BY_ZZX设计内容：相机作为机器人传感器的一种，可以获取现实世界中的丰富信息，通过图像处理与计算机视觉算法，可以为机器人的移动提供指导。通过开源计算机视觉工具库（openCV）获取相机的图像，并利用该工具库实现图像处理中的图像分割等简单算法。设计内容如下：1）调用openCV提供的API实现相机的读取余操作。2）对于给定的矩形停车位场景，在对读取到的图像上利用颜色差别进行简单的阈值分割。3）提取
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2024-01-02 16:49:05
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文章目录前言一、二值化二、形态学去噪点三、创建maker四、应用分水岭五、完整代码 前言我们将展示一个如何使用距离变换和分水岭分割相互接触的物体的例子。 考虑一下下面的硬币图像，这些硬币相互接触。即使你去阈值化它，它也会互相碰触。一、二值化我们从找到硬币的大概估计值开始。为此，我们可以利用自适应的二值化。#include<iostream>
#include<opencv2\o
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2024-01-16 16:05:35
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opencv4学习笔记（1）-阈值分割3种方法文章结构：1.三种分割方法：直接分割、自适应分割（平均值、高斯均值）
2.函数使用
3.程序例程 （C++）
4.效果展示
5.参数设置心得三种分割方法1.直接分割直接分割即最简单的分割方法，将图片转换为灰度图，设置一个灰度值界限，在界限内的像素点，我们就让他变为白色，否则就变成黑色。直接分割简单粗暴，但是缺点也很明显。如果一个
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2024-01-15 01:20:12
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cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。具体的算法原理可以参考下面这篇论文： Pakorn KaewTraKulPong and Richard Bowden. An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow det
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2024-03-26 13:14:46
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# 使用Python和OpenCV进行图像分割
图像处理是计算机视觉中的重要领域，而图像分割是其中关键的一步。图像分割的目标是将一幅图像分解成多个区域，便于后续分析和处理。在这篇文章中，我们将详细阐述如何使用Python和OpenCV库来实现图像分割，并且提供完整的代码示例和相关图示。
## 什么是图像分割？
图像分割是在一幅图像中根据某种特征（如颜色、亮度等）将其划分为若干个区域。通常，图
OpenCV训练分类器OpenCV训练分类器一、简介目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中
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2024-05-27 13:50:09
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解释一下标题：裁块就是将一张图像裁成N*N张子图，除此之外没有别的操作；拼接就是对这些子图操作完之后，再拼回原来那张图(不是类似于配准那样的拼接)； 一、图像裁成若干子块#include<iostream>
#include<fstream>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<openc
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2023-12-25 10:23:18
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1.前言 跟学习大多数编程编程语言一样，我们首先学习Opencv数据类型。在Opencv中，设计了大量的数据类型，来方便我们直观地处理一些计算机视觉中的概念。主要分为三大类： - 基础数据类型。主要是C++的内建类型（int， float，等）和一些简单的vector和matrices，它们用来表示一些简单的几何概念，比如：点、矩形、尺寸等。 - 帮助类型。用来表示一些抽
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2024-04-08 19:14:23
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文章目录1 环境2 效果3 原理4 代码 1 环境Python 3.8.8PyCharm 2021opencv-python2 效果3 原理 区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标提取。分裂合并差不多是区域生长的逆过程：从整个图像出发，不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合并，实现目标提取。分裂合并的假设是对于一幅图像，前景区域由一些相互连通的像素组成的，因此，
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2024-02-28 19:32:53
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图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。阈值处理是指剔除图像内像素值高于阈值或者低于阈值得像素点。例如，设定阈值为127，将
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2024-03-19 16:45:31
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一、OpenCV入门（环境篇） 目录：一、OpenCV入门（环境篇）一、图像的分类1.二值图像2.灰度图3.彩色图二、OpenCV 简介三、Windows 下安装 OpenCV1.pip 的安装情况检查2.pip 版本更新3.pip 安装 OpenCV-Python 库4.pip 安装 Numpy 和 Matplotlib5.pip 安装 OpenCV-Python 的扩展库三、OpenCV 模块
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2024-03-14 06:59:44
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实现步骤：1、通过水平投影对图形进行水平分割，获取每一行的图像；2、通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割，最终确定每一个字符的坐标位置，分割出每一个字符； 先简单介绍一下投影法：分别在水平和垂直方向对预处理（二值化）的图像某一种像素进行统计，对于二值化图像非黑即白，我们通过对其中的白点或者黑点进行统计，根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界，从而实现分割的
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2023-05-26 20:37:56
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区域分割一般认为有漫水填充，区域分裂与合并，分水岭，这篇是中间的区域分裂和合并。 区域分裂合并算法的基本思想是先确定一个分裂合并的准则,即区域特征一致性的测度,当图像中某个区域的特征不一致时就将该区域分裂成4 个相等的子区域,当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域,直至所有区域不再满足
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2024-05-24 19:28:49
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# Android OpenCV 人像分割实现指南
在现代图像处理应用中，人像分割是一个非常常见且重要的任务。利用OpenCV在Android平台上实现人像分割，可以为许多应用创造出色的视觉效果。本文将带领你完成这个任务，具体流程将用表格、状态图和流程图的方式展示。
## 一、整体流程
以下是实现“Android OpenCV 人像分割”的整体流程概述：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-09-16 04:05:58
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img5,img6,img_result, img_gray1,
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2018-10-03 13:17:00
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# Android OpenCV人像分割实现指南
在这篇文章中，我们将深入了解如何在Android应用中实现人像分割功能，使用OpenCV库进行图像处理。你将学习到必要的步骤、代码实现以及相关注意事项。希望这篇文章能够帮助你快速上手。
## 一、整体流程
在我们实现人像分割的过程中，整体流程可以简单概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-13 07:22:18
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面来实战一个使用opencv检测及其分割图像的目标区域的例子。 注意：现在OpenCV for Python 就是通过Numpy 进行绑定的。所以在使用时必须掌握一些Numpy的相关知识！图像就
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2023-10-12 09:52:14
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1 基于阈值1.1 原理 灰度阈值化，是最简单的图像分割，其速度最快，广泛用于硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理等)。 设输入图像 $f$，输出图像 $g$，则阈值化公式如下： $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 &
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2024-02-13 11:44:24
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一、基础知识把图像划分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取其中感兴趣目标的基数和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。1998年以来，
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2024-01-05 16:51:50
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实验八 图像分割实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解使用meanShfit进行图像分割的基本原理；掌握使用OpenCV通过均值漂移算法实现彩色图像分割的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的pyrMean
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2024-04-23 06:01:44
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