功能简介：通过拖动鼠标实现指定区域水印或是斑点的去除。 实现原理：利用opencv鼠标操作setMouseCallback函数框选(左上到右下)需要处理的区域，按下鼠标开始选中，松开鼠标结束，对选中区域进行像素替换(根据不同图像，可选不同方式)，再对选中区域周围高斯滤波，平滑处理，再对整体图像双边滤波(人像可美颜，增强立体感)，对图像做进一步平滑处理。oepncv实现： Mat im
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2024-07-18 09:54:15
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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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图像平滑 模糊/平滑图片来消除图片噪声OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter()2D 卷积 OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作，比如我们的核是下面这样（3×3区域像素的和除以10）：img = cv2.imread('lena.jpg')
# 定义卷积核
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2023-10-18 17:40:57
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在很多基础应用中背景检出都是一个非常重要的步骤。例如顾客统计，使用一个静态摄像头来记录进入和离开房间的人数；或者是交通摄像头，需要提取交通工具的信息等。在所有的这些例子中，首先要将人或车单独提取出来。 技术上来说，我们需要从静止的背景中提取移动的前景如果你有一张背景(仅有背景不含前景)图像，比如没有顾客的房间，没有交通工具的道路等，那就好办了。我们只需要在新的图像中减去背景就可以得到前景对象了。
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2024-02-17 11:17:45
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前言上一篇中我们学习了《OpenCV---HSV颜色空间介绍》，对HSV的颜色进行了一个简单的了解，这一章我们在研究一下利用颜色把想到的数据获取出来。OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数）视频效果
API函数void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upp
基础背景去除是在很多视觉应用里的主要预处理步骤。例如，摄像这样的场景。一个固定摄像头对顾客进行计数，或者交通摄像头对汽车信息进行提取。在所有这些情况下，首先你需要把人或者车辆单独提取出来。技术上你需要从静态背景里把移动的前景提取出来。如果你有一个单独的背景的图像，比如没有顾客的房子的图像，或者没有汽车的路的图像，这就很简单了。值需要在新的图像里把背景去掉就行了。你得到的就是前景。但是在大多数情况下
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2023-09-04 17:49:10
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基本知识灰度图像的存储方式：多通道图像存储方式OpenCV 中的通道存储为 BGR像素值的存储方式RGB 模式，显示设备采用这种模式HSV、HLS 将颜色分解成色调、饱和度和亮度/明度YCrCb 在 JPEG 图像格式中广泛使用CIE Lab* 是一种感知上均匀的颜色空间，它适用来度量两个颜色之间的距离图片的基本操作学习目标：访问像素值并修改访问图片属性设置图像区域（ROI）拆分、合并图像这一节主
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2024-05-27 16:29:44
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1、肤色侦测法 肤色提取是基于人机互动方面常见的方法。因为肤色是人体的一大特征，它可以迅速从复杂的背景下分离出自己的特征区域。一下介绍两种常见的肤色提取：（1）HSV空间的肤色提取 HSV色彩空间是一个圆锥形的模型，具体如右图所示： 色相（H）是色彩的基本属性，就是平常说的颜色名称，例如红色、黄色等，依照右图的标准色轮上的位置，取360度得数值。（也有0~100%的方法确定） 饱和度（
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2012-03-29 18:59:00
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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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## Android Dialog 去除白色背景样式
在Android开发中，Dialog是一个常用的组件，用于显示一些提示信息、用户交互等。默认情况下，Dialog的背景是白色的，但有时我们希望去除这个白色背景样式，使得Dialog看起来更加美观和与App的主题风格更加一致。本文将介绍如何通过修改Dialog的样式来去除白色背景。
### 1. 创建自定义的Dialog样式
首先，我们需要
原创
2023-09-22 14:02:45
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基础opencv读取图片 读图片image_arr = cv2.imread('file_path')灰度图扩展成彩色图可以通过图片的channel判断是否是灰度图。如果需要可以将灰度图扩展到RGB的彩色图（复制灰度图的数据到各通道）
if image_arr.shape[2] == 1:
image_arr_rgb = cv2.cvtColor(image_arr, cv2.CO
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2023-12-26 18:23:22
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Learning Opencv 3 —— 十五章 背景去除 Background Subtraction背景去除概述background subtraction 也被称为 background differencing。这里将首先介绍经典背景模型的缺点，之后将介绍一些更高阶的方法。其中将介绍一种处理室内光线相对稳定的快速方法和一种能够兼容室外场景的一种称为 codebook 速度较慢的方法。背景去
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2023-11-08 15:46:58
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OpenCV学习笔记（二）访问和修改图像像素问题提出基础知识RGB表色模型图像深度图像的Mat结构访问图像像素的语句和方法实例：消除背景网格对灰度图像的处理对彩色图像的处理结语 问题提出之前做开题报告需要画流程图，于是我在网上用了某某免费流程图在线制作，美滋滋地画完后发现——不！能！保！存！。原来只能免费做图，不能免费保存啊。那我就QQ截图呗，可截图有自带的网格背景，如下： 如果放到报告中，与白
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2024-03-15 10:27:47
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文章目录目标基础BackgroundSubtractorMOGBackgroundSubtractorMOG2BackgroundSubtractorGMG 目标本节我们将要学习 OpenCV 中的背景减除方法基础在很多基础应用中背景检出都是一个非常重要的步骤。例如顾客统计，使用一个静态摄像头来记录进入和离开房间的人数，或者是交通摄像头，需要提取交通工具的信息等。在所有的这些例子中，首先要将人或
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2023-09-26 08:45:07
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背景消除建模（BSM）以前我们有两篇介绍过，本章主要是目的是我把Android NDK OpenCV的Demo重新建了一个新的，一是把原来那个DEMO中关于TesserartOCR的相关部分都去掉了，二是在这个Demo中加入多个图片的展示，这样可以显示源图与处理后的图片进行对比了，文章最后会上传Demo的代码。视频效果话不多说，还是先上干货视频中可以看到，我们把源图，基于图像分割的GMM和基于机器
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2024-07-01 20:10:49
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bilateral filter双边滤波器的通俗理解 图像去噪的方法很多，如中值滤波，高斯滤波，维纳滤波等等。但这些降噪方法容易模糊图片的边缘细节，对于高频细节的保护效果并不明显。相比较而言，bilateral filter双边滤波器可以很好的边缘保护，即可以在去噪的同时，保护图像的边缘特性。双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的
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2024-08-29 16:47:39
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1.顶部执行栏调整原： 设置：勾选view==>toolbar 后： 这个一看其实没有什么太大的作用，但是你看这个按钮 这个按钮就是File==>Settings，这样会稍微方便点，只要点击这个按钮就可以打开settings。说明：接下来的页面都是在idea中的File==>Settings内
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2024-05-29 01:40:27
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文章目录一. 掩码操作简介二. 我们的测试用例 一. 掩码操作简介矩阵的掩码操作非常的简单.这个想法是,我们根据掩码矩阵(也称为内核)重新计算图像中每个像素的值.此掩码保存的值将调整邻近像素(和当前像素)对新像素值的影响程度.从数学的观点来看,我们用我们指定的值做加权平均.二. 我们的测试用例让我们考虑一下图像对比度增强方法的问题.基本上,我们想对图像的每个像素应用一下的公式: 第一种表示方法是
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2024-09-24 22:49:38
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# 用Python OpenCV将白色背景变为透明
在图像处理领域，去除白色背景并将其替换为透明背景是一项常见的任务。这里我将引导你完成这个过程，使用Python的OpenCV库。本文将详细说明各个步骤，并将提供必要的代码示例，确保你可以顺利实现这个功能。
## 整体流程
我们通过以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 描述 |
|-------
原创
2024-09-17 06:20:54
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昨天在网上看了一个利用C++里面的opencv实现我的名字的滤镜，感觉很酷，想再python也整个，于是昨天花了一天的时间，整了一个。基本上思想是一样的，只不过python上简化了很多步骤而已，这也是python强大的地方啊！我们使用的是python3.6+opencv3.4.2组合的。分别分为以下几个步骤：1.背景天空分割 2.再融合，以1的mask直接将云图拷贝过来 3.卡通化处理，下面就结合
