扩充四边形：x1, y1, x2, y2, track_id = value
width_crop,height_crop = x2-x1,y2-y1
x1_new = int(max(0, x1 - width_crop * 0.1))
y1_new =int(max(0, y1 - height_crop * 0.1))
萌新自学DIA，试着去实现一下某些算法，然后发现奇怪的bug增加了。 在成功装上OpenCV后，试着去腐蚀一下。原图是这样的：处理后的是这样： 当时萌新想到了几种可能：（一个个试下来发现不对，再分析） 1.宽高反了（直观从显示的结果看） 2.腐蚀写的不太对（尤其是卡掉的这个边界位置） 3.默认uchar类型，而我定义了一个int数组，大小不对 4.图像本身太大了，imread就没有读全 5.可能是
一、图像修复简介 图像修复是图像复原中的一个重要内容，其目的是利用图像现有的信息来恢复丢失的信息。可用于旧照片中丢失信息的恢复，视频文字去除以及视频错误隐藏等。简言之，图像修复就是对图像上信息缺损区域进行信息填充的过程，其目的就是为了对有信息缺损的图像进行复原，并且使得观察者无法察觉到图像曾经缺损或者已经修复  
OpenCV数字图像处理基于C++：算术运算和逻辑运算图像的算数运算是对图像进行加减运算，而图像的逻辑运算是对图像进行与、或、非、异或等逻辑运算。通过算术运算可以让图像来达到图像增强的效果；通过逻辑运算对图像进行分割、图像增强、图像识别、图像复原等操作。加法运算（合并两张图片，注意图片格式大小要一致）
特点：输出图像像素的灰度仅取决于两幅或两幅以上的输入图像的对应像素灰度值。算术运算结果和参与运算
首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
1 #include "cxcore.h"
2 #include "math.h"
3 #include <cmath>
4 #include <vector>
5 #include <stdio.h>
6
本文章介绍opencv 的基础基础图像处理API和部分API原理，包括图像的读写和展示，图像的旋转，缩放，平移，镜像，仿射变换。使用python 语言编写。版本 3.6 ，opencv 3 版本01 图片的读写和展示：import cv2
# 读取当前文件夹下面image.png 图片， 1 表示彩色方式读取， 0 表示黑白读取
img=cv2.imread("image.png",1)
# 展
# 使用Java和OpenCV实现图像对齐
在图像处理领域，图像对齐是一个重要的任务，它可以用来将两幅图像进行匹配，使得它们在位置上对齐。这在很多应用中都是必不可少的，比如图像拼接、图像融合等。在本文中，我们将介绍如何使用Java和OpenCV来实现图像对齐的过程。
## 准备工作
首先，我们需要安装OpenCV库，并配置好Java项目，以便能够在项目中使用OpenCV的功能。接下来，我们将
膨胀腐蚀概述 **膨胀和腐蚀是形态学的操作，简单来说就是基于形状的一系列图像处理操作 **膨胀腐蚀是基于高亮部分(白色)操作的，膨胀是对高亮部分进行膨胀，类似“”领域扩张，腐蚀是高亮部分被腐蚀，类似领域被蚕食 膨胀腐蚀的应用和 功能： 消除噪声 分割独立元素或连接相邻元素 寻找图像中的明显极大值，极小值区域 求图像的 梯度 其他相关： 开运算，闭运算 顶帽，黑帽 形态学 梯度
1.均值滤波器 均值滤波是在空域中进行相应的操作，在滤波的过程中选定一个模板，图像中每一点的像素值都由这个模板中所有点的像素值的均值代替。均值滤波公式为：
所需模块与自定义函数import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name, mat):
cv2.imshow(name, mat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()一、均值滤波均值滤波的特点就是对某个像素点附近的所有点数相加
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2023-10-26 16:01:40
54阅读
数据的读取cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像import cv2
img = cv2.imread('E:/opencv/open-cv/2-7/cat.jpg',1)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()cv2.imread()读取图片，当括
图像滤波 滤波是信号和图像处理的基础任务之一。它选择性的提取图像的某些方面，认为这些方面在给定应用的上下文中能传递重要信息。滤波能够取出图像中的噪声，提取感兴趣的可视化特征，允许图像重采样等。滤波能够信号与系统理论中找到根源。我们会展示和滤波相关的重要概念，展示在图像处理应用中滤波器是如何使用的。首先，简单介绍频域分析的概念。我们观察一个图像时，能够看出不同灰度或色彩是如何在图像中分布
【OpenCV】使用OpenCV对图像进行Box滤波1.绘制目标2.核心代码3.运行结果1.绘制目标
原创
2022-10-17 19:42:04
82阅读
一.图像的滤波处理**过滤 ：**是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。 **频域分析 ：**将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻
一：基本概念 滤波是数字图像处理中的一个基本操作，在信号处理领域可以说无处不在。图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，通常是数字图像处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续运算和分析的效果。简单来说，图像滤波的根本目的是在图像中提取出人类感兴趣的特征。 当我们观察一幅图像时，有两种处理方法： 1. 观察不同的灰度（或彩色值）在图像中的分布情
opencv对图像的几何处理及旋转图像的python实现简介：在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。 对于一个相素位置的变换方法如下式中的T就是变换矩
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2023-08-04 13:20:42
252阅读
1.介绍 主流的图像融合算法主要有以下几种： 1）直接进行图像拼接，会导致图片之间有很明显的界线 2）加权平均法，界线的两侧各取一定的比例来融合缝隙，速度快，但不自然 3）羽化算法，即使得图边缘达到朦胧的效果，效果比加权平均法好，但会导致界线处模糊 4）拉普拉斯金字塔
# Python OpenCV对图像拟合椭圆
## 简介
在计算机视觉和图像处理领域，椭圆拟合是一种常见的技术，用于提取图像中的椭圆形状。Python的OpenCV库提供了方便的函数来实现椭圆拟合。
本文将介绍如何使用Python OpenCV在图像中拟合椭圆，并提供代码示例供读者参考。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip命令进行安装：
```she
本文对前面的几篇文章进行个总结，实现一个小型的图像检索应用。一个小型的图像检索应用可以分为两部分：train，构建图像集的特征数据库。retrieval，检索，给定图像，从图像库中返回最类似的图像构建图像数据库的过程如下：生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary)
提取图像集所有图像的sift特征对得到的sifte特征集合进行聚类，聚类中心就是Vocabulary对图像集中的图像重新编
# Python OpenCV对图像高斯模糊实现指南
## 引言
在图像处理领域，高斯模糊是一种常用的模糊处理技术。它通过对图像中的每个像素点应用高斯滤波器来减少图像的高频噪声，使得图像变得更加平滑。本文将指导您如何使用Python OpenCV库来实现图像的高斯模糊。
## 准备工作
在开始之前，您需要安装Python和OpenCV库。可以通过以下方式进行安装：
```
pip insta
