Python OpenCV提取二值图像轮廓及计算中心点坐标
本文介绍使用Python和OpenCV库提取二值图像轮廓并计算其中心点坐标的方法。通过cv2.findContours获取轮廓，利用cv2.moments计算矩以推导中心坐标，最后绘制轮廓与中心点并保存结果图像。
2026-10-13
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本文介绍使用Python和OpenCV库提取二值图像轮廓并计算其中心点坐标的方法。通过cv2.findContours获取轮廓，利用cv2.moments计算矩以推导中心坐标，最后绘制轮廓与中心点并保存结果图像。
本文提供Python实现屏幕截取并保存为文件的完整代码，利用PIL库获取图像，结合schedule库设定周期性截屏与定时清理任务。代码演示如何按日期创建目录保存截图，并自动删除指定天数前的旧截图目录，适用于需要定期监控屏幕状态的场景。
本文介绍了在已获取图片链接的前提下，使用 Python3 下载网络图片的两种主要方式。第一种通过 urllib2 模块进行文件读写，第二种利用 urllib.request 中的 urlretrieve 方法。文章提供了相应的代码示例，帮助开发者快速实现图片下载功能。
本文介绍如何在 Python3 环境中使用 Pillow 库生成随机验证码。通过创建指定尺寸的图像，利用 ImageDraw 添加干扰线条与噪点，并结合 ImageFont 设置字体渲染随机字符。代码示例展示了从初始化画布、绘制干扰元素到保存文件的完整流程，帮助开发者快速掌握验证码生成技术。
本文提供基于Python3语法的简单网页图片抓取代码实例。针对Python2与Python3环境差异，详细展示了使用urllib和re模块获取网页源码并提取图片链接的方法。代码包含自动创建目录、遍历保存图片至本地指定路径的完整逻辑，适合Python3初学者参考学习。
本文通过Python爬虫实战，演示如何使用正则表达式从猫眼电影Top100榜单批量下载电影封面图。文章详细解析了页面元素分析、URL规律观察及正则匹配策略，结合requests与re模块实现数据提取，并探讨该方法的优缺点及与其他爬虫技术的对比。
本文详细介绍在Ubuntu系统中配置Python环境以实现基于Tesseract的OCR文字识别功能。涵盖tesseract-ocr、pytesseract及Pillow库的安装步骤，提供完整的Python识别代码示例。针对中文识别缺失训练包的问题，给出chi_sim训练数据的安装方法，并说明中英文识别效果的差异。
本文介绍利用Python进行图片二值化处理以提高OCR识别率的完整代码。通过PIL库将图像转为灰度，设定阈值200进行黑白分割，最终生成高对比度图像供Tesseract识别，有效提升文字提取准确率。
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在使用Python3结合PIL库的ImageFont生成图片时，常遇到中文显示为乱码的问题。本文介绍了一种简单有效的解决方式：将字体文件替换为系统自带的simsun.ttc（宋体）。通过修改ImageFont.truetype的参数指定该字体，即可正常渲染中文字符，避免编码错误导致的显示异常。
本文介绍如何使用Python的PIL库在图片上添加自定义字体。通过示例代码展示如何加载图片、设置字体样式与颜色，并将结果保存为新图像文件。
