OpenCV-滤波算子(一)author@jason_ql 平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），常用来减少图像上的噪点或者失真。1、线性滤波：1.1 方框滤波：BoxBlur()方框滤波一般用来模糊一张图片。C++：void bosFilter(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point a
一、开运算开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀 开操作=腐蚀+膨胀 主要应用在二值图像，灰度 图像也可以。 可以消除背景噪声 morphologyEx 运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k) cv2.MORPH_OPEN:开运算import cv2 as cv
import numpy as np
def open_de
图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
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2024-07-26 10:35:47
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1.什么是无线传感器网络?答：无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量传感器节点组成的一种自组织网络，这些传感器节点不仅能感知网络内的环境信息，还具有简单的计算能力，同时可以将感知和计算后的相关信息在网络中进行传输，具有一定的通信能力。传感器节点是WSN中最重要的节点，它是整个WSN的基础，具有感知数据、处理数据、存储数据和传输数据的功能
Meanshift和Camshift目标将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法。MeanshiftMeanshift背后的直觉很简单，假设你有点的集合。（它可以是像素分布，例如直方图反投影）。你会得到一个小窗口（可能是一个圆形），并且必须将该窗口移到最大像素密度（或最大点数）的区域。如下图所示：初始窗口以蓝色圆圈显示，名称为“C1”。其原始中心以蓝色矩形标记，名称为“C
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2024-10-24 22:47:35
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引 言 无线传感器网络是面向事件的监测网络，对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。实时地确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感 器网络最基本的功能之一，也是提供监测事件位置信息的前提，所以定位技术对传感器网络应用的有效性起着关键的作用。 在无线传感器网络中，按节点位置估测机制，根据定位
之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪，这次我们将介绍一种算法，用来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图：最开始的窗口是蓝色圆环的区域，命名为C1。蓝色圆环的重音用一个蓝色的矩形标注，命名为C
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2024-07-02 07:44:04
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1、 cv2.threshold()函数T,binary = cv2.threshold( # 输出阈值和二值化图
src = inputimg,
thresh=125, # 二值化阈值
maxval=255, # 输出二值化图灰度值
type=cv2.THRESH_BINARY # 方法选择参数
# cv2.THRESH_BINARY （>th
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2024-04-24 22:41:34
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目录1. 实验目标2. 实验要求3. 算法介绍3.1 PDM算法4. 算法实现第一步：将数据读入内存第二步：判断锚节的个数第三步：将所有的两点间的距离关系读入距离矩阵第四步：利用最短路径算法第五步：构造节点跳数矩阵P_all第六步：构造PDM算法所需要的各种矩阵第七步：利用最小二乘法估算具体位置第八步：计算误差，输出结果5. 实
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2024-09-11 18:01:24
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工作波长：是由设备系统的决定的。例如：光纤激光器工作波长一般是1064纳米、二氧化碳激光器工作波长一般是10.6微米、绿激光器工作波长是532纳米、紫外激光器工作波长是355纳米。当然还有其他类型的激光器就不一一列举了。场镜用于何种波长工作条件下，就要适用这种膜层的镀膜。如果不在给定的波长范围内用场镜，场镜会被激光烧坏。 图书3:一款焦距是160毫米的紫外激光场镜入射光瞳
一、canny算子优点 相比较于常见的robert算子、sobel算子、梯度求边缘等方法，使用canny算子可以提取单像素二值化的细边缘，这是其他方法所不具备的 二、opencv canny算子提取边缘基本原理 opencv中canny算子的基本原理主要有以下几个步骤： 1. 梯度或sobel算子求边缘图 下图是用梯度求的边缘图，梯度值取水平梯度和垂直梯度之和，可以看到求出的边缘具有一定的宽度，
最近跟着老师做一个交通识别的项目, 总算明白了一个道理, 这水啊, 不去亲自蹚上一遭就不知道有多深, 更根本的原因当然还是自己学的不够扎实, 不够好.经过了一个寒假的折磨,终于做出了一个原型来, 想到了自己当时被折磨的头疼的样子,想着将一部分源代码发上来, 希望可以帮助到别人.呵呵，废话不多说了这里我发的是一个手写字符识别的程序(这是在编写交通标志的过程中产生的,因为当时手头的交通标志的样本够,所
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2024-07-02 15:20:09
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#矩的计算:moments函数
#在opencv中,函数cv2.moments()同时会计算上述空间矩
#中心矩,归一化中心距
#使用函数cv2.moments()提取一幅图像的特征
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('./image/feather.jpg')
cv2.imshow('original',img)
# print(img.s
区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于1.初始点(种子点)的选取。2.生长准则。3.终止条件。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，进而实现目标的提取。区域生长的原理区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素
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2024-07-02 05:02:39
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网络拓扑结构中包含2类独立的节点模型 ：信标节点和未知节点．本节将分别介绍2类节点的功能及详细创建过程．1 网络拓扑结构1.1 创建数据包模型信标节点通过向邻居节点按一定周期发送数据包达到使邻近的未知节点定位的目的，数据包中包含有该信标节点的位置信息．质心算法要求包中含有信标节点的x、y坐标和id号．数据包模型创建过程如下 ： 在包格式编辑 器 (packet format)中新建包格式，命名为“
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2024-05-16 05:29:44
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图像处理之计算二值连通区域的质心 一：几何距(Geometric Moments)知识与质心寻找原理 1. Image Moments是图像处理中非常有用的算法，可以用来计算区域图像 的质心，方向等几何特性，同时Mpq的高阶具有旋转不变性，可以用来 实现图像比较分类，正是因为Moments有这些特性，很多手绘油画效果 也会基于该算法来模拟实现。它的数学表达为：
原创
2013-12-27 00:15:00
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# 如何使用Python计算一张图中每片区域的质心
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现这一任务。首先，让我们通过以下表格展示整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|---------------|------------------------------------|
| 1. 读取图像 | 使用
原创
2024-07-06 04:47:44
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目标学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。理论考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。OpenCV中的直方图均衡OpenCV具有执行此操作的功能cv
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2024-09-10 08:14:18
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之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪，这次我们将介绍一种算法，用来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图：最开始的窗口是蓝色圆环的区域，命名为C1。蓝色圆环的重音用一个蓝色的矩形标注，命名为C
# 如何在Python中计算指定区域的质心坐标
计算一个区域的质心坐标是许多应用中的重要任务，尤其是在图像处理、计算机视觉和物理模拟等领域。本篇文章将带领你逐步实现这一目标，使用Python来找到给定区域的质心坐标。此过程将包含整个实现流程、每一步所需的代码以及详细的解释。
## 整体流程
在开始之前，我们先来理清整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
