背景虚化算法研究一，背景虚化特点研究玩单反的人经常会使用背景虚化来拍摄一些很漂亮的照片，但是，单反毕竟不是每个人都可以玩的，因此，出现了很多软件算法来实现的背景虚化效果。我们要实现背景虚化，首先要了解单反拍出的背景虚化的照片有什么特点，只有这样，才能写出更接近真实的算法。经过我的总结，背景虚化有如下几个特点：1,聚焦的物体成像要清晰(也就是焦平面内要清晰)；2，焦平面之外的景物成像是模糊的；3,距
GrabCut代码来自于
1. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
2. #include <opencv2/core/core.hpp>
3. #include <vector>
4. #include <iostream>
5. #includ
转载
2024-08-09 10:01:59
145阅读
ROI（region of interest）——感兴趣区域。1.用途这个区域是图像分析所关注的重点。圈定这个区域，以便进行进一步的处理。而且，使用ROI指定想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理带来不小的便利。2.定义ROI方法使用表示矩阵区域的Rect。它指定矩阵的左上角坐标（构造函数的前两个参数）和矩阵的长宽（构造函数的后两个参数）以定义一个矩阵区域。 // 定义一个Mat类型
转载
2023-10-26 10:47:20
81阅读
ROI（region of interest）——感兴趣区域。1.用途这个区域是图像分析所关注的重点。圈定这个区域，以便进行进一步的处理。而且，使用ROI指定想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理带来不小的便利。2.定义ROI方法使用表示矩阵区域的Rect。它指定矩阵的左上角坐标（构造函数的前两个参数）和矩阵的长宽（构造函数的后两个参数）以定义一个矩阵区域。// 定义一个Mat类型并
转载
2023-06-16 08:43:18
486阅读
首先，为什么我们需要作物?裁剪是为了从图像中移除所有不需要的物体或区域或者是突出图像的一个特殊特征。与Numpy使用切片操作实现裁剪不同，OpenCV没有特定的函数来进行裁剪操作。读取的每个图像都存储在一个2D数组中(对于每个颜色通道)。只需指定要裁剪的区域的高度和宽度(以像素为单位)即可。1.简单版本代码实现下面的代码片段展示了如何使用Python和c++裁剪图像。在后面的文章中，你将会更详细地
转载
2023-10-29 23:49:15
352阅读
Meanshift（均值漂移）是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法。Meanshift不仅能够用于图像滤波，视频跟踪，还能够用于图像切割。(x,y,r,g,b)，均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域，能够理解为数据分布最集中的区域。opencv自带的meanshift切割函数cvPyrMeanShiftFiltering()中，就专门
转载
2024-06-16 16:14:07
73阅读
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Mar 21 12:42:15 2019@author: lg"""import cv2import numpy as np # 形态学处理def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlu...
原创
2023-01-12 23:51:54
170阅读
# 使用Python OpenCV进行图像切割
在图像处理领域，OpenCV是一个强大的工具，它提供了众多的功能来操作和分析图像。本文将深入探讨使用Python语言结合OpenCV库进行图像切割的基础知识及应用，包括代码示例和完整的讲解。
## 什么是图像切割？
图像切割是从图像中提取出特定区域的过程。通常，我们会根据对象的边界或特征来进行切割。采用合适的切割方式，可以帮助我们实现目标检测、
一、图像像素的操作访问图像像素值是图像处理的基本操作。OpenCV提供了很多访问方式，比较常用的三种方式： （1） 通过指针访问 （2） 通过迭代器访问 （3） 动态地址计算，通过at()函数实现方法比较： （1）用指针访问像素，速度最快；但在彩色图像处理中，如果要单独对某一个颜色分量处理，则需要通过数学公式计算，不是很直观； （2）推荐
一共分为三步实现：1，windows安装OpenCV
2，springboot整合OpenCV
3，实现全景图切割合并
windows安装OpenCV下载OpenCV 官网下载地址：https://opencv.org/releases/ 这里下载的是windows版本的 下载完成后得到exe程序安装包 运行exe安装包后得到 到这一步其实就已经完成了，特别简单！！！ 但是我当时在网上看的时候
转载
2024-02-26 10:04:22
70阅读
由于之前老师一直让我用我们的到的图像深度信息进行虚化，如果深度信息得到的很准确，这的确不是一件难事，只是目前我对那一套计算体系掌握的不够。假设我们手上有一副已经获取的深度图像，现在我的手上有两份，DFD以及双目（双目的后面我会放上）DfD的那个项目不便于公开，抱歉。 我们得到的原图如下： 这次换了以下场景拍的，依然是液晶透镜拍摄得到的像 然后还有一幅深度图。第一步：我们利用深度图进行一个图像分
转载
2024-01-09 19:47:07
119阅读
图片1、读入图像使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径， 第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。(不写默认彩色） cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。 &nbs
转载
2024-03-16 11:05:46
95阅读
从本次教程开始，我们进入新的篇章，之前一直在讨论OpenCV的特征部分，这次我们来讨论OpenCV中的背景分离，又称背景减法模型。背景分离（BS）是一种通过使用静态相机来生成前景掩码（即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像）的常用技术。顾名思义，BS计算前景掩码，在当前帧与背景模型之间执行减法运算，其中包含场景的静态部分，或者更一般而言，考虑到所观察场景的特征，可以将其视为背景的所有内容。背景
转载
2023-09-16 22:39:20
230阅读
文章目录一、项目思路二、环境布置2.1、cvzone安装2.2、MediaPipe安装2.3、常见问题2.4、注意事项三、算法详解3.1、segmentor.removeBG()：去除背景（抠图）3.2、cvzone.stackImages()：堆叠图像3.3、fpsReader.update()：更新帧图像3.4、os.listdir()：返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。四、实
// 该文件是 OpenCV 项目的一部分。 它受此发行版顶层目录和 http://opencv.org/license.html 中的 LICENSE 文件中的许可条款的约束
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/video.hpp"
#include "opencv2/vide
转载
2024-05-23 17:15:59
104阅读
由于中篇最后得到的图像还是需要手动去磨皮，边缘突出的部分还是没找好。 这里我再想办法处理一下: 现在我们已经得到了这样的一张掩模: 边缘找的不是很好 那么我们可以结合找边缘的方法对它进行处理。第一步: 找边缘的方法常见的主要有三种： 1.1 Sobel代码如下：#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highg
转载
2024-03-07 19:02:36
181阅读
Learning Opencv 3 —— 十五章 背景去除 Background Subtraction背景去除概述background subtraction 也被称为 background differencing。这里将首先介绍经典背景模型的缺点，之后将介绍一些更高阶的方法。其中将介绍一种处理室内光线相对稳定的快速方法和一种能够兼容室外场景的一种称为 codebook 速度较慢的方法。背景去
转载
2023-11-08 15:46:58
282阅读
环境：VS2017+OpenCV3.3+C++ 什么是图像切割？在一幅图像中，如果我们只对其中的部分目标感兴趣，这些目标通常占据一定的区域，并且在某些特性（如灰度、轮廓、颜色和纹理等）上和临近的图像有差别。这些特性差别可能非常明显，也可能很细微，以至肉眼察觉不出来。随着计算机图像处理技术的发展，我们可以通过计算机来获取和处理图像信息。图像识别的基础
转载
2023-09-17 18:17:50
103阅读
目录前言1 Temporal Median Filtering2 使用中值进行背景估计3 背景估计代码（C ++ / Python）3.1 Python代码3.2 C++代码4 帧差分（C++/Python）4.1 Python代码4.2 C++代码4.3 结果 前言首先，奉上原文链接：https://www.learnopencv.com/simple-background-estimatio
转载
2024-07-26 10:46:15
31阅读
openCV中实现了背景分割算法——grabCut()和漫水填充算法——floodFill()；其中GrabCut算法是调用仅需要确认前景和背景输入，该算法就可以完成前景和背景的相对最优的分割；该算法利用了图像中的纹理信息和边界反差信息，来进行分割，和分水岭算法比较类似，但是速度挺慢的，结果好于分水岭；floodFill漫水填充算法比较常见，图画中的填充色用的就是这个算法；原理也比较简单就是遍历封
转载
2024-03-19 08:32:22
48阅读
