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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
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- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我想得到这张照片的距离(用红色绘制)。因此,这只是从外部检测到的边缘开始的一条直线。我是openCV中整个图像处理人员的新手,无法在线找到正确的解决方案,所以这就是为什么我在这里提出问题。我希望有人能帮助我。
enter image description here
enter image description here
enter image description here
最佳答案
这是做我在评论中建议的方法。首先,对各列求和,以得到与原始宽度相同的图像,但只有一行。然后,寻找第一列和最后一列的总和不为零,即第一列和最后一列的内容并非全为黑色。我修剪了您的图像-请不要张贴屏幕截图,否则算法会找到窗框!
import cv2
import numpy as np
# Load image as greyscale
im = cv2.imread('weld.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Sum down the columns
columnTotals = np.sum(im, axis=0)
# Now look for non-zero (non-black) entries
nz = np.nonzero(columnTotals)
# Now get left and right edges of white parts of image
left, right = nz[0][0], nz[0][-1] # (53,271)
这是对列进行求和时代码的可视化表示:
columnTotals
看起来像这样:
array([ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 510,
18870, 19890, 19890, 20400, 19890, 19890, 19125, 3060, 6120,
6630, 6375, 6630, 6375, 6120, 5610, 5100, 5100, 5355,
5355, 7140, 7395, 7650, 7395, 7395, 7905, 7650, 4335,
4335, 4590, 5610, 6375, 6120, 6885, 6630, 6120, 5610,
6375, 5865, 6120, 5100, 5100, 5355, 5865, 5865, 6120,
5865, 5355, 5100, 5355, 5100, 4845, 4590, 4590, 4590,
4590, 4590, 4590, 4590, 4845, 5355, 5865, 5865, 6375,
5610, 5100, 5100, 4590, 4335, 3570, 3060, 2805, 2805,
2550, 2295, 2805, 3570, 3570, 4080, 4080, 4335, 3825,
3570, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570,
3825, 3825, 3825, 3825, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570,
3570, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570,
3570, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570, 3315, 3315, 3315,
3315, 3570, 3315, 3315, 3570, 3570, 3570, 3570, 3570,
3570, 3570, 3570, 3570, 3825, 3570, 3570, 3315, 2805,
2805, 2805, 2805, 2805, 3060, 3060, 3060, 3060, 3060,
3060, 3060, 3060, 2805, 2805, 2295, 2295, 2550, 2805,
2805, 3060, 3060, 3060, 2805, 2805, 2295, 1785, 1785,
1785, 1785, 1785, 2040, 2040, 2295, 2550, 2295, 2295,
2040, 2040, 1785, 1785, 1785, 2040, 1785, 2040, 1785,
1785, 2295, 2295, 2295, 2295, 2040, 1785, 1785, 1785,
1785, 1785, 1785, 2295, 3060, 3570, 4335, 4335, 4590,
4845, 5100, 5355, 3570, 3570, 3060, 3060, 2040, 1785,
2040, 2040, 2295, 3315, 11220, 11730, 11730, 11475, 10965,
9945, 8670, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=uint64)
nz
看起来像这样:
(array([ 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65,
66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78,
79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91,
92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104,
105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117,
118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130,
131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143,
144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156,
157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169,
170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182,
183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195,
196, 197, 198, 199, 200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208,
209, 210, 211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218, 219, 220, 221,
222, 223, 224, 225, 226, 227, 228, 229, 230, 231, 232, 233, 234,
235, 236, 237, 238, 239, 240, 241, 242, 243, 244, 245, 246, 247,
248, 249, 250, 251, 252, 253, 254, 255, 256, 257, 258, 259, 260,
261, 262, 263, 264, 265, 266, 267, 268, 269, 270, 271]),)
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