在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。看到一篇博客是介绍这个，但他用的是PIL中的Image实现的，感觉比较麻烦，于是利用Opencv库进行了更简洁化的实现。相关背景要识别两张相似图像，我们从感性
# 解决方案：计算两个图像之间的色差
## 问题描述
在图像处理中，我们经常需要比较两幅图像之间的差异，其中色彩是一个重要的比较指标。如何计算两个图像之间的色差，是一个常见的问题。
## 解决方案
Python提供了许多库和工具，可以方便地计算图像之间的色差。其中一个常用的库是OpenCV，下面我们通过OpenCV来实现计算两个图像之间的色差。
### 步骤一：安装OpenCV
首先，我们需
原理 要比较两个直方图( and ), 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的对比标准 () 。OpenCV 函数 compareHist 执行了具体的直方图对比的任务。该函数提供了4种对比标准来计算相似度：Correlation ( CV_COMP_CORREL )其中 是直方图中bin的数目。Chi-Square ( CV_COMP_CHISQR )Intersection ( CV_C
# OpenCV Python 实现图片拼接
## 前言
在图像处理中，图片拼接是一项非常常见的任务。它可以将多张图片拼接在一起，以形成一个更大、更完整的图像。图片拼接在很多领域都有应用，比如全景拼接、卫星图像拼接、医学图像处理等等。
本文将介绍如何使用 OpenCV Python 来实现图片拼接。我们将使用 OpenCV 库中的函数和方法，以及一些基本的图像处理知识，来拼接两个图片并生成一
直方图比较方法-概述对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间
然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度进
而比较图像本身的相似程度。Opencv提供的比较方法有四种：Correlation 相关性比较 -（计算结果范围为 -1到1 -1很不相关，1完全一样 ）Chi-Square 卡方比较 -（计算结果越接近0，两个直方图越相似）Intersecti
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2023-08-28 14:03:08
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前文我们讲过使用Opencv现有的Kmeans聚类函数来获取COCO数据集anchor框尺寸：直接调用Opencv函数是很方便，不过存在一个问题：Opencv的Kmeans函数默认使用欧式距离来度量样本之间的距离，而且这是不可更改的。然而不同样本的宽、高差距通常比较大，使用欧式距离会导致聚类结果误差很大，因此yolo目标检测系列的作者改为使用iou来衡量样本距离，使得Kmeans聚类结果更准确稳定
# Python Opencv CIE色差计算
在图像处理领域，CIE色差是一种用于比较颜色之间相似度的测量方法。在OpenCV中，可以使用Python来计算两个颜色之间的CIE色差，以便进一步分析图像的色彩信息。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来计算CIE色差，并提供代码示例以帮助读者更好地理解该过程。
## 什么是CIE色差？
CIE色差是根据国际照明委员会（CIE）制定的标
前言图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧，你用你的手机对某一场景拍照，但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来，所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图，来把你要拍的所有景物记录下来。那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢？我们利用opencv
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、实现思路二、开发环境三、使用步骤1.创建像素融合的Shader2.创建渲染相机3.创建Rendertexture4.以材质方式渲染Rawimage5.效果展示（UI背景是黄色）总结 前言最近有个需求，需要使用Unity的URP通用管线来开发项目，其中有个场景是需要在UI中显示动态的角色模型，而且背景是透明的。初闻这个
# Python OpenCV 计算两个坐标距离
## 引言
计算两个坐标之间的距离在计算机视觉和图像处理中非常重要。在Python中，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了各种功能来处理图像和视频。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来计算两个坐标之间的距离。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装OpenCV库。可以使用以下命令来安装OpenCV库：
```
p
原创
2023-09-20 08:02:13
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文章目录如何制作一张包含无数小图的图片主要步骤1. 搜集图片2.搭建操作显示界面3. OpenCV图像操作4. 展示过程，保存图片图像透明度资源下载 如何制作一张包含无数小图的图片效果展示主要步骤搜集图片，需要大量图片，最好各种颜色都有，可以从百度图片爬；pyqt5 搭建界面与主要按钮OpenCV获取图像，对比图片相似度，进行替换展示处理过程，保存图片1. 搜集图片本例通过对百度图片进行爬取，获
文章目录0 前言2 相关技术2.1 VGG-Net模型2.2 VGG-Net在植物识别的优势(1) 卷积核，池化核大小固定(2) 特征提取更全面(3) 网络训练误差收敛速度较快3 VGG-Net的搭建3.1 Tornado简介(1) 优势(2) 关键代码4 Inception V3 神经网络4.1 网络结构5 开始训练5.1 数据集5.2 关键代码5.3 模型预测6 效果展示6.1 主页面展示6
如果有两张分辨率为32x32的黑白图片，要计算这两张图片的相似度该怎么办？根据这篇文章《数学之美 系列 12 - 余弦定理和新闻的分类》的介绍，我们只需要计算一下两个1024位(32x32=1024)的向量之间的夹角的余弦即可，结果越接近于1，相似度就越高。好了，理论基础有了，下面说怎么存储我们的向量。因为图片上只有两种颜色，所以用1位二进制足以表示。那就认为白色的点为0，黑色的点为1。这样，我们
《OpenCV轻松入门：面向Python》学习笔记(九）1-3 查找并绘制轮廓、矩特性及Hu矩4. 轮廓拟合4.1 矩形包围框4.2 最小包围矩形框4.3 最小包围圆形4.4 最优拟合椭圆4.5 最优拟合直线4.6 最小外包三角形4.7 逼近多边形5. 凸包5.1 获取凸包5.2 凸缺陷5.3 几何学测试5.3.1 测试轮廓是否是凸形的5.3.2 点到轮廓的距离6-7 利用形状场景算法比较轮廓及
色彩有多种颜色空间表示方式,如RGB,HSV,HSL,LAB等等, RGB颜色空间:RGB颜色空间相对简单,也最为普遍,就分为三个颜色通道,分别为红色,绿色,蓝色这三种基本色调的值,然后将这三个颜色融合在一起,也就成为一种颜色.但用RGB比较颜色之间的相似度时,存在很大的问题,不建议直接使用,因为往往一个通道的一点改变,会导致最后融合在一起的颜色发生巨大变化,而如果三个通道的同时改变,却
import cv2import numpyimage=cv2.imread("12.jpg")image=image.astype(numpy.float32)image=image[:,:,:1]+image[:,:,1:2]+image[:,:,2:3]cols_list=[]rows_list=[]for i in range(image.shape[1]-2): v...
原创
2021-05-20 18:49:18
164阅读
import cv2import numpyimage=cv2.imread("13.jpg")image=image.astype(numpy.float32)image=image[:,:,:1]+image[:,:,1:2]+image[:,:,2:3]# 建设一个像素代表实际像素的100000long_data=100000cols_list=[]rows_list=[]for i in
原创
2022-04-06 10:07:39
64阅读
.版本 2.程序集 程序集1.程序集变量 背景, 多维矩阵类.程序集变量 坐标, 二维整数坐标结构类, , "3", 存放3个点，分别是线外的点，线的起点，线的终点.子程序 _启动子程序, 整数型, , 本子程序在程序启动后最先执行.局部变量 颜色, 标量结构类颜色.通道1 ＝ 255颜色.通道2 ＝ 255颜色.通道3 ＝ 255窗口_创建 (“小白鼠”, #窗口创建_自动适应)背景.构造 (6
色差计算公式发展 色差计算结果在色差检测中起定量表征的作用，因此国内外对于色差计算公式的研究也是在不断地发展与改进。国际照明委员会（CIE）在1976年推荐了CIE1976LAB色差计算公式，其是将先前基于孟塞尔系统的色差公式使用一系列立方根函数进行简化，从而得到相对均匀的颜色空间和较为符合人眼视觉的色差计算公式，主要应用于印刷、染料等表面颜色工
文章目录robotics-perception重投影误差&调整优化的变量标准的非线性最小二乘问题重投影误差的f(x)雅可比矩阵J多帧的情况BA的过程简单的框架1.特征匹配2.RANSAC3. 本征矩阵E矩阵计算4. 相对平移变换5. 三角化6. 新相机7. BA用途输入：过程输出：目的稀疏光束法平差SBA利用这种稀疏的特性Matlab bundleAdjustment函数使用方法函数说明
