python+OpenCV

小强学Python+OpenCV之－1.4.5通道拆分(cv2.split)及合并(cv2.merge)

本篇来看一下opencv的两个函数通道cv2.split和通道cv2.merge通道拆分cv2.split#导入库importnumpyasnpimportargparseimportcv2#构造参数解析器ap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i","--image",required=True,help="Pathtotheimage")ar
eric_pycv·2020-08-18 14:10

Python+OpenCV学习（六）改变颜色空间

内容：图像颜色空间的转换，例如：BGR图与灰度图转换，BGR图与HSV转换等。除此之外，我们会创建一个提取物品颜色的视频处理程序。这包括cv.cvtColor(),cv.inRange()等函数。改变颜色空间最常用的颜色空间转变是：BGR图与灰度图转换，BGR图与HSV转换我们用函数cv.cvtColor(input_image,flag)来进行颜色转换，flag决定转换的类型。BGR转Gray用
TanKimko·2020-08-18 14:29

Python+opencv 无法正确读取视频文件（已解决）

今天使用python+opencv进行视频的相关操作，出现能正常读取摄像头但是不能正确读取视频文件，经查阅相关资料，最终得以解决。
Sunshine_in_Moon·2020-08-18 14:55

Python+OpenCV大津法源代码编写

OTSU算法是由日本学者大津于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。具体原理CSDN上一大堆，在此不再赘述，直接上自己写的源代码之前先说一下本人的算法步骤：（1）读入一幅图像；（2）将读入的图像灰度化；（3）将灰度图中各灰度级个数进行统计；（4）统计各灰度级个数占图像的比例；（5）遍历灰度级，根据公式求最大类间方差；（6）最大类间方差对应的灰度级即为阈值，根据阈值对图像进行二值化划分。P
～沐春风～·2020-08-18 14:52

Python+Opencv读取高帧率USB摄像头问题

前几次使用Python+Opencv，对网络摄像头，USB摄像头进行数据采集，基本流程已经炮筒，没什么大问题。最近项目中使用了一款120fps/s的USB摄像头，但是调试好代码运行后，问题来了。
NoamaNelson·2020-08-18 14:31

基于python+opencv的图片质量检测(清晰度+亮度+色偏)

1.清晰度检测：利用拉普拉斯算子计算图片的二阶导数，反映图片的边缘信息，同样事物的图片，清晰度高的，相对应的经过拉普拉斯算子滤波后的图片的方差也就越大。importcv2#利用拉普拉斯defgetImageVar(imgPath):image=cv2.imread(imgPath)img2gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)imageVar=cv2
骚火棍·2020-08-18 13:19

SFM三维重建（Python+OpenCV）

一、基础矩阵原理类似于单应性矩阵，当存在噪声和不正确的匹配时，我们需要估计基础矩阵。与单应性矩阵估计相比，基础矩阵增加了默认的最大迭代次数，改变了匹配的阈值，使其匹配更加精准。基础矩阵描述了空间中的点在两个像平面中的坐标对应关系，不仅包含了本质矩阵E的两个摄像机相关的旋转平移信息，还包含了两个摄像机的内参。可用于简化匹配，去除错配特征。具体公式的推导，参考博客：https://blog.csdn.
ZI薇薇·2020-08-18 11:25

Python+OpenCV将图像转换为二进制格式

下面是我在ubuntu中使用python+OpenCV读取图像并转换为二进制格式文件的代码。
大蛇王·2020-08-18 02:00

python+opencv像素的加减和加权操作

#目标：#1、在图像上进行算术操作，如加减以及按位操作#2、将会学会使用cv2.add(),cv2.addWeights()#参考网站：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_core/py_image_arithmetics/py_image_arithmetics.html#image-arithmeticsimportnump
月下花弄影·2020-08-18 00:09

python+opencv截取指定帧的视频段，同时转换分辨率

在网上看了好久一直没解决问题，好多都是复制粘贴别人的东西，耽误时间，小编在多次尝试和修改后终于成功了，废话不多说，直接上代码：importcv2videoCapture=cv2.VideoCapture('K:/test/00000.mov')fps=30#保存视频的帧率size=(350,256)#保存视频的大小videoWriter=cv2.VideoWriter('K:/test/0000_
毛秀秀·2020-08-17 19:25

Python+OpenCV 图像处理系列（4）—— 图像像素的读写、算术运算、逻辑运算及像素的统计

1.像素的读写可以根据像素的行和列的坐标获取它的像素值。对BGR图像而言，返回值为B，G，R的值。img.shape可以获取图像的形状。它的返回值是一个包含行数h，列数w，通道数ch的元组。注意：如果图像是灰度图，返回值仅有行数和列数。所以通过检查这个返回值就可以知道加载的是灰度图还是彩色图。img.size可以返回图像的像素数目(h*w*ch)img.dtype返回的是图像的数据类型:impor
wohu1104·2020-08-17 17:06

学习笔记(34):Python+OpenCV计算机视觉-高通滤波演示

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10552/234969?utm_source=blogtoedu低频对应图像中变化缓慢的灰度图像，例如一幅大草原图像中，低频对应着广袤的颜色趋于一致的草原高频对应图像中变化越来越快的灰度分量，例如一幅大草原图像中，高频对应着狮子的边缘等信息滤波器：接受（通过）或者拒绝一定频率的分量通过低频的滤波器称为低通滤波器，模糊图像
weixin_44822179·2020-08-17 17:43

Python+OpenCV图像处理之Canny边缘提取

Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：(1)最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；(2)最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小；(3)检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应Canny边缘检测算法可
放错位的天才·2020-08-17 16:03

Python+OpenCV图像处理之轮廓发现

轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。python实现importcv2importnumpyasnp__author__="boboa"defcontours_demo(image):dst=cv2.GaussianBlur(image,(3,3),0)gray=cv2.cvtColor(dst,cv2.COLOR_BGR2GRAY)r
weixin_30419799·2020-08-17 15:30

对Python+opencv一窍不通的小白，开发印章检测与比对的历程（一）

感谢各位博主的链接（如有冒犯）希望能对和我一样的小白有所帮助刚开始听到印章检测与比对，以我超人的第六感就感觉这一定涉及人工智能、机器学习巴拉巴拉这一类的。刚开始感觉特别新奇，对就是新奇。因为之前一值对这一块很好奇。可之后越接触感觉越神奇。环境搭建开始pycharm下载安装：百度一大堆anacoda(里面有python和各种依赖库)下载安装：百度一大堆（链接奉上：https://www.cnblog
小白学习吧啦吧啦·2020-08-17 14:24

python+opencv 简单阈值算法

本文先了解一个简单阈值函数，以了解一个阈值算法的具体参数。然后比较不同阈值函数的区别。同样的，先用一副图说明本文重要大纲：#!usr/bin/envpython#coding:utf-8importcv2img=cv2.imread('cat.jpg')img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#先将图像矩阵进行二值化#img=cv2.imread('cat.
月下花弄影·2020-08-17 13:45

Python+OpenCV实现图像处理OCR手写数字识别原理

文章目录一、基本原理1、载入训练图片：2、图片分割：3、灰度处理：4、数据矩阵化：5、分配训练集与测试集：6、将训练测试集进行标定：7、创建KNN邻近：8、使用测试集：二、具体代码1、训练与测试准确率代码2、通过训练模型对某张500*500像素图片进行识别附录1、训练图片2、测试图片一、基本原理1、载入训练图片：读取OpenCV安装目录下手写图片合集(图片地址：opencv\sources\sam
TDD_0628·2020-08-17 13:33

学习笔记(29):Python+OpenCV计算机视觉-图像梯度-scharr算子及其函数使用

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10552/234944?utm_source=blogtoeduscharr算子使用3*3的sobel算子时，可能不太精准scharr算子的效果更好dst=Scharr(src,ddpeth,dx,dy)参数同sobel等价于：dst=Sobel(src,ddpeth,dx,dy,-1)importcv2importnu
投篮不准的小宇哥·2020-08-17 13:35

中文简历表格提取，手写汉字识别(Python+OpenCV)

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程公众号：datayx最近做了个手写汉字简历识别比赛，需要先提取表格中含有指定信息的各个框，再用TensorFlow对框中的信息进行汉字、数字、英文识别。所有代码获取：本文相关代码项目获取方式：关注微信公众号datayx然后回复简历即可获取。AI项目体验地址https://loveai.tech网上对表格框的提取的相关资料较
demm868·2020-08-17 12:40

Python+opencv学习记录22：开闭操作

文章目录1.开闭操作原理1.1开操作1.2闭操作2.开闭操作的应用2.1开操作2.2闭操作3.提取物体特征完整代码1.开闭操作原理图像处理中的开闭运算是两个很重要的形态学操作，它们两个从基本的腐蚀与膨胀操作演变而来的，这些操作主要应用在二值图像的处理上，灰度图像也可以。1.1开操作开操作是先腐蚀，后膨胀，作用是用来消除小物体和噪点、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积，提取水平或竖直的线。1
d127·2020-08-17 12:00

Python+opencv学习记录23：分水岭算法

文章目录1.算法简介2.分水岭图像分割2.1.获取灰度图像，二值化图像，进行降噪2.2.形态学操作进一步消除噪点2.3.膨胀操作获得大部分背景区域2.4.距离变换获取确定的前景色2.5.获取种子2.6.分水岭变换完整代码1.算法简介分水岭算法(WatershedAlgorithm)，是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕山，山围水的情形。任
d127·2020-08-17 12:00

Python+opencv学习记录24：人脸检测

学习opencv也有一段时间了，opencv里的知识要深究的话，可以说是无穷无尽，里面的要用到的数学知识很丰富，只可惜自己的数学达不到那种程度，所以只能通过相应的实践来弥补了。最近做了一个简单的人脸检测来结束目前opencv的基础学习，之后的路依然要脚踏实地地走下去。文章目录1.原理2.实际操作2.1.人脸检测2.2.人脸和眼睛的检测完整代码1.原理做人脸检测，首先要从图像中提取出特征，而本文则利
d127·2020-08-17 12:00

Python+opencv学习记录21：膨胀与腐蚀

文章目录1.原理1.1膨胀1.2腐蚀2.相应的代码2.1腐蚀操作2.2膨胀操作3.彩色图像的膨胀与腐蚀完整代码1.原理腐蚀与膨胀是最基本的两个形态学操作，它们的作用有：1.消除噪声；2.分割独立的图像元素，以及连接相邻的元素；3.寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。1.1膨胀膨胀将图像A与任意形状的内核B（通常为正方形或圆形）进行卷积，内核B有一个可定义的锚点，通常定义为内核中心点，在进行此
d127·2020-08-17 12:00

Python+opencv学习记录20：轮廓发现

文章目录1.轮廓发现1.1发现轮廓1.2绘制轮廓2.操作步骤2.1阈值法获取轮廓2.2使用Canny边缘检测获取轮廓完整代码1.轮廓发现轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。1.1发现轮廓在此步骤中我们会使用到findContours这个API，其原型为：cv2.findContours(image,mode,method[,contou
d127·2020-08-17 12:59

Python+opencv学习记录9：图像直方图

文章目录1.什么是图像直方图2.实际操作2.1.绘图库的安装2.2.绘图库直接计算直方图2.3.图像直方图的绘制完整代码1.什么是图像直方图从数学的角度来讲，直方图又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。图像直方图是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。这种直方图中，横坐标的左侧为
d127·2020-08-17 12:29

Python+opencv学习记录5：ROI与泛洪填充

文章目录1.概念1.1.ROI1.2.泛洪填充算法2.代码实现2.1.ROI2.2.泛洪填充完整代码1.概念1.1.ROIROI（regionofinterest），感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。在图像处理领域，感兴趣区域(ROI)是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是你的图像分析所关注的重点。圈
d127·2020-08-17 12:29

Python+opencv学习记录8：边缘保留滤波（EPF）

文章目录1.高斯双边模糊1.1原理1.2代码解析2.均值迁移模糊2.1.原理2.2.代码解析完整代码1.高斯双边模糊1.1原理前文提到的高斯模糊只考虑了像素空间的分布，而没有考虑差异问题。高斯滤波在滤波时会将图像中各个颜色区域的边缘同区域本身一同模糊掉，而高斯双边滤波则是对各个区域的交界边缘有所保留。若想了解其更深的原理，可以参考以下两篇文章：http://www.360doc.com/conte
d127·2020-08-17 12:29

Python+opencv学习记录7：高斯模糊

文章目录1.高斯模糊2.代码实现完整代码1.高斯模糊高斯模糊（英语：GaussianBlur），通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明的屏幕观察图像。在计算机视觉算法中，高斯模糊通常用于预处理阶段，降低高斯噪声，以增强图像在不同比例大小下的图像效果。若想更加细致地了解高斯模糊原理，可以参考高斯模糊的算法2.代码实现高斯模糊主要用于滤除高斯噪声
d127·2020-08-17 12:29

python+opencv提取视频中手部轮廓

目录一、高斯滤波（1.1）思路（1.2）源码二、YCrCb肤色检测（2.1）思路（2.2）源码三、傅里叶描述子提取手部轮廓（3.1）思路（3.2）源码一、高斯滤波（1.1）思路加载图像（opencv，截图保存saveROI）边缘轮廓（高斯滤波，cv2.GaussianBlur）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取（canny检测，cv2.findContours）绘制轮廓（cv2.drawCo
cungudafa·2020-08-17 12:55

Python+OpenCV图像处理（五）—— 像素运算

最近在忙毕业设计，只能偶尔更新博客........一、像素的算术运算像素的算术运算涉及加减乘除等基本运算（要进行算术运算，两张图片的形状（shape）必须一样）代码如下：#像素的算术运算(加、减、乘、除)两张图片必须shape一致importcv2ascvdefadd_demo(m1,m2):#像素的加运算dst=cv.add(m1,m2)cv.imshow("add_demo",dst)defs
aiyizou6070·2020-08-17 11:07

Python+OpenCV图像处理之边缘提取

一、简介在图像处理中，边缘提取是一种基础的图像处理算法，常用于图像识别以及跟踪领域，为进一步分析和理解图像做准备，下面介绍两种不同的图像边缘检测方法。二、边缘检测方法本文介绍的边缘检测方法包括直接使用高斯滤波器检测和Canny边缘检测两种方法。1.高斯滤波器提取边缘特征高斯滤波是一种线性平滑滤波，可以用于消除图像中的高斯噪声。简言之，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由
weixin_42709563·2020-08-17 11:20

Python+opencv学习记录17：Canny边缘提取

文章目录1.Canny算法的介绍2.Canny算法流程完整代码1.Canny算法的介绍Canny算法是一种边缘检测算法，它是由JohnCanny在1986年提出的。Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。2.Canny算法流程Canny边缘检测算法是由以下步骤组成的：1.图像降噪。梯度算子可以用于增强图像，本质上
d127·2020-08-17 10:39

python+opencv 轮廓发现（基于二值图像）

轮廓发现实基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果。API介绍：1、——findContours发现轮廓2、——drawContours绘制轮廓cv.RETR_TREE，外轮廓内部的轮廓也会标记cv.RETR_EXTERNAL，只标记外轮廓importcv2ascvimportnumpyasnpdefedge_demo(image):blurred=
菜椒123·2020-08-17 10:02

python+opencv Canny边缘提取

Canny是边缘检测算法，是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用。步骤：1、输入图像通过高斯模糊（GaussianBlur），去掉一些噪声。2、灰度转换（cvtColor）3、计算梯度（Sobel、Scharr）4、非最大信号抑制5、高低阈值输出二值图像非最大信号抑制通俗意义上是指寻找像素点局部最大值，将非极大值点所对应的灰度值置为0，这样可以提出一大部分非边缘的点。高低阈值连接：1、T1、T2为
菜椒123·2020-08-17 10:59

python+opencv打开大华摄像机视频

学习笔记python+opencv打开大华摄像机视频python+opencv打开大华摄像机视频importcv2#大华摄像机的视频采集语句，subtype=1，辅码流。0，主码流。
aszhongjian·2020-08-16 18:50

Python+OpenCV实现增强现实！快来召唤你的库洛牌！！！

相信大家都看过或者听过《摩卡少女樱》这部动漫，是不是非常羡慕小樱能够从库洛牌中召唤出各种各样会有魔法的人呀？！今天，博主就来教教大家如何实现召唤吧！！！学会以后相信你一定可以召唤神龙滴！！召唤其实是一种几何投影，将虚拟三维模型投射到图像上。它需要先对图像（也就是库洛牌）进行标定，确定投影和图像的相对位置，保证即使图像方向变了，大小变了，也可以实现召唤！！！然后我们设置一些相机参数，让我们真实世界的
Eating Lee·2020-08-16 14:14

Python+OpenCV对灰度图像进行伪彩色处理

代码如下：（python+OpenCV）importcv2im_gray=cv2.imread("H:/gdal/rs-data/result/ndvi.jpg",cv2.I
清秋晚歌·2020-08-16 08:08

python+OpenCV图像处理（二）图像像素的访问、通道的合并与分离

图像像素的访问、通道的合并与分离（一）像素访问在第一篇博客中，向大家介绍了，所谓的图像在计算机看来就是一个矩阵，对于RGB图像矩阵一共有三层，分别代表着RGB通道，矩阵中每一个数的大小代表着不同通道的亮度，范围在0~255之间。访问图像的像素，就如同对矩阵元素的访问，很好理解。print(img[0][0][0])输出为：34也可以对所读取的图像矩阵的像素进行赋值foriinrange(400):
Jumping boy·2020-08-16 07:24

Spring Boot+Maven实现车牌训练、识别系统

目录1、项目功能2、项目概述3、项目环境之前为各位朋友分享过Python+OpenCV实现车牌检测与识别，本篇博文为各位分享SpringBoot+Maven实现车牌训练、识别系统。
不脱发的程序猿·2020-08-16 07:11

[Python+OpenCV项目实战]——OpenCV的DNN模块

文章目录一、代码1.1utils_paths.py1.2utils_paths.py二、结果代码目录：一、代码1.1utils_paths.pyimportosimage_types=(".jpg",".jpeg",".png",".bmp",".tif",".tiff")deflist_images(basePath,contains=None):#returnthesetoffilesthat
wa1tzy·2020-08-16 02:42

[Python+OpenCV项目实战]——背景建模

文章目录一、代码二、效果（视频格式）一、代码importnumpyasnpimportcv2#经典的测试视频cap=cv2.VideoCapture('test.avi')#形态学操作需要使用kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3))#创建混合高斯模型用于背景建模fgbg=cv2.createBackgroundSubtrac
wa1tzy·2020-08-16 02:42

[Python+OpenCV项目实战]——全景图像拼接

文章目录一、代码二、效果一、代码importnumpyasnpimportcv2classStitcher:#拼接函数defstitch(self,images,ratio=0.75,reprojThresh=4.0,showMatches=False):#获取输入图片(imageB,imageA)=images#检测A、B图片的SIFT关键特征点，并计算特征描述子(kpsA,featuresA)
wa1tzy·2020-08-16 02:42

[Python+OpenCV项目实战]——信用卡数字识别

文章目录一、代码二、效果一、代码#导入工具包fromimutilsimportcontoursimportnumpyasnpimportargparseimportcv2importmyutils#指定信用卡类型FIRST_NUMBER={"3":"AmericanExpress","4":"Visa","5":"MasterCard","6":"DiscoverCard"}#绘图展示defcv_
wa1tzy·2020-08-16 02:41

[Python+OpenCV项目实战]——答题卡识别判卷

文章目录importnumpyasnpimportcv2#正确答案ANSWER_KEY={0:1,1:4,2:0,3:3,4:1}deforder_points(pts):#一共4个坐标点rect=np.zeros((4,2),dtype="float32")#按顺序找到对应坐标0123分别是左上，右上，右下，左下#计算左上，右下s=pts.sum(axis=1)rect[0]=pts[np.ar
wa1tzy·2020-08-16 02:41

Python+OpenCV学习（15）---Lucas Kanade 角点光流轨迹跟踪

利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。LucasKanade光流法是进行视频中角点的轨迹跟踪的算法，该算法可以用来进行人体肢体动作的轨迹跟踪，获取轨迹数据后可以通过模式识别的手段进行动作识别，
FireMicrocosm·2020-08-15 21:43

车牌号码识别程序分享

程序部分为网上获取程序修改而来，并在其中加入了自己的注释和理解采用python+opencv进行程序编写。
chenkz123·2020-08-15 12:57

python+OpenCV图像处理（十二）车牌定位中对图像的形态学组合操作处理

车牌定位中对图像的形态学组合操作处理所谓的车牌定位，其中最关键的部分就是对图片的处理，参数的设置，并使之拥有泛化能力。首先传入图片，在进行大规模的图片处理时，因为无法确定图片的尺寸，所以需要将原始图片进行等比例的缩放。orgimg=cv2.imread('chepai3.jpg')#压缩图像img=cv2.resize(orgimg,(400,int(400*img.shape[0]/img.sh
Jumping boy·2020-08-14 05:54

python+opencv(cv2)实现图片车牌目标识别

前两天看了几篇图像处理方面的文章，然后了解到车牌识别，是一个典型的目标提取的处理过程。然后就按照一般处理方法，进行了一些小的实验，效果不是很好，纯属好奇。仅供参考。importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromPILimportImagedefshow_pic(path):#读入图initial_img=cv2.imread(
Foneone·2020-08-14 04:16

python基础教程：python+OpenCV实现车牌号码识别

这篇文章主要介绍了python+OpenCV实现车牌号码识别，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下基于python+OpenCV的车牌号码识别，供大家参考，具体内容如下车牌识别行业已具备一定的市场规模
程序员学府·2020-08-14 04:59

开/闭运算(python+opencv)

接下来介绍图像形态学中的几个基本操作：腐蚀、膨胀、开操作、闭操作。腐蚀好吧，其实就是选择滑动窗口中像素值最小的点（局部最小值）公式表示：dst(x,y)=erode(src(x,y))=min(x′,y′)src(x+x′,y+y′)dst(x,y)=erode(src(x,y))=min(x′,y′)src(x+x′,y+y′)可以理解为，移动结构B，如果结构B与结构A的交集完全属于结构A的区域
风 先生·2020-08-13 16:37
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