所谓的块效应就是在视频编码中人眼察觉到的小块边界处的不连续。通过下面的图有个直观的感受。 可以感受到(a)中的左上角有一些明显的小块，而(b)看上去比较平滑一些。一、块效应产生的原因:1)在对图像进行编码的时候，图像被分成16x16,8x8或者4x4这样的块，然后
1.需求将表格图片（即：图中含表格）沿着表格线进行裁剪；2.解决详细看代码，代码有非常详细的说明！注： 代码是参考网上的，本想标为转载，但我发现有很多相同的文章都是标记的“原创”，这让我不知道哪篇才是真正的原创，也就很难将原创链接贴上； 所以，我就添加了 “编码格式转换”、以及将代码中很多函数进行了详细的注释。import cv2
import numpy as np
# 编码格式转换：此方法依
GridAdaptedFeatureDetector简述
博客有两周没有进行更新，最近换了工作新环境需要适应工作会比较忙。端午三天假期，第一天约见之前的朋友聊了一下。希望自己写博客计划能够一直坚持下去，ok话不多说。今天上午打开电脑，该学习一下OpenCV源码中的知识点。主要学习了OpenCV函数源码中FeatureDetector中里面有一个G
Date: 2018.5.28 1、块效应： （1）概念： 主要是由视频图像 ...
转载
2021-07-28 15:46:00
784阅读
2评论
.28 1、块效应： （1）概念： 主要是由视频图像
原创
2021-07-08 16:33:49
1950阅读
一.Grabcut原理的讲解 附上大佬的讲解，个人觉得不错二.GrabCut算法的实现步骤 1.在图片中定义(一个或者多个)包含物体的矩形。 2.矩形外的区域被自动认为是背景。 3.对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区分它里面的前景和背景区域。 4.用高斯混合模型(GMM)来对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为可能的前景或者背景。 5.图像中的每一个像素都被看做通过虚拟边与周围像素相连
想必所有学过数字图像处理的同学们当年都动手写过图像的几何变换，也就是resize，rotate，crop，warp affine和warp perpspective这些。也许，更爱学习的同学还实现过piecewise affine和image distortion。即便今天，深度学习当道图像领域，这些方法依然被广泛用在image augmentation，cnn 后处理（crop b
# 用OpenCV在Python中绘制网格
在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV是一个非常流行的开源库，它提供了各种功能来处理图像和视频。在本文中，我们将探讨如何使用OpenCV在Python中绘制网格。
## 绘制网格的步骤
要在图像上绘制网格，我们可以按照以下步骤操作：
1. 导入必要的库
2. 创建一个空白图像
3. 定义网格的行数和列数
4. 计算网格线的间隔
5. 绘制水平线
文章目录一、sensor.snapshot()拍一张照片二、image.find_blogs()查找色块三、image.find_lines()查找直线四、image.find_line_segments()查找线段五、image.find_circles()查找圆形六、image.find_rects()查找矩形七、image.draw_rectangle()画一个矩阵八、blob.rect(
目录文章背景openmv介绍openmv色块识别原理openmv色块识别代码最终结果疑惑细解：关于阈值的设置：关于自动增益和白平衡文章背景 我们都听说过什么图像识别、色块识别，并且在2021年电赛——智能送药小车中也使用到了相关技术，那么你知道相关的原理和实现方法吗？接下来小蛋糕带你一探究竟。openmv
一、前言：这个色块检测真的没什么可以说的，非常简单烧一下例程，改一下阈值就可以使用 二、代码展示# 色块监测 例子
#
# 这个例子展示了如何通过find_blobs()函数来查找图像中的色块
# 这个例子查找的颜色是深绿色
import sensor, image, time
# 颜色追踪的例子，一定要控制环境的光，保持光线是稳定的。
green_threshold = (30
霍夫线变换的思想是：霍夫线变换必须应用在二值图像上，它认为图像上每一个点都有可能是某条直线上的一个点，对过每点的所有直线进行投票，根据设定的权重做最终的判断，这个是霍夫线变换的理论基础。OpenCV 4 提供了检测图像边缘是否存在直线和圆形的检测算法直线检测霍夫直线变换霍夫变换中存在的两个重要的结论(1)图像空间中的每条直线在参数空间中都对应着单独一个点来表示。(2)图像空间中的直线上任何像素点在
目录（一）显示图像（二）标记色块2.1 `find_blobs`函数2.2 颜色阈值2.3 标记 （一）显示图像嵌入式图像处理环境：硬件平台：OpenMV4 Cam H7 Plus语言：Micro python软件：Openmv IDE首先对摄像头进行一个初始化来显示图像。引入模块sensor。import sensor, image, time # 引入感光元件模块sensor
sensor
文章目录色彩空间Gray灰度图RBGHSVHLS色彩空间的转换cv2.cvtColor示例==错误记录==色彩阀值化处理cv2.inRange示例通道的分离与合并cv2.splitcv2.merge示例 色彩空间Gray灰度图GARY色彩空间（灰度图像）通常指8位灰度图，具有256个灰度级，像素值的范围是[0，255]。不同数值表示不同程度的灰色。像素值越低，灰色越深。0表示纯黑色，255表示纯
1 基于内容的图像检索在大型图像数据库上，CBIR（Content-Based Image Retrieval，基于内容的图像检索） 技术用于检索在视觉上具相似性的图像。这样返回的图像可以是颜色相似、纹理相 似、图像中的物体或场景相似；总之，基本上可以是这些图像自身共有的任何信息。对于高层查询，比如寻找相似的物体，将查询图像与数据库中所有的图像进行完全 比较（比如用特征匹配）往往是不可行的。在数据
【1】方框滤波方框滤波（box Filter）被封装在一个名为boxblur的函数中，即boxblur函数的作用是使用方框滤波器（box filter）来模糊一张图片，从src输入，从dst输出。函数原型：C++: void boxFilter(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize,
（1）分析引起图一所示图像摩尔纹缺陷的原理；（2）给出理论解释；（3）给出可行的技术解决方案并尝试实现。1摩尔纹缺陷原理摩尔效应指两个重叠的线条形态所产生的干扰中生成的一种波纹团。是摩尔纹感光元件上容易出现的一种高频干扰，会使画面出现彩色的高频条纹。这种现象在拍摄有规律排列的物体时尤为明显，比如图一织物上的纹理，平行线或网状结构，特别容易出现彩色水波纹。并且不规则地出现。摩尔纹是物理的叠加原理所产
# OpenCV Python识别色块教程
## 1. 介绍
在本教程中，我将向你展示如何使用OpenCV和Python来识别色块。我们将使用计算机视觉库OpenCV来处理图像，并使用Python编写代码。通过本教程，你将学会如何使用OpenCV的图像处理功能来检测和识别特定颜色的色块。这对于很多应用来说都是非常有用的，比如机器人视觉、物体追踪、图像识别等等。
在下面的表格中，我将展示整个识
原创
2023-09-16 14:27:11
869阅读
前言第一次接触寻找色块，也就是颜色识别是在上一届工程训练赛看到学长们的小车用openmv实现的，当初觉得很不可思议，一直有一个疑问，它是怎么实现颜色识别的呢？经过多MAIX BIT（K210）一段时间的接触，终于对色块识别有了初步的认识。MAIX BIT（K210）是由openmv魔改而来，所以在有些使用方法上是一样的，比如色块识别。openmv的色块识别可以看这里。一、阈值1.结构一个颜色阈值的
2 颜色空间不多哔哔了（也哔不出什么话暖场），直接开始吧。2.1 TrackBar控件该控件可对颜色进行进度条式拖动（差不多类似的意思吧）cv2.createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange)：创建TrackBar控件，value为trackbar的默认值，count为bar的最大值，最小为0，onChange类似回
