在图像opencv中找到文档的中间 - Python

如果您想在图像OpenCV中找到文档的中间，可以使用以下步骤：

1. 读取图像文件：

   import cv2
   
   # 读取图像文件
   img = cv2.imread('document.png')
   

2. 转成灰度图像：

   # 转成灰度图像
   gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   

3. 进行阈值处理：

   # 进行阈值处理
   ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
   

4. 寻找轮廓：

   # 寻找轮廓
   contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
   

5. 找到最大轮廓：

   # 找到最大轮廓
   max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
   

6. 计算轮廓的中心：

   # 计算轮廓的中心
   M = cv2.moments(max_contour)
   cx = int(M['m10']/M['m00'])
   cy = int(M['m01']/M['m00'])
   

7. 将中心点绘制在图像上：

   # 将中心点绘制在图像上
   cv2.circle(img, (cx, cy), radius=5, color=(0, 0, 255), thickness=-1)
   

8. 显示图像：

   # 显示图像
   cv2.imshow('document with center', img)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   

这样，您就可以在图像OpenCV中找到文档的中间了。

以上代码片段返回的markdown格式为：

# 在图像opencv中找到文档的中间 - Python

如果您想在图像OpenCV中找到文档的中间，可以使用以下步骤：

1. 读取图像文件：
   

import cv2

读取图像文件

img = cv2.imread('document.png')

2. 转成灰度图像：

转成灰度图像

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 进行阈值处理：

进行阈值处理

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

4. 寻找轮廓：

寻找轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

5. 找到最大轮廓：

找到最大轮廓

max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

6. 计算轮廓的中心：

计算轮廓的中心

M = cv2.moments(max_contour) cx = int(M['m10']/M['m00']) cy = int(M['m01']/M['m00'])

7. 将中心点绘制在图像上：

将中心点绘制在图像上

cv2.circle(img, (cx, cy), radius=5, color=(0, 0, 255), thickness=-1)

8. 显示图像：

显示图像

cv2.imshow('document with center', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这样，您就可以在图像OpenCV中找到文档的中间了。