白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念，通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的，在专业摄像领域白平衡应用的较早，现在家用电子产品（家用摄像机、数码照相机）中也广泛地使用，然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易，但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理，理解上存在诸多误区。它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况，有手动白平衡和自动白平衡等方
# 使用Java OpenCV实现背景漂白
在图像处理领域，背景漂白是一种常见的操作，通常用于去除图像中的背景，突出图像中的目标物体。在本文中，我们将介绍如何使用Java OpenCV库来实现背景漂白的功能。我们将首先介绍OpenCV的安装和配置，然后介绍如何使用OpenCV来实现背景漂白，最后给出完整的代码示例。
## 安装和配置OpenCV
要在Java中使用OpenCV，首先需要安装O
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
老猫（sixinying@hotmail.com）
此前，你一定不知道——一部在国外获奖的、以性爱录像为背景的、取材真实生活的、伪纪录片《流血的黄色录像》；而今，你一定会看见——这部被媒体关注的、被专家争议的、被几十万网民追捧的、准炒作噱头“流脓的漂白视频”；今后，这个貌似网络视频老
原创
2008-02-28 17:21:00
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
CamShift算法，即"Continuously Apative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解：1) Back Projection计算2) Mean Shift算法3) CamShift算法在这里主要讨论Back Projection,在随后的文章中继续讨论后面两个算法。Back P
1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
OpenCV的算术与位运算一、图像的加法运算import cv2
import numpy as np
bus = cv2.imread("./image/bus.jpg")
# 图的加法运算就是矩阵的加法运算
# 因此，加法运算的两张图必须是相等的
# print(bus.shape)
img = np.ones((1080, 810, 3), np.uint8) * 100
# 合并
##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
文章目录图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算1.2 图像的减法运算1.3 图像的乘法运算1.4 图像的除法运算1.5 图像的融合2 OpenCV的位运算2.1 非操作2.2 与操作2.3 或操作2.4 异或操作 图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算加法运算：cv2.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
s
本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的算法描述，而且都叫Hilditch算法。不知道那一个才是正宗的，两个算法实现的效果接近，第一种算法更好一些。第一种算法描述参考paper和代码：Linear Skeletons from Square CupboardsSpeedup Metho
OpenCV简单实现AR需用到的算法函数介绍。OpenCV内置提供的追踪算法，目标追踪算法、稠密（密集）光流法、稀疏光流法
目前的AR需求（想要达到的目标）公司目前的需求是要能够指定一个物体开始追踪，将一张预先准备好的图像覆盖在被追踪的物体上，然后镜头偏转缩放各类操作，再转回来仍然可以识别到，并且同样依旧覆盖图片到先前的位置上来。有点类似Google C
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2023-07-17 23:57:44
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⼀、加法运算 在图像处理过程中，经常需要对图像进⾏加法运算。可以通过加号运算符“+”对图像进⾏加法运算，也可以通过cv2.add()函数对图像进 ⾏加法运算。 二．加权和 图像加权和就是在计算两幅图像的像素值之和时，需要将每幅图像的权重都考虑进来。具体的表达式应该是 dst = cv2.addWeighted(src1,alpha,src2,beta,gamma) 第一个参数是求加权和的第一幅图像
原理解释目前立体匹配算法是计算机视觉中的一个难点和热点，算法很多，但是一般的步骤是：A、匹配代价计算匹配代价计算是整个立体匹配算法的基础，实际是对不同视差下进行灰度相似性测量。常见的方法有灰度差的平方SD（squared intensity differences），灰度差的绝对值AD（absolute intensity differences）等。另外，在求原始匹配代价时可以设定一个上限值，来
Vitis HLS 图像处理平台搭建在 2019.2 以上的版本中AMD-Xilinx去除了对 OpenCV 的库函数的直接支持，需要我们手动搭建一个OpenCV的环境（主要是仿真环境），这一步虽然对综合不影响，但是对于算法的功能验证还是不方便，所以这一步对于使用OpenCV进行图像处理还是很重要的一步。今天这一步主要分成几部：第一步，安装所需要的文件（开源）第二步，设置好环境变量第三步，本地编译
内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 学习FAST算法的基本原理 使用opencv中的FAST算法寻找角点原理：之前学习到的一些特征点探测算法效果都很好，但是在实际使用当中速度不够快。一个最好的例子就是SLAM（同步定位与地图构建），运动状态的机器人对计算资源要求有不小的限制。为了解决此问题，两个科学家提出了FAST算法，详细内弄可以参考原文。 使用FAS
OpenCV中KMeans算法介绍与应用
OpenCV学堂
微信号 CVSCHOOL功能介绍 OpenCV学习教程分享、源码讨论、图像处理与计算视觉算法介绍，行业
写在前面：之前想分类图像的时候有看过k-means算法，当时一知半解的去使用，不懂原理不懂使用规则。。。显然最后失败了，然后看了《机器学习》这本书对k-means算法有了理论的认识，现在通过贾志刚老师的视频有了实际应用的理解。 k-means算法原理 注：还是和之前一样，核心都是别人的，我只是知识的搬运工并且加上了自己的理解。弄完之后发现理论部分都是别人的~~没办法这算法太简单了。
