图像加权和可以用cv2.addWeighted()表示加权和一个注意点:cv2.addWeighted(a,0.5,b,0.5,0)中两个图像的尺寸和通道数要相同,不然会报错。示例:a = cv2.imread("p7.jpg")b = cv2.imread("me1.jpg")face1 = a[0:300,100:400]face2 = b[150:450,100:400]result= cv2.addWeighted(face1,0.5,face2,1,0)cv2.imshow("
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2023-02-24 17:17:34
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腐蚀——基本的形态学运算之一。用图像中的暗色部分“腐蚀”掉图像中的高亮部分。
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2022-09-08 11:21:04
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项目需要做两张图像比较的差,感觉Python用起来很方便,手头正好有OpenCV。红绿代表插值正负,为了更好的可视化,差值均放大10倍显示。im
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2023-07-12 22:25:24
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废话不多说,直接上代码.h#ifndef MAINWINDOW_H#define MAINWINDOW_H#include #include #include using namespace std;
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2024-06-07 09:59:04
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本实例使用简单的线性叠加方法来实现两幅图像的叠加,主要使用的知识如下: 1)线性融合 2)addWeighted函数 //! computes weighted sum of two arrays (dst = alpha*src1 + beta*src2 + gamma) 代码如下: 运行结果:
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2017-03-07 10:18:00
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视频会议软件的视频质量除了与外置设备、编码器相关外,还与视频的后处理技术相关,视频图像通过后处理技术,如图像增强、图像去噪等,图像质量会得到主观上较大的提高。而我们通常的视频后处理技术会采用开源的项目的一些代码来实现,而这些开源的项目中,最值得我们关注的是OpenCV,OpenCV是一个基于C和C++的跨平台图像视觉库,其图像的处理函数都是经过优化,可以用于实时的图像处理,其代码拥有完善的API函
对图像进行均值滤波操作,图像模糊。 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> /
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2022-09-08 11:20:59
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图像处理库综述1. OpenCV简介:OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程:首先我们获取了一个LPG气瓶图像,该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号,以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1:导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2:加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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一、什么是resize 函数: resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数; opencv 提供五种方法供选择分别是: a.最近邻插值——INTER_NEAREST; b.线性插值 ——INTER_LINEAR;(默认值) c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下,再在工程目录下新建一个camera目录,将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹,分别为highgui_src,highgui_include,cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点,对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构,通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下:CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
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卷积什么是二维卷积呢?看下面一张图就一目了然: 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作,比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢?原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加:5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后,整个框再往右移一步继续计算,横向计算完后,再往下移一步继续计算。简而言之,卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn,可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目,线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G,像素大小为30000+ x 80000+,在进行缺陷分析之前,需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图,然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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什么是对象跟踪?简而言之,在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接,但在计算机视觉和机器学习中,跟踪是一个非常广泛的术语,涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如,通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流:这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流:这些算法,如Kanade-Lucas-Tomashi(KLT)特征跟踪器,跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波:一
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2024-03-20 11:25:38
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此篇文章是引用的,因为前几天别人问我关于md5加密的我不是很懂,今天幸好看见这篇文章希望对
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2023-06-21 06:15:35
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彩色图像加密综述(An overview of encryption algorithms in color images):此文总结了50多项这一领域的研究,还从应用领域的角度对现有的各种彩色(如RGB图像)图像加密方案进行了全面的研究,其中大部分研究已于去年发表。此外,此研究将彩色图像加密分为10类方案,并对所提出的方案进行了比较,突出了它们的优点和局限性。此外,还讨论了(灰度或彩色)图像加密
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2024-06-30 11:17:23
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视频中运动目标检测的一种思路是,通过区分视频中静止和运动的部分,提取出运动的部分就是我们的检测目标。 背差法是:如果事先拍好静止的背景,每一帧的图像与背景图像相减可以得到差异的部分,差异的部分就是运动目标。下面举两张图片的例子来体会:上图使用absdiff图像减法函数,代码如下://二值化腐蚀膨胀学习,帧差法和背景差法对比测试
#include<opencv2\opencv.hpp
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2024-03-21 15:26:42
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