KMeans算法是数据聚类的重要算法之一。本文将对该算法进行原理的简单介绍以及API函数的介绍，同时举出两个例子：基于kmeans对数据的聚类和基于kmeans对图像的分割。 （PS：作为学习Opencv的小白，及时记录所学习的东西，以便以后自己查阅方便。）一.KMeans方法概述无监督学习方法 （不需要人为干预定义什么类，自动执行）分类问题，输入分类数目，初始化中心位置硬分类方法，以距离度量迭代
转载
2024-10-23 15:43:40
51阅读
找了很久，没找到可以直接求元素和的函数。但找到了 对图像数据元素进行操作的三个方式：方法一：指针访问：C操作符[]；方法二：迭代器iterator；方法三：动态计算。方法一：指针访问方式void sumMat(Mat& inputImg, double sum, double mean)
{
sum = 0.0;
int rowNumber = inputImg.rows;
int
转载
2024-05-23 11:09:08
45阅读
ROI区域图像叠加&图像混合（2）：计算数组加权和: addWeighted（）函数 这个函数的作用是计算两个数组（图像阵列)的加权和。原型如下: void (InputArray src1,double alpha，InputArray src2，double beta,doublegamma,OutputArray dst, int dt ype
目录引言：安装OpenCV模板匹配函数介绍模板匹配示例1. 准备图像2. 执行模板匹配3. 查找匹配位置4. 绘制矩形框5. 显示结果完整代码展示 结论引言：在计算机视觉领域，模板匹配是一种强大的技术，用于在一幅图像中寻找特定图案或物体的位置。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了丰富的工具来执行模板匹配任务。在本篇博客中，我们将学习如何使用OpenCV进行模板匹配，并展示一个简
转载
2024-06-20 16:17:24
30阅读
@[TOC]这真是份较为认真的打卡Task01 OpenCV框架与图像插值算法1.插值算法原理介绍最近邻插值算法双线性插值算法 2.OpenCV代码实践cv.resize()各项参数及含义 3.实战咯1+2：正正经经的基础理论知识复制黏贴嘿嘿 3：请一定跳到我最后去康康我搞出来的章鱼哥！！）算法理论在一幅输入图象中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上
转载
2024-05-22 19:58:21
41阅读
# 如何在Python中使用OpenCV进行Mask叠加
在计算机视觉领域，Mask叠加是一种常见的操作，它允许我们通过掩码（Mask）来提取或修改图像中的特定区域。通过使用Python的OpenCV库，我们可以轻松地实现这一过程。下面，我们将一起学习如何在Python中使用OpenCV进行Mask叠加。
## 整体流程
在进行Mask叠加之前，我们需要明确每个步骤。下面的表格展示了整个流程
# Python OpenCV Mask 合并指南
在计算机视觉领域，合并多个掩码（mask）是一个常见的操作，特别是在图像分割和目标检测的任务中。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来实现掩码的合并。我们将循序渐进，为初学者提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤完成掩码的合并：
| 步骤 | 描述 |
在这篇博文中，我们将探讨如何使用 Python OpenCV 进行图像处理中的“mask 拷贝”操作。这个过程不仅涉及图像的基本操作，还包括一些性能指标与技术演进，让我们一起来深入了解吧。
### 背景定位
Python 的 OpenCV 库是计算机视觉领域的一个强大工具，广泛应用于自动驾驶、图像识别等领域。随着技术的不断发展，OpenCV 从最初的 C++ 版本逐步扩展到了 Python，成
在计算机视觉领域，使用 Python OpenCV 创建 mask（掩膜）是处理图像的一项重要技术。无论是分割、识别对象，还是在特定区域应用滤镜，mask 都是必不可少的工具。本篇文章将带你详细了解如何在 Python OpenCV 中创建 mask 的过程，从环境准备到扩展应用，涵盖了各个环节。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保有合适的环境来运行 Python OpenCV。首先确保
# 实现python opencv copyTo mask
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发者 ->> 小白: 介绍copyTo mask的实现步骤
开发者 ->> 小白: 提供代码示例和注释
```
## 介绍
在Python的OpenCV库中，有一个函
原创
2024-01-09 11:15:38
257阅读
在对图像处理特别是使用 Python 和 OpenCV 进行图像掩膜（mask）叠加的过程中，我们需要对整个环境、架构及安装过程进行全面记录。在此，将整个过程以复盘记录的方式分享。
---
### 环境预检
在进行 Python OpenCV 的掩膜叠加前，需要确保开发环境的正确性。首先，下面是硬件配置表，以及我们依赖的版本对比代码。
| 硬件配置 | 说明
OpenCv笔记2020Opencv学习笔记Day-01：矩阵的掩膜操作00：注意点01：原理思路02：函数思路Day-02:Mat文件处理与初始化Mat文件初始化：Day-03:图像操作与混合01、加载图像02、读写像素 && 像素处理03、使用bitwise_not取反04、空白图像赋值05、对RGB图像的处理06、总体思路Day-04：图像混合01、图像混合02、调整图像亮
转载
2023-11-06 22:28:08
54阅读
⚠️由于自己的拖延症，3.4.3翻到一半，OpenCV发布了4.0.0了正式版，所以接下来是按照4.0.0翻译的。⚠️除了版本之外，其他还是照旧，Template Matching。目标在本章你会学到：使用模板匹配找出图像中的对象你会看到以下函数：cv.matchTemplate()， cv.minMaxLoc()理论模板匹配是一个搜索并在一张更大的图像中找出模板图像位置的方法。OpenCV带有一
转载
2023-11-27 19:46:43
94阅读
其实opencv 里面很多函数都是会带有一个mask 参数的，很多同学都不知道它到底有什么用，好像在实际运用中忽略它也没有什么问题 我在这里就抛砖引玉，详细分析一个常用函数cvcopy里面的mask ，希望可以给大家一点点指引。 以下内容来子opencv安装文件夹中自带的pdf文档。  
# Python语言opencv求图像的差集
## 简介
在计算机视觉领域中，OpenCV是一种广泛使用的开源计算机视觉和机器学习软件库。它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。本文将介绍如何使用Python语言结合OpenCV库实现图像差集的计算。
## 整体流程
为了实现图像差集的计算，我们需要经历以下步骤：
```mermaid
journey
title 实现图像差
原创
2023-09-06 16:35:39
207阅读
本篇博客记录学习OpenCV-Python模板匹配的相关知识。使用模板匹配在一幅图像中查找目标。学习到的函数有： cv2.matchTemplate()， cv2.minMaxLoc()。原理模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。 OpenCV 为我们提供了函数： cv2.matchTemplate()。如同 2D 卷积，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一
转载
2023-11-10 01:46:40
189阅读
# 如何使用 OpenCV 在 Python 中创建图像 Mask
OpenCV 是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库，可以轻松实现图像处理功能。本文将重点介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 创建图像 Mask。Mask 的主要作用是对图像中特定区域进行筛选、处理或分析。
## 整体流程
创建图像 Mask 的过程可以分为以下几个步骤。下面的表格概述了整个流程及每一步的具体操作
原创
2024-09-24 05:51:56
248阅读
# 使用Python和OpenCV对图像进行Mask处理的入门指南
作为一名刚入行的小白，可能对Python和OpenCV这两个强大的工具不够熟悉。本文将引导你通过简单易懂的步骤，了解如何使用Python和OpenCV对图像进行Mask处理。我们会首先概述整个流程，然后详细讲解每一步中需要执行的代码，同时附上注释，方便你理解每行代码的功能。
## 整体流程
在进行图像加Mask的过程中，我们
可以通过掩模矩阵（通常来讲叫核）对图像的每个图像像素值重新计算。这个掩模板能够调整临近像素包括当前像素对新像素的影响程度。从数学的角度来讲，我们用特殊的值对当前的值做了一个加权平均的操作。举个例子，设想一个图像对比度增强的方法，基本上，我们要将下面的公式应用到每一个像素上： 这里写图片描述 第一个公式是用数学公式，第二个是用一个掩模板。将掩模板中心放到你想计算像素上，将像素值累加并乘以与重叠矩阵值
脑与认知科学第一次作业一、作业内容：1、输入RGB图像，输出HSV图像。2、分离并输出R/G/B和H/S/V单通道图像。 二、术语概念及相关原理：1、Q:RGB图像和HSV图像：A:RGB表示三种颜色，红、绿、蓝，是一种三通道的颜色系统，RGB图像是这三种颜色变化及叠加得到的图片；HSV是根据颜色的直观特性确定的一种空间颜色，也称为六角椎体模型，H、S、V分别表示色调、饱和度、亮度。色调
