投影变换 在放射变换中，物体是在二维空间中变换的。如果物体在三维空间中发生了旋转，那么这种变换就成为投影变换，在投影变换中就会出现阴影或者遮挡，我们可以运用二维投影对三维投影变换进行模块化，来处理阴影或者遮挡。在OpenCV中有类似于getAffineTransform函数：getPerspectiveTransform(src,dst)函数 用来处理计算投影变换矩阵。与getAffineTran
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2024-05-01 23:13:06
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理论形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是决定**操作性质的结构元素**或**内核**。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后，它的变体形式（如“打开”，“关闭”，“渐变”等）也开始起作用。 1. 侵蚀 侵蚀的基本思想就像土壤侵蚀一样，它侵蚀前景物体的边界(尽量使前景保持白色)。内核滑动通过图像(
# Java OpenCV 纹路颜色调整与色彩校正指南
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以进行图像处理，包括纹路颜色调整和色彩校正。在本篇文章中，我们将逐步了解如何使用Java来实现这些功能。下面是整个流程的一个概要表。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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| 1
以下文章来源于OpenCV团队 ，作者华为开源能力中心OpenCV团队
OpenCV在中国的开发团队，非营利目的，致力于OpenCV的开发、维护和推广工作，也即提升OpenCV的软件质量和让更多的人使用OpenCV加快开发效率。编者按：今年OpenCV收到了很多来自中国的贡献，比如DNN的ARM后端Tengine、基于深度学习的文本检测识别、对RISC-V的支持等新功能。在即将发布的4.
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2023-08-01 19:57:40
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# Java OpenCV 基于图片纹路特征提取
## 引言
在计算机视觉领域，纹路特征提取是一项重要的任务。纹路特征可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等多个应用中。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库来提取图片的纹路特征，并给出相应的代码示例。
## 纹路特征提取原理
纹路特征提取是通过分析图像中的纹理、边缘、颜色等特征来识别和描述图像中的纹理信息。其中，边缘检测是一种常用的方法
原创
2023-11-15 10:27:29
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ApproxChains用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
double parameter=0, int mi
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2024-05-13 19:37:58
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图片修复程序-可用于水印去除在现实的生活中，我们可能会遇到一些美好的或是珍贵的图片被噪声干扰，比如旧照片的折痕，比如镜头上的灰尘或污渍，更或者是某些我们想为我所用但有讨厌水印，那么有没有一种办法可以消除这些噪声呢？答案是肯定的，依然是被我们用了无数次的OpenCV这款优秀的框架。OpenCV目前，OpenCV逐步成为一个通用的基础研究和产品开发平台。OpenCV这一名称包含了Open和 Compu
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2024-03-23 10:35:55
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# Java行程消费单的实现指南
本文旨在帮助刚入行的小白开发者理解如何实现一个“Java行程消费单”。整个过程将分为几个步骤，之后详细介绍每一步的具体代码及其说明。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|--------|--------------------------------|
| 1 | 创建项目
原理：通过图像信号函数的极大值来判定图像的边缘像素点。最优边缘检测主要以下面三个参数为评判标准：低错误率：标识出尽可能多的实际边缘以及减少噪声产生。高定位性：表示出边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应：图像的边缘标记具有唯一性，虚假响应边缘应该得到最大抑制。目录（一）Canny的原理（二）Canny库函数的实现（三）再次解释（一）Canny的原理检测步骤：消除噪声边缘检测的算法主要是基于图
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2024-05-11 20:38:10
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原标题：基于OpenCV的图像阴影去除我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。Test_image1.图像中有一个非常明显的阴
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2024-05-08 19:21:36
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背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的
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2024-03-06 09:48:32
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平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1
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2024-04-08 11:27:27
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用GMM提取运动目标，在光照比较强烈的条件下，会把阴影也当成运动目标提取出来。 利用阴影亮度降低而色度基本不变的特点，在HSV空间里利用以下公式进行判断#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "HaarDetect.h"
#inc
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2023-12-08 19:15:54
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## 实现Python纹路更清晰的流程
为了实现Python纹路更清晰，你需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 获取图像 |
| 3 | 进行图像处理 |
| 4 | 显示和保存处理后的图像 |
接下来，我将为你逐步介绍每一步需要做什么，以及需要使用的代码和注释。
### 步骤1：导入所需的库
首先，
原创
2023-10-11 03:24:28
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之前写过一篇关于实现人脸识别的文章， Z先生点记：Pyqt5 + 百度 API 打造一个图像人脸识别、分割的小程序zhuanlan.zhihu.com
里面用到的技术是通过调用百度 API 实现的，本次将借助于 dlib 程序包实现人脸区域检测、特征点提取等功能，dlib 封装了许多优秀的机器学习算法， 可实现人脸识别、检测、识别，视频目标追逐等功能，是由由 C+
计算机视觉：Opencv图像去噪添加高斯噪声添加椒盐噪声均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波参考文献 本博客针对某一原始图片添加高斯或椒盐噪声，再使用均值、中值、高斯和双边滤波对加噪图像进行去噪，相关函数如下所示。 添加高斯噪声def clamp(pv):
if pv > 255:
return 255
if pv < 0:
return
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2023-08-08 23:31:45
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一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像中的细节信息也主要集中在其高频部分,因此,如何去掉高频干扰同时又保持细节信息是关键。为了去除噪声,有必要对图像进行平滑,可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类。在空域法中,图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波。对于均值滤波,它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动,将窗口中心点对应的图
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2024-05-05 16:34:44
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图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度 这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述：基于亮度差算法：这种方法通过比较图像中相邻像素或同一物体不同部分的亮度差异来检测阴影。假设在同一光照条件下，物体表面颜色应相对一致，若出现较大差异则可能被认为是阴影区域。通过统计分析或者阈值处理，可以区分出阴影并尝试通过某种方式（例如线
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2024-07-30 13:48:10
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吐槽一下，在网上查了半天opencv3关于删除最小连通区域的方法，结果还是没找到，就自己写了一个，效果还可以，就发出来和大家分享一下。思路： 1、遍历所有像素点 2、每遍历到一个黑点就去判断是否为连通区域起始点，若是则添加到待检测像素点集合中 3、遍历待检测像素点集合，检测待检测像素点周围（上下左右）的像素点，若是黑点，则添加到待检测像素点集合中，并把当前待检测像素点添加到已检测点集合。若待
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2024-02-18 20:27:54
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最近开始了解图像处理的一些东西，曝一些读《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》的提要吧，和一个室友找的根据背景来追踪目标的简单代码。提要：0. 概述，提要本书的内容1. matlab编程基础，关于matlab图像处理的部分2. visual c++ 处理图像的部
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2024-06-07 06:42:29
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