一、轮廓及API介绍什么叫轮廓呢？大概就是能以某种方式连续连接起来的一系列点所组成的一个整体，当然了，点也能看做是一种特殊的轮廓吧。了解到，利用cv的库函数findcontours提取出来的轮廓是有一定的内在关系的，比如说内外轮廓的包含，父子关系等等，可以通过这些关系来提取出我们真正所需要的轮廓。而cv的库函数Canny所提取出来的轮廓则是没有所谓的内在关系的。那么，以下图为例，来说明findco
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2024-08-24 18:06:31
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1.3Calibration
标定3个水平放置的相机及其相对位置，跟双目标定类似，先分别标定每个相机的内外参数，再标定第2,3相机相对第一个相机的位置，并用校正来检验标定效果
2.bagofwords_classification
用SVM训练的方法，识别单词？貌似是这个意思
3. bgfg_gmg
在光照条件会发生改变的情况下，提取背景？
4.bgfg_segm
分割背景
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2024-05-10 12:14:51
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阈值化简易阈值化函数说明选定一个阈值，可以对原图像各个像素点与阈值相比较，作出判断。double threshold( InputArray src, OutputArray dst,
double thresh, //阈值
double maxval, //目标最大像素设置值
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2024-10-12 13:56:05
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阈值化简易阈值化函数说明选定一个阈值，可以对原图像各个像素点与阈值相比较，作出判断。double threshold( InputArray src, OutputArray dst,
double thresh, //阈值
double maxval, //目标最大像素设置值
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2024-10-12 13:56:11
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1.什么是OpenCVOpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，能够执行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级并且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成。总结特点：1.开源, 商业用途也不必公开自己的源码或者改善后的代码。2.效率高。简单的图像处理就算了。涉
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2024-05-03 22:47:07
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在本教程中，您将学习使用OpenCV实现直方图均衡化和自适应直方图均衡化(CLAHE)。直方图均衡化是一种基本的图像处理技术，通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度。这样做可以使低对比度的区域在输出图像中获得更高的对比度。本质上，直方图均衡化的工作原理是:1.计算图像像素强度的直方图2.均匀展开并分布最频繁的像素值(即直方图中计数最大的像素值)3.给出累积分布函数(CDF)的线性趋
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2024-03-29 21:24:48
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模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。程序中会用到 OpenCV 的函数包括：void matchTemplate( InputArray image, InputArray templ,
OutputArra
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2024-04-29 21:44:58
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关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的CLAHE进行直方图均衡处理。CLAHE类是OpenCV中进行对比度受限的自适应直方图均衡的基类。
原创
2024-06-25 11:23:51
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一、引言最近收到几个网友提供OpenCV中CLAHE的源代码的请求，在此直接将OpenCV4.54版本CLAHE.CPP的源码分享出来。二、OpenCV源代码的下载下载地址：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/ 有3.4.10–4.5.4的版本，但下载很慢，老猿费了很大的劲，大家可以考虑专门的下载工具下载。如果实在
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2024-05-08 11:49:14
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一、摘要背景随着科技的发展，对于人脸识别技术的应用已经影响到人们生活的方方面面，另外，PaddleHub 近期发布了人脸关键点检测模型face_landmark_localization，该模型转换自 https://github.com/lsy17096535/face-landmark ，支持同一张图中的多个人脸检测。它可以识别人脸中的68个关键点。这个模型成为这项技术的重要支撑。所以，我想利
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2024-04-22 10:37:31
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目的：识别手部在脸上的动作，比如：涂眼霜、涂水乳、敷面膜、没动作参考链接：https://github.com/xinghaochen/awesome-hand-pose-estimationhttps://github.com/lmb-freiburg/hand3dhttps://github.com/FORTH-ModelBasedTracker/MonocularRGB_3D_Handpos
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2024-09-14 14:12:22
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2020-09-17 22:36:00
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前言 图像识别工程开发中需要增强图像对比度，便于后续处理，接触到了CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization），记录一下其中的学习过程。 1.直方图均衡1.1灰度直方图 灰度图中像素值的分布为0-255，以灰度值为横坐标，纵坐标为该灰 ...
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2021-08-25 11:21:00
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前言 图像识别工程开发中需要增强图像对比度，便于后续处理，接触到了CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）
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2022-06-14 02:13:26
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opencv提供了calcHist()函数来计算图像直方图。不像在Matlab中一样，调用一个函数就可以画出图像的直方图。opencv的calcHist()仅仅计算出图像的直方图，如果要看直方图，需要自己画出。//--------------画一维直方图程序---------------------
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "
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2024-03-28 23:19:37
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## Clahe算法在Python中的应用
### 介绍
在计算机视觉和图像处理领域中，对图像进行增强和改善是一个重要的任务。CLAHE（对比度有限自适应直方图均衡化）是一种常用的图像增强算法，它能够增强图像的对比度和细节，并改善图像的视觉质量。本文将介绍CLAHE算法的原理和在Python中的应用，并通过代码示例来演示其使用。
### CLAHE算法原理
CLAHE算法是直方图均衡化（H
原创
2023-08-28 03:31:53
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Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理，十分巧妙，有兴趣者可以看看。这里使用OpenCV实现文中的去雾算法，然而论文提到的soft matting未在本程序中实现。代码如下：#include<iostr
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2024-07-30 16:08:30
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姿态评估技术与框架姿态评估(Pose estimation)是计算机视觉的研究热点之一，姿态评估的算法应用主要可以分为两部完成，第一步是对象检测，对象区域的定位与查找，截取图像ROI，第二步是根据对象检测定位截取ROI区域作为输入，完成姿态评估与预测。当前主要用于姿态评估的深度学习网络框架有以下几种：OpenPose框架是一个开源的姿态评估算法框架，支持多任姿态评估，可以实现实时的人体对象检测、身
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2024-06-04 04:47:32
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理论请参考博客OpenCV源码的本地路径： %OPENCV%\opencv\sources\modules\imgproc\src\clahe.cppclahe.cpp// ----------------------------------------------------------------------// CLAHEnamespace{ class C
原创
2021-12-22 10:31:15
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1. difflib差异计算工具此模块提供用于比较序列的类和函数。 例如，它可以用于比较文件，并可以产生各种格式的不同信息，包括HTML和上下文以及统一格式的差异点。有关目录和文件的比较，请参见filecmp模块。class difflib.SequenceMatcher(None,s1,s2)这是一个灵活的类，可用于比较任何类型的序列对，只要序列元素为 hashable 对象。 其基本算法要早于
