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OpenCV 5 古文字定位测试
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🔧 预处理
灰度转换
高斯模糊核大小
3
双边滤波
d
9
sigmaColor
75
sigmaSpace
75
CLAHE 对比度增强
clipLimit
2.0
tileGridSize
8
⬛ 二值化
方法
不二值化
固定阈值
自适应均值
自适应高斯
Otsu 自动
Triangle
阈值
128
最大值
255
块大小
11
C 常数
2
反转(黑底白字→白底黑字)
🔬 形态学操作
操作类型
不处理
腐蚀 Erode
膨胀 Dilate
开运算 Open
闭运算 Close
形态学梯度
顶帽 Top Hat
黑帽 Black Hat
核形状
矩形 RECT
十字 CROSS
椭圆 ELLIPSE
核大小
3
迭代次数
1
📐 边缘检测
启用 Canny
低阈值
50
高阈值
150
Sobel 核大小
3
🔍 轮廓检测
检索模式
EXTERNAL 外轮廓
LIST 列表
CCOMP 双层
TREE 树形
近似方法
NONE 全部点
SIMPLE 简化
TC89_L1
TC89_KCOS
最小面积
100
最大面积
50000
最小宽高比
0.2
最大宽高比
5
按实度过滤
最小实度
0.3
按矩形度过滤
最小矩形度
0.2
🎨 显示选项
显示外接矩形
显示轮廓线
显示质心
显示编号
显示填充色
线条颜色
随机彩色
红色
绿色
蓝色
古金色
线条粗细
2
↺ 重置参数
🔗 Pipeline
📋 导出结果 JSON
▶
运行检测
Ctrl+Enter
📷
点击上传或拖拽图片
支持 JPG / PNG / BMP,建议分辨率 800×600 以上
📊 检测统计
0
检测区域
0
耗时 ms
-
图片尺寸
-
平均面积
📍 检测区域
上传图片并运行检测后显示结果
📝 运行日志
🔗 处理 Pipeline
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📋 检测结果 (JSON)
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