1、实战项目（找中线） 目标是从面对这种简单环境用opencv画出中线，下面是过程实现 2、opencv-python基于HSV抠图这种环境看似简单，但是用灰度处理二值化的效果奇差，最后选择用HSV进行分割。先导入包：import cv2
import cv2 as cv
import numpy as np然后把图片用cvtColor转化成HSV格式img=cv.imread
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2023-10-12 07:46:57
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# Android OpenCV 抠图方法详解
在现代图像处理应用中，抠图是一项常见的技术，它旨在从图像中提取出特定的对象或区域。随着移动设备的普及，利用Android平台进行图像处理的需求日渐增加。OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，特别适合在Android上进行图像处理。本篇文章将详细探讨如何在Android上利用OpenCV实现抠图功能，并附上完整的代码示例和可视化的状态图、序列
### 使用 OpenCV 在 Android 中进行抠图的实现
抠图技术是图像处理中常用的手段，广泛应用于图片合成、背景替换等场景。在 Android 开发中，借助 OpenCV（Open Source Computer Vision Library），我们可以轻松实现抠图效果。本文将介绍如何在 Android 环境下使用 OpenCV 进行抠图，并提供相关代码示例。
#### 1. 准备工
# 使用 OpenCV 在 Android 中实现抠图
本文将引导你实现一个简单的 Android 应用，使用 OpenCV 库对图像进行抠图。抠图是指从一张图像中提取出特定的部分，通常用于图片处理、特效或数据准备。以下是完整的步骤和代码实现。
## 整体流程
以下是实现抠图的整体步骤，整理成一个表格，便于理解：
| 步骤 | 描述 |
1.Grabcut介绍1.1Grabcut概述 Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。此类方法把图像分割问题与图的最小割（min cut）问题相关联
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2024-02-21 08:13:45
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用鼠标截取图像区域是一种常用操作，我参考了网上众多实现的方法，觉得以下方法最简洁。特此学习并分享。1.截取矩形区域 下面程序实现了从视频中选择一个区域并单独显示。程序1//**************本程序练习了鼠标回调函数*********************
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <
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2024-02-27 22:16:59
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前言在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。比如我要对一幅图进行抠图操作，这就要用到Mask了，那我就以抠图为例，解释Mask在里面的作用。先上程序，再一句一句剖析。该程序的
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2024-03-28 09:48:15
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OpenCV基本的函数整理头文件两种格式 #include <> #include “” Mat srcImage = imread (“1.jpg”); // 载入原图 imshow ("【图像显示】",srcImage); // 显示图像 Mat dstImage ; // 声明Mat类型的变量 Mat element = getStructuringElement(MORPH_R
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2023-12-18 23:53:12
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## Android OpenCV 人像抠图实现指南
### 1. 介绍
本文将指导刚入行的开发者如何利用Android OpenCV库实现人像抠图功能。人像抠图是一种常见的图像处理任务，它可以通过分离人像和背景来实现人像的提取和合成，具有广泛的应用。
### 2. 实现步骤
下表展示了实现人像抠图的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --------
原创
2023-11-06 12:25:17
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# Android使用OpenCV抠图
在移动应用开发中，图像处理是一个常见的需求。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可用于图像处理和计算机视觉任务。在Android平台上，使用OpenCV可以实现诸如抠图、边缘检测、人脸识别等功能。本文将介绍如何在Android应用中使用OpenCV实现抠图功能。
## 准备工作
在开始之前，您需要确保您的Android项目已经集成了OpenCV库。您
原创
2024-02-25 07:12:52
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很多小伙伴们平时都有抠图需求，比如制作透明头像、给人物换背景等等。只不过在大多数小伙伴的眼中，抠图是一件非常复杂的事情，比如必须借助Ps等专业工具来实现等。今天小编为大家分享一个小编平时用的比较多的免费在线抠图工具，不会PS，也能轻松截图，感兴趣的伙伴们不妨一起Get起来。 一、只需3秒免费在线抠图技巧1、首先在电脑浏览器中打开免费在线抠图工具网站，“稿定抠图”2、打开在线抠图网站，然
一.实现效果（效果不好 能用 ）：二.py流程图三.方法2. py代码import cv2 #cv2库
import os
import tkinter.filedialog #tk 是ugi库 选择文件对话框的格式打开和保存图片库
import numpy as np #NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展
import matplot
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2024-01-23 21:53:15
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在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。比如我要对一幅图进行抠图操作，这就要用到Mask了，那我就以抠图为例，解释Mask在里面的作用。先上程序，再一句一句剖析。该程序的功能
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2024-04-17 09:20:58
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一.opencv 裁剪说明效果展示,要裁剪的图片 裁剪出的单词图像(如下)这里程序我是用在paddleOCR里面,通过识别模型将识别出的图根据程序提供的坐标(即四个顶点的值)进行抠图的程序(上面的our和and就是扣的图),并进行了封装,相同格式的在这个基础上改就是了[[[368.0, 380.0], [437.0, 380.0], [437.0, 395.0], [368.0, 395.0]],
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2023-09-20 13:57:44
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opencv实战从0到N （16）- 分水岭算法分割（抠图）1，概述：分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着
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2024-06-11 08:07:39
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OPENCV入门学习即opencv基本函数介绍(一)1、基础功能imread函数从文件夹中读取图片，imshow函数将图片显示img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg')
cv.imshow('Park', img)cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)将img图片转化为灰度图gray = cv.cvtColor(i
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2024-04-26 17:21:16
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使用opencv实现自定义抠图导语环境原理设计思路代码实现原图运行效果图片 导语寒假期间也都是基本学些比较基础的东西，也没有做些什么。
这次是突然想换头像，电脑上又没有Photoshop，就想着自己实现一个简单的抠图程序，纯属是好玩而已。
本次程序就直接采用暴力的方法对每个像素点进行修改，如果在算法上有什么指教的也可以相互讨论环境Qt Creator 4.8.1（community）
OpenC
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2023-08-23 17:30:26
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效果OpenCV函数知识点imread()功能：载入图像 函数原型：Mat cv::imread ( const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR ) 参数1：打开的文件路径 参数2：图像类型，-1表示当前导入图像的解码类型，0表示单通道，1表示三通道cvtColor()功能：颜色空间（通道数）转换 函数原型：void cv::cvt
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2023-10-10 11:43:03
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在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。比如我要对一幅图进行抠图操作，这就要用到Mask了，那我就以抠图为例，解释Mask在里面的作用。先上程序，再一句一句剖析。该程序的功能
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2024-01-27 22:54:51
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主题 首先我们先来看下我们的原图： 步骤1：加载图片，转成灰度图image = cv2.imread("1.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 执行完这一步，得到的图像如下： 步骤2：用Sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的梯度，通过这个减法，我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
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2024-02-23 18:38:28
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