斑点(Blob)的定义: 图像特征点检测包括角和斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力.斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中,往往存在着大量这样的斑点,如一颗树是一个斑点,一块草地是一个斑点,一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域,相比单纯的角,它的稳定性
目录一,背景二,准备工作三,图片分析1,颜色分析2,颜色对应3,定位四,完整代码一,背景我已经做出一个程序,输入颜色就可以给出答案。这几天在学opencv,一下子就想到,用程序直接读颜色就不用手动输入了,而且这个应用比较简单,用来自学练手也很合适。二,准备工作1,opencv入门Opencv2,给游戏换个最朴素的背景,降低处理难度。三,图片分析1,颜色分析首先看下图片颜色够不够纯,用单通道能不能很
在处理计算机视觉中的图像时,常常会遇到的问题。这些不仅影响图像的品质,还会对后续的处理和分析造成困难。通过使用 Python 的 OpenCV 库,我们可以有效地去除这些小。接下来,我们将介绍如何使用 OpenCV 去除,并详细说明每个步骤的操作,从环境配置到代码实现。 ### 环境配置 在进行图像处理之前,我们需要配置好环境。首先,我们要确保安装了 Python 和 O
原创 6月前
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我们日常出去旅游或者游玩,是肯定离不开拍照的,但是每个人的拍照技术都是不一样的,加上环境、设备等等因素,回家后看到照片也是满满的不太清晰,拍摄的照片由于有这些的存在,画质看起来就会比较模糊,那么我们应该怎么办呢?难道任由这些毁了我们辛苦拍摄的照片吗?其实还有更好的方法,可以把消除减少,使照片恢复清晰度。在夜间或暗光的环境下用手机拍照,拍出来的照片会比光线清晰地方拍出来的显得粗糙。这
在摄像头采集图像的过程中,由于环境因素或者摄像头的自身原因,会产生本身不需要的噪声,OpenCV中有几种方式用于滤波,处理部分图像噪声。滤波的作用: 增强或去除某一部分有用的线条、轮廓等特征,便于后期对这一特征的提取。平均滤波线性滤波,取当前像素的邻域几个像素的平均值赋值给当前像素。缺点:不针对某些特定点、线,在去噪声的过程中,也会造成图像模糊。void blur( InputArray s
一、腐蚀和膨胀1、腐蚀和膨胀的主要功能(1)消除噪声(2)分割出独立的图像元素,在图像中连接相邻的元素(3)寻找图像中的极大值或者极小值区域(4)求出图像的梯度2、膨胀(dilate)膨胀就是求局部最大值的操作。从数学角度来说,就是将图像与核进行卷积,计算核B覆盖区域的像素的最大值,并把这个最大值赋值给参考点指定的元素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。3、腐蚀(erode)腐蚀和膨胀是相反的
转载 2024-06-02 07:36:05
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1.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?2.如果我们想要裁剪图像中任意形状的区域时,应该怎么办呢? 答案是,使用掩膜(masking)。 我们先看一下掩膜的基础。图像的位运算。图像基本运算 图像的基本运算有很多种,比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等;图像也可以放大、缩小、旋
转载 2024-05-24 19:19:16
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## 如何实现Java OpenCV ### 流程图 ```mermaid gantt title Java OpenCV实现流程 section 训练新人 学习OpenCV处理: done, 2022-01-01, 2d 编写代码: 2022-01-02, 3d 调试代码: 2022-01-05, 2d ``` ### 步骤 | 步骤
原创 2024-06-27 03:41:48
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在计算机视觉领域,使用 Python 的 OpenCV 库处理问题是一个常见的挑战。可能源于图像传感器、环境光照变化等因素,而有效地去除对图像的清晰度和后续处理任务至关重要。本文将详细记录解决“python opencv ”问题的过程,从背景定位、参数解析,到调试步骤、性能调优、排错指南,最后探讨生态扩展,帮助读者系统性地了解相关技术。 ### 背景定位 在图像处理的实践中,
原创 7月前
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什么是形态学? 基于图像形态处理的一些基本方法,比如识别出图片中杯子的位置,找到物体所在的区域这些处理方法基本是对二进制图像进行处理,即黑白图像卷积核决定着图像处理后的效果形态学处理方法:腐蚀与膨胀,腐蚀是将一个区域变小,膨胀是变大开运算,即先腐蚀后膨胀,最后一个动作为放大,因此称为开运算闭运算,先膨胀后腐蚀,最后一个动作为缩小,因此称为闭运算顶帽运算黑帽运算图像二值化将图像的每个像素变
一说到 ISO(感光度)的时候,大家脑海中肯定都会想到一句“使用尽可能低的 ISO ”。这是为什么呢?通过下面这张典型的高 ISO 照片我们就知道原因了!在图片里那些不自然的、充斥整个画面的白色小点被称为,是高 ISO 照片的“特产”,而且 ISO 越高越多越明显。会导致画面细节信息缺失,严重影响画质。所以,在绝大部分情况下,我们都要使用尽可能低的 ISO。但世事无绝对,高 ISO 也
转载 2024-03-15 10:53:53
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磨皮美白上节课的+固定值,我们还可以变为乘以一个系数。for i in range(0,height): for j in range(0,width): (b,g,r) = img[i,j] bb = int(b*1.3)+10 gg = int(g*1.2)+15 if bb>255: bb
时间为友,记录点滴。我们之前有用到过resize的API,它既可以放大,也可以缩小。其中:缩小图像,一般推荐使用CV_INETR_AREA(区域插值)来插值;放大图像,推荐使用CV_INTER_LINEAR(线性插值);在图像缩放的世界里,还有另外一种方式----图像金字塔 啥是图像金字塔? 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图
前面介绍里面,我有写过对于图像的平滑处理的几种方法: 归一化滤波,高斯模糊,中值滤波,双边滤波。 接下来,一一介绍里面参数的含义,以及自己做出的一些总结,还有上篇里面说的关于进度条数值不变的原因。在开始讲图像平滑处理之前,我们有必要了解下什么是图像噪声: 图像噪声:引起较强视觉效果的孤立像素或像素块。一般,噪声信号与要研究的对象不相关,它以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是
在此之前首先讲述一下多帧降噪的相关原理,一、产生的原因 为什么手机在夜间拍摄会出现呢?其实的生成跟CMOS有很大关系。 数码相机包括手机将光线和物体的信息通过镜头传输至CMOS过程中会产生热量,快门时间越长,则CMOS所接收的光线照射时间越多,CMOS的工作时间也就越长。CMOS在长时间工作的时候,会产生热量,而这些热量会均匀得分布与CMOS每一个晶体单元上。在成像完成后,这些
# Java OpenCV图像处理:去除 在图像处理中,是我们经常需要应对的一个问题。会使图像变得模糊不清,影响我们对图像内容的理解和分析。为了去除图像中的,我们可以利用Java OpenCV库来进行处理。 ## 1. 导入OpenCV库 首先,我们需要导入OpenCV库到我们的Java项目中。你可以在Maven项目中添加以下依赖: ```xml org.open
原创 2024-05-08 07:12:11
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# Python Opencv的实现 ## 1. 简介 在图像处理中,是常见的问题之一。是由于图像采集设备的限制或传输过程中的干扰引起的。为了提高图像质量和准确性,我们需要去除这些。本文将教会你如何使用Python的Opencv库来去除图像中的。 ## 2. 整体流程 下面是实现Python Opencv的整体流程: ```mermaid flowchart
原创 2024-01-21 06:39:37
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# 使用 OpenCV Python 添加高斯噪声 在计算机视觉中,高斯噪声是一种常见的干扰。在这篇文章中,我们将学习如何使用 OpenCV 和 Python 为图像添加高斯噪声。下面是我们需要遵循的步骤流程。 ## 流程步骤表 | 步骤 | 描述 | |------|--------------------------------
原创 9月前
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文章目录1、引言2、云噪声过滤原理2.1、  DROR 滤波器2.2、  LIOR 滤波器2.3、LIDROR 滤波器2.4、  LIOLS 滤波器2.5、  OLIDROR 滤波器 3、总结4、参考文献 1、引言3D云的噪声滤波在激光雷达领域往往是最常见也同样是最容易忽略的地方,在实际应用场景下往往很容易产生噪声,比如云灰尘、雨水、雪雾等等。而常
# 使用 OpenCV 去除图像的指南 在图像处理领域,噪声是我们经常需要面对的问题。图像噪声可能来自多个来源,如拍照时的光线不足、传感器的干扰或传输过程中产生的错误等。图像噪声不仅影响视觉效果,还可能削弱后续的图像处理和分析的准确性。幸运的是,OpenCV 提供了一些强大的工具来帮助我们去除图像中的噪声。本文将介绍如何使用 OpenCV 去除图像,并提供代码示例来进行实践。 ## 1
原创 2024-09-12 06:47:14
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