Làm thế nào để bạn lấy đầu vào dọc trong python?

Biểu mẫu xếp chồng lên nhau theo chiều dọc [trong đó đầu vào và nhãn được đặt chồng lên nhau, thay vì cạnh nhau]

Tự mình thử »

Bước 1] Thêm HTML

Sử dụng một

yếu tố để xử lý đầu vào. Bạn có thể tìm hiểu thêm về điều này trong hướng dẫn PHP của chúng tôi

Thêm đầu vào [có nhãn phù hợp] cho từng trường

Thí dụ

 
  Tên
 

  Họ
 

  Quốc gia
            

 

Bước 2] Thêm CSS

Thí dụ

/* Đầu vào kiểu */
  đầu vào[type=text], chọn {
  chiều rộng. 100%;
  phần đệm. 12px 20px;
  lề. 8px 0;
  hiển thị. inline-block;
  đường viền. 1px solid #ccc;
  bán kính đường viền. 4px;
  kích thước hộp. hộp viền;
}

/* Tạo kiểu cho nút gửi */
input[type=submit] {
  chiều rộng. 100%;
  màu nền. #04AA6D;
  màu. màu trắng;
  phần đệm. 14px 20px;
  lề. 8px 0;
  đường viền. none;
  bán kính đường viền. 4px;
  con trỏ. con trỏ;
}

/* Thêm màu nền cho nút gửi khi di chuột qua */
input[type=submit]. di chuột {
  màu nền. #45a049;
}

Tự mình thử »

Mẹo. Đi tới Hướng dẫn Biểu mẫu HTML của chúng tôi để tìm hiểu thêm về Biểu mẫu HTML

Mẹo. Truy cập Hướng dẫn biểu mẫu CSS của chúng tôi để tìm hiểu thêm về cách tạo kiểu cho các phần tử biểu mẫu

Áp dụng hai toán tử hình thái rất phổ biến [i. e. Giãn nở và Xói mòn], với việc tạo các hạt nhân tùy chỉnh, để trích xuất các đường thẳng trên trục ngang và dọc. Với mục đích này, bạn sẽ sử dụng các hàm OpenCV sau

trong một ví dụ mà mục tiêu của bạn là trích xuất các nốt nhạc từ một bản nhạc

Học thuyết

Hoạt động hình thái

Hình thái học là một tập hợp các hoạt động xử lý hình ảnh xử lý hình ảnh dựa trên các phần tử cấu trúc được xác định trước còn được gọi là hạt nhân. Giá trị của mỗi pixel trong ảnh đầu ra dựa trên sự so sánh giữa pixel tương ứng trong ảnh đầu vào với các pixel lân cận. Bằng cách chọn kích thước và hình dạng của hạt nhân, bạn có thể xây dựng một thao tác hình thái nhạy cảm với các hình dạng cụ thể liên quan đến hình ảnh đầu vào

Hai trong số các hoạt động hình thái cơ bản nhất là giãn nở và xói mòn. Sự giãn nở thêm pixel vào ranh giới của đối tượng trong ảnh, trong khi sự xói mòn thì hoàn toàn ngược lại. Số lượng pixel được thêm vào hoặc loại bỏ tương ứng phụ thuộc vào kích thước và hình dạng của phần tử cấu trúc được sử dụng để xử lý hình ảnh. Nói chung, các quy tắc theo sau từ hai hoạt động này có như sau

  • sự giãn nở. Giá trị của pixel đầu ra là giá trị lớn nhất của tất cả các pixel nằm trong kích thước và hình dạng của phần tử cấu trúc. Ví dụ: trong ảnh nhị phân, nếu bất kỳ pixel nào của ảnh đầu vào nằm trong phạm vi của hạt nhân được đặt thành giá trị 1, thì pixel tương ứng của ảnh đầu ra cũng sẽ được đặt thành 1. Cái sau áp dụng cho bất kỳ loại hình ảnh nào [e. g. thang độ xám, bgr, v.v.]

    Sự giãn nở trên một hình ảnh nhị phân

    Sự giãn nở trên hình ảnh thang độ xám

  • Xói mòn. Điều ngược lại áp dụng cho hoạt động xói mòn. Giá trị của pixel đầu ra là giá trị tối thiểu của tất cả các pixel nằm trong kích thước và hình dạng của phần tử cấu trúc. Nhìn vào các số liệu ví dụ dưới đây

    Xói mòn trên một hình ảnh nhị phân

    Xói mòn trên hình ảnh thang độ xám

    các yếu tố cấu trúc

Như có thể thấy ở trên và nói chung trong bất kỳ hoạt động hình thái học nào, phần tử cấu trúc được sử dụng để thăm dò hình ảnh đầu vào, là phần quan trọng nhất

Phần tử cấu trúc là một ma trận chỉ bao gồm các số 0 và 1 có thể có bất kỳ hình dạng và kích thước tùy ý nào. Thông thường nhỏ hơn nhiều so với hình ảnh đang được xử lý, trong khi các pixel có giá trị bằng 1 xác định vùng lân cận. Pixel trung tâm của phần tử cấu trúc, được gọi là gốc, xác định pixel quan tâm - pixel đang được xử lý

Ví dụ, hình dưới đây minh họa một phần tử cấu trúc hình thoi có kích thước 7x7

Phần tử cấu trúc hình kim cương và nguồn gốc của nó

Một phần tử cấu trúc có thể có nhiều hình dạng phổ biến, chẳng hạn như đường thẳng, hình thoi, đĩa, đường tuần hoàn, hình tròn và kích cỡ. Thông thường, bạn chọn một thành phần cấu trúc có cùng kích thước và hình dạng như các đối tượng mà bạn muốn xử lý/trích xuất trong ảnh đầu vào. Ví dụ: để tìm các đường trong ảnh, hãy tạo phần tử cấu trúc tuyến tính như bạn sẽ thấy ở phần sau

Mã số

Mã hướng dẫn này được hiển thị các dòng bên dưới

Bạn cũng có thể tải xuống từ đây

void show_wait_destroy[const char* winname, cv. Mat img];

int chính[int argc, char** argv]

cout

Chủ Đề