Python图像处理使用cv2截取不规则区域图片的实例

Matlab图像处理技术在消除图片边缘的空白区域方面有着广泛的应用。该技术能够有效地去除图片周围不需要的空白部分，提升图像处理的精确度和效率。

关于MATLAB数据图像处理中的区域特征提取，包括面积、质心等内容。

《MATLAB图像处理与识别实例选编》是一本专为课程设计而编写的宝典，由秦襄培编著，出版于2009年，由电子工业大学出版社出版。

这段代码允许用户手动选择图像中感兴趣的区域，并进行后续处理。

冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版书中第11章相关图片

OpenCV 的 Windows 专用安装包，用 Python 3.5 开发的小伙伴可以直接用上这个轮子，省去编译的麻烦。文件名是opencv_python-3.3.0.10-cp35m-win_amd64.whl，对准 64 位系统，装起来快、用起来稳，适合搞图像的场景，比如图像识别、人脸检测啥的，挺方便的。 OpenCV的这个版本对 Python 3.5 支持得还不错，用pip install装好后就能直接调用cv2模块，像cv2.imread()、cv2.resize()这些常用函数都能用上。基本上图像加载、编辑、滤镜全都能覆盖。 哦对了，这个包是预编译的.whl格式，Windows 下

在MATLAB中开发图像处理技术，可以利用纹理映射矩形在三维空间中渲染二维图像，并提供多个实际应用示例。

冈萨雷斯数字图像处理matlab版本图片正在进行优化和改进，以提高其质量和效率。

函数sizethre(im, s, mode)：输入二值图像矩阵im，其中0表示背景，1表示前景。参数s表示像素数，mode为字符串变量，可选'向上'或'向下'。当mode='向上'时，删除像素数大于s的区域；当mode='向下'时，删除像素数小于s的区域。输出imout为处理后的图像矩阵，保留面积较大（或较小，取决于mode）的前景区域，其余标记为背景。