现： import cv2 import numpy as np def canny(): gray = cv2.cvtColor(lane_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) #边缘检测 canny_img = cv

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect，求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle。 minAreaRect方法原型： RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量； minEnclosingCircle方法原型： void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, CV_OUT float& radius ); 第一个参

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参考：https://blog.csdn.net/Will_Zhan/article/details/115282268

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