对于OpenCV1.0基于 C 语言接口而建的图像存储格式IplImage*，如果在退出前忘记release掉的话，就会照成内存泄露。虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题，但一旦我们写的代码变得越来越庞大，我们便会开始越来越多地纠缠于内存管理的问题。
OpenCV踏入2.0时代，用Mat类数据结构作为主打之后，OpenCV变得越发像需要很少编程涵养的Matlab那样，上手超级快。甚至有些函
OpenCV图像处理（一、核心操作）灰度：使用黑色调表示物体，黑色为基准色，用不同的饱和度的黑色来显示图像。二值图像：只有黑和白两种颜色。0表示黑，255表示白；R/G/B = 0/255;灰度图像：在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度；R=G=B;彩色图像：每个像素通常由RGB三个分量来表示。分别介于（0，155）一、图像的基础操作1. 获取图像并更改像素1.1 读入图像import cv2
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2024-01-30 01:44:01
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这几天基础OpenCV，练习写了一个去黑边程序，新手代码，记录一下。 该方法为扫描线法，遇到非黑边内的（0，0，0）黑色时，用坐标排除（不在边界上跳过）。 PS：这里还提供一种区域增长思路，找图片黑色区域，面积最大的区域为需要去除的黑边。基本思路遍历导入图片，遍历像素，找到黑边所在的矩形框坐标，剪切图片（一分为四）。根据矩形坐标，计算新的地理位置信息。删除带有黑边的图片和tfw文件信息打开和写入保
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2023-10-21 15:39:39
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理论什么是反向投影？反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲， 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。如果你有一个肤色直方图 ( Hue-Saturation 直方图 ),你可以用它来寻找图像中的肤色区域。反向投影的工作原理？假设你已经通过下图得到一个肤色直方图(Hue-Saturation)， 旁边的直方图就是&
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2024-07-08 15:13:29
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初稿完成于2020.2.1唔，上节课讲了讲图像的形态学滤波操作与画图操作（画图操作还是很常用的——你在识别到某个目标时总不能直接把它的坐标输出来看吧，边比对坐标和原图像眼睛会花的orz，所以需要在图像中将目标实时地框出来）。这节课主要是讲一下整个图像识别操作的流程，并介绍一下一些使用Mat类变量的小技巧（包括访问图像的单个像素点、改变图像大小的操作以及ROI区域的提取）。当然首先，需要介绍一下C+
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2024-06-12 17:47:11
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# MySQL按逗号拆分去除相同元素
在处理数据时，我们经常会遇到需要将字符串按逗号拆分并去除相同元素的情况。MySQL作为一个强大的关系型数据库管理系统，提供了丰富的字符串处理函数，可以帮助我们实现这一需求。本文将详细介绍如何使用MySQL的函数来按逗号拆分字符串并去除相同元素。
## 1. 拆分字符串
在MySQL中，我们可以使用`SUBSTRING_INDEX()`和`FIND_IN_
原创
2024-07-24 03:57:19
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在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年香港中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。 &nb
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2024-04-03 14:15:29
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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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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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SRCNN算法流程训练测试实验结果参考博客 超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即Single Image Super-Resolu
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2023-12-21 02:27:11
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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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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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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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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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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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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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原作者：robberjohn 博客已删除了，源码下载链接在 对于二值化图像，去除孔洞时采用的方法实际上与去除小区域相同，因此完全可以用同一个函数进行。 这两个功能可以采取区域生长法来实现。须注意，
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2024-08-09 08:50:28
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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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