Opencv手工选择图片区域去水印

QT 插件化图像算法研究平台的功能在持续完善,补充了一个人工选择图片区域的功能。

其中,图片选择功能主要代码如下:

QRect GLImageWidget::getSeleted()
{QRect ajust(0,0,0,0);if(image.isNull() || !hasSelection)return ajust;double w=1.0* imageSize.width()/ adaptImageSize.width();double h=1.0* imageSize.height()/ adaptImageSize.height();ajust.setLeft((selection.left()-leftPos)*w/scaleVal);ajust.setWidth(selection.width()*w/scaleVal);ajust.setTop((selection.top()-topPos)*h/scaleVal);ajust.setHeight(selection.height()*h/scaleVal);return ajust;
}

需要考虑因素:图片原始大小、窗口大小、图片显示在窗口的大小、图片在窗口的移动位置、图片在窗口的缩放、用户在窗口上框选的矩阵。

手工选择图片区域去水印 效果如下:左上角人工框选处的文字给去除了。

主要代码参考如下:

void deWaterMarkSelection(Mat &input,Mat &output,Mat &src,string)
{auto selectRect= processWinGetSelection();if(selectRect.width()==0){output=input;return;}Mat mask = Mat::zeros(input.size(), CV_8U);auto topLeft=selectRect.topLeft();auto bottomRight=selectRect.bottomRight();Point rookPoints[1][4];rookPoints[0][0] =Point(topLeft.x(),topLeft.y());//左上角rookPoints[0][1] = Point(bottomRight.x(),topLeft.y());//右上角rookPoints[0][2] = Point(bottomRight.x(),bottomRight.y());//右下角rookPoints[0][3] =Point(topLeft.x(),bottomRight.y());//左下角int npt[]={4};//二维数组 每列长度const Point* ppt[1] = {rookPoints[0]};//所有多边形点坐标fillPoly(mask, ppt, npt, 1, Scalar::all(255));//使用inpaint进行图像修复Mat result;inpaint(src, mask, output, 1, INPAINT_NS);
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/66861.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Springboot 接口方式硬通知实现ConfigurationProperties 、@Value 动态刷新

前言 看到这个文章标题,也许有的看官就觉得很多余, 因为Nacos 可以设置 NacosValue(value "${XXX}",autoRefreshed true) 实现动态刷新; 又因为cloud config的RefreshScope 实现动态刷新; 还有阿波罗...等 这…

代码随想录训练营第38天|62.不同路径,63.不同路径II

代码随想录训练营第38天|62.不同路径,63.不同路径II 62.不同路径文章思路代码 63.不同路径II文章思路代码 总结 62.不同路径 文章 代码随想录|0062.不同路径 思路 d p [ i ] [ j ] { 1 , i 0 ∧ j 0 d p [ i − 1 ] [ j ] d p [ i ] [ j − 1 ] , e l s e \b…

huggingface transformers库中LlamaForCausalLM

新手入门笔记。 LlamaForCausalLM 的使用示例,这应该是一段推理代码。 from transformers import AutoTokenizer, LlamaForCausalLMmodel LlamaForCausalLM.from_pretrained(PATH_TO_CONVERTED_WEIGHTS) tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(PATH_TO_CONVE…

【python爬虫】13.吃什么不会胖(爬虫实操练习)

文章目录 前言项目实操明确目标分析过程代码实现 前言 吃什么不会胖——这是我前段时间在健身时比较关注的话题。 相信很多人,哪怕不健身,也会和我一样注重饮食的健康,在乎自己每天摄入的食物热量。 不过,生活中应该很少有人会…

10 Python的文件操作

概述 在上一节,我们介绍了Python的推导式,包括:列表推导式、元组推导式、集合推导式、字典推导式、条件推导式等内容。在这一节中,我们将介绍Python的文件操作。Python是一种高级编程语言,它提供了许多内置函数和模块来…

景联文科技:高质量AI数据标注助力大语言模型训练,推动人工智能落地应用

大语言模型在各类LLM新技术的融会贯通下,不断加速Instruction-tuning、RLHF、思维链等新技术在大语言模型中的深度应用,人工智能技术以惊人的速度不断进化。 大语言模型(LLM)是一种基于深度学习技术和海量文本数据,它们…

Leetcode:349. 两个数组的交集【题解超详细】

题目 给定两个数组 nums1 和 nums2 ,返回 它们的交集 。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。 难度:简单 题目链接:349.两个数组的交集 示例 1: 输入:nums1 [1,2,2,1], nums2 [2,…

【08期】ArrayList常见面试题

简介 ArrayList是我们开发中非常常用的数据存储容器之一,其底层是数组实现的,我们可以在集合中存储任意类型的数据,ArrayList是线程不安全的,非常适合用于对元素进行查找,效率非常高。 线程安全性 对ArrayList的操作…

LeetCode每日一题:1921. 消灭怪物的最大数量(2023.9.3 C++)

目录 1921. 消灭怪物的最大数量 题目描述: 实现代码与解析: 贪心 原理思路: 1921. 消灭怪物的最大数量 题目描述: 你正在玩一款电子游戏,在游戏中你需要保护城市免受怪物侵袭。给你一个 下标从 0 开始 且长度为 …

百度文心一言GPT免费入口也来了!!!

文心一言入口地址:文心一言能力全面开放 文心一言是百度全新一代知识增强大语言模型,文心大模型家族的新成员,能够与人对话互动,回答问题,协助创作,高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 文心一言的技…

Python 分析HTTP的可靠性

在这篇文章中,我们将介绍如何使用 Python 来分析代理服务提供商的可靠性。代理服务在许多场景中都非常有用,例如突破地理限制、保护隐私和提高网络安全性。然而,并非所有的代理服务提供商都是可靠的。因此,我们将使用 Python 来测…

【传输层】TCP -- 三次握手四次挥手 | 可靠性与提高性能策略

超时重传机制连接管理机制三次握手四次挥手滑动窗口拥塞控制延迟应答捎带应答面向字节流粘包问题TCP异常情况TCP小结基于TCP应用层协议理解 listen 的第二个参数 超时重传机制 主机A发送数据给B之后,可能因为网络拥堵等原因,数据无法到达主机B&#xff1…

3DCAT携手华为,打造XR虚拟仿真实训实时云渲染解决方案

2023年5月8日-9日,以 因聚而生 众志有为 为主题的 华为中国合作伙伴大会2023 在深圳国际会展中心隆重举行。本次大会汇聚了ICT产业界的广大新老伙伴朋友,共同探讨数字化转型的新机遇,共享数字化未来的新成果。 华为中国合作伙伴大会2023现场&…

在线音乐播放器测试报告

文章目录 一、项目背景二、项目功能三、测试目的四、测试环境五、测试计划5.1 功能测试5.2 自动化测试 六、测试结果 一、项目背景 今天,市面上的音乐播放器种类繁多同时功能强大。一个单纯的音乐播放器可能不再单纯只是音乐播放的功能,而是更多地集短视…

对战ChatGPT,创邻科技的Graph+AI会更胜一筹吗?

大模型(大规模语言模型,即Large Language Model)的应用已经成为千行百业发展的必然。特定领域或行业中经过训练和优化的企业级垂直大模型则成为大模型走下神坛、真正深入场景的关键之路。 但是,企业级垂直大模型在正式落地应用前…

机器人中的数值优化(十一)——高斯牛顿法、LMF方法、Dogleg方法

本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化,…

【FPGA零基础学习之旅#11】数码管动态扫描

🎉欢迎来到FPGA专栏~数码管动态扫描 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是小夏与酒🍹 ✨博客主页:小夏与酒的博客 🎈该系列文章专栏:FPGA学习之旅 文章作者技术和水平有限,如果文中出现错误,希望大家能指正…

hadoop1.2.1伪分布式搭建

0.使用host-only方式 将Windows上的虚拟网卡改成跟Linux上的网卡在同一网段 注意:一定要将widonws上的WMnet1的IP设置和你的虚拟机在同一网段,但是IP不能相同 1.Linux环境配置(windows下面的防火墙也要关闭) 1.1修改主…

HarmonyOS—UI开发性能提升的推荐方法

注:本文转载自HarmonyOS官网文档 开发者若使用低性能的代码实现功能场景可能不会影响应用的正常运行,但却会对应用的性能造成负面影响。本章节列举出了一些可提升性能的场景供开发者参考,以避免应用实现上带来的性能劣化。 使用数据懒加载 开…

BBR cwnd_gain 的循环依赖 bug

同事咨询了一个有趣的问题,bbr 在probe bw 状态下,rtt 变小了,但采集到的 delivery date 却没变,此时算出来的 cwnd 变小,限制了 sender 发送。这种情况应该调什么参数。 这是 bbr 一个典型的循环依赖 bug&#xff0c…