python及opencv环境搭建完成后，开始正式的学习阶段。使用工具Python3.5，使用库numpy；opencv，一.OpenCV的图像读取显示及保存1. cv2.imread(filename、flag）读入图像（1）fliename 按照网上的说法，opencv的imread()不支持右斜线的路径书写（“D:\img\1.jpg”）方式。但是！！！经过实验发现i
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2024-02-27 12:48:47
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参考文献：《OpenCV轻松入门》均值滤波用当前像素点周围N*N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。函数语法dst = cv2.blur(src, ksize, anchor, borderType)ksize：滤波核的大小,anchor：锚点，使用默认值即可borderType：边界样式，该值决定了以何种方式处理边界，使用默认值即可
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2024-05-05 18:14:54
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在我们使用Opencv进行视频处理跟踪对象时，我们通常可以借助视频原先的背景与当前的获取帧进行比较，通过一定的比较方法和API，我们可以有效地区分开视频中的背景和前景。这种方法我们称为背景减除(Background Subtraction)。我们在比较背景和当前帧时，通常采用两种算法：图像分割（GMM-高斯混合模型）和机器学习（KNN-K邻值算法）高斯混合模型分离算法：将图像分为3-5个高斯模型，
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2023-11-19 11:54:53
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# Java UUID去除横线
## 引言
Java中的UUID（Universally Unique Identifier）是一个标识符，用于唯一地标识信息。UUID通常由32个十六进制数字和4个横线组成（例如：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000）。但有时我们需要去除这些横线，以便更好地使用UUID。本文将介绍如何使用Java代码去除UUID中的横线。
原创
2023-08-24 13:44:26
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# 如何在Android Studio中去除横线
## 1. 概述
在Android Studio中，有时候会出现横线提示，这些横线通常是静态代码分析工具的提示，帮助我们发现潜在的问题。但有时候这些提示并不是真正的问题，可能会影响阅读代码的体验。本文将教你如何在Android Studio中去除这些横线。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
1. 打开A
原创
2024-03-12 04:04:12
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这里写目录标题一级目录二级目录三级目录1、颜色不变性色温白平衡2、模板匹配3、HOG3.1 图像预处理3.2 计算图像像素梯度图3.3 细胞的梯度直方图3.4 块内归一化梯度方向直方图3.5 生成Hog向量3.6 高斯空域加窗3.7 Hog优缺点：4、HoughHough直线变换原理：hough圆检测梯度法缺点5、边缘检测**边缘检测的一般步骤：**最优边缘检测的三个主要评价标准:cannyso
# UnityXcode ios去除底部横线实现教程
## 1. 概述
在Unity开发中，如果你要将项目导出为iOS应用，可能会遇到一个问题，即在iPhone X及更高版本的设备上会出现底部的横线。这是由于iPhone X及更高版本的设备的屏幕底部有一个安全区域，为了适应这个安全区域，Unity默认会在底部绘制一个横线。然而，有时候我们希望移除这个横线，以获得更好的用户体验。
本教程将向你展
原创
2023-10-12 03:49:39
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在处理实际图像时，Java中的OpenCV库为我们提供了强大的工具。然而，很多项目中，经常需要去除图像中的横线，比如扫描文档或者机器视觉应用中的噪音线条。接下来，我将向大家介绍如何使用Java和OpenCV解决“java opencv去横线”的问题，以及这个过程中的挑战和进展。
## 背景定位
在图像处理的世界里，横线常常会对图像质量和后续分析造成干扰，导致识别率下降。因此，我们的初始技术痛点
杂： ①问题：今天遇到一个很蠢的问题，当前module下新建的包内无法创建类，根据查找到的资料将文件目录属性修改为source之后确实可以新建类，但在xml文件配置bean的时候xml文件无法找到这个目录下的对应bean类 解决方法：正常的bean包或者其他一些类包都放在src下，当前module下src外的目录下，一般不是用来放置新建类的 Spring学习： ①什么是spring Spring是
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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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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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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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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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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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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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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