OpenCV 入门系列：OpenCV 入门（一）—— OpenCV 基础OpenCV 入门（二）—— 车牌定位OpenCV 入门（三）—— 车牌筛选OpenCV 入门（四）—— 车牌号识别OpenCV 入门（五）—— 人脸识别模型训练与 Windows 下的人脸识别OpenCV 入门（六）—— Android 下的人脸识别OpenCV 入门（七）—— 身份证识别本文主要内容：如何训练 OpenCV
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2024-07-29 14:49:04
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先看效果说明使用分水岭算法对图像进行切割，设置一个标记图像能达到比較好的效果，还能防止过度切割。1、这里首先对阈值化的二值图像进行腐蚀，去掉小的白色区域，得到图像的前景区域。并对前景区域用255白色标记2、相同对阈值化后的图像进行膨胀，然后再阈值化并取反。得到背景区域。并用128灰度表示3、将前景和背景叠加在一起在同一幅图像中显示。4、用标记图和原图，利用opencv的watershed对图像进行
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2023-07-03 22:35:34
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在2D的机器视觉应用中，模板匹配比较常见，常见的匹配算法有基于灰度的匹配，基于边缘的匹配，基于形状的匹配等。推荐《机器视觉算法与应用》这本书，这本书是halcon开发人员撰写，对于模板匹配介绍的比较详细。下面介绍基于形状的模板匹配。在pcl和opencv中都有关于linemod的实现。本算法是基于linemod的2D版本，主要从opencv的源码修改。1 算法的基本流程如下：(1). 计算方向梯度
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2024-05-04 19:38:10
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opencv学习心得——基础篇——了解OpenCV数据类型——基本数据类型与详解 FOR THE SIGMA FOR THE GTINDER FOR THE ROBOMASTER简介：这一系列的学习心得第一轮将参考《学习OpenCV3》一书操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的） 桌面版ubuntu16.04 下载电子版书籍下载地址 暂无资源内容：OpenCV的基
目录 图像模板匹配 图像霍夫线检测 图像霍夫圆检测 图像模板匹配# 模板匹配
# 在给定的图片中查找和木板最相似的区域
# 输入包括模板和图片
# 思路：按照滑窗的思路不断移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-02-22 15:58:01
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目录0x01 分水岭分割0x02 分水岭分割合并图像分割是利用图像特征灰度、颜色、纹理和形状等将图像中特定的具有独特性质的区域进行划分，进而实现感兴趣的目标的提取。根据分割成因可以分为连续分割和非连续分割。连续分割是指将具有同一灰度级或相同特征的像素划分为不同区域，常见的分割方法有区域生成、阈值分割及聚类分割等。非连续分割是利用像素值突变特性来呈现不同边界区域以实现图像分割，常见的分割方法有点线检
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2023-11-10 22:51:57
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图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。阈值处理是指剔除图像内像素值高于阈值或者低于阈值得像素点。例如，设定阈值为127，将
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2024-03-19 16:45:31
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图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。阈值处理是指剔除图像内像素值高于阈值或者低于阈值得像素点。例如，设定阈值为127，将
原创
2021-02-04 20:53:42
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图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计
原创
2023-01-01 09:51:55
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在这篇博文中，我将详细记录和总结我在开发“Python基于OpenCV的分割系统”过程中所经历的挑战和收获。这一系统旨在利用OpenCV快速、高效地进行图像分割，为图像处理和计算机视觉领域的应用提供支持。
## 初始技术痛点
在开始这一项目之前，市场上对于图像分割的需求日益增加，但很多现有的解决方案在精准度和处理速度上都难以满足实际需求。例如，用户希望通过图像分割技术来实现快速精确的人体识别，
1 图像分割 1、图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相似性，在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。 2、图像分割技术已在实际生活中得到广泛的应用。例如：在机车检验领域，可以应用到轮毂裂纹图像的分割，及时发现裂纹，保证行车安全；在生物医学工程方面，对肝脏CT图像进
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2023-08-17 09:08:34
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一、前言字符分割有很多方法，根据自己的需要l_img.png', 0)...
原创
2022-08-09 13:29:51
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图像识别:猫一.样本准备选取网站：首先自网络上选取网站爬取或批量下载图片文件素材 将其保存在文件夹中选取网站时候需要稍稍注意下 可以随意搜索个关键字看看搜索结果中图片的质量怎么样有些网站可能搜索“猫” 它会把动漫形象的猫或者是其他动物一并返回在结果中这样的情况下爬取的效果就较为糟糕 对爬取的图片还需要做很多人工筛选的工作。保存方式：其中正例与负例需要分开放置 同时我利用代码分别完成了正负例图片的重
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2024-05-07 14:48:37
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通过HSV色阶使用彩色图像可以分割来分割图像中的对象，但这并不是分割图像的唯一方法。为什么大多数人偏爱色度而不是RGB / HSV分割？
可以获得RGB / HSV通道之间的比率。
可以使用由辅助颜色和其他颜色的混合物组成的目标色块。
原创
2021-07-15 15:41:17
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OpenCV与图像处理学习七——传统图像分割之阈值法（固定阈值、自适应阈值、大津阈值）一、固定阈值图像分割1.1 直方图双峰法1.2 OpenCV中的固定阈值分割二、自动阈值图像分割2.1 自适应阈值法2.2 迭代法阈值分割2.3 Otsu大津阈值法 前面的笔记介绍了一些OpenCV基本的图像处理，后面将学习使用OpenCV的传统的图像分割方法，这次笔记的内容是阈值法进行图像分割。图像分割是指将
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2024-03-25 04:24:46
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OpenCV学习心得——基础篇——了解OpenCV数据类型——辅助对象、工具函数与模板结构 FOR THE SIGMA FOR THE GTINDER FOR THE ROBOMASTER简介：这一系列的学习心得第一轮将参考《学习OpenCV3》一书操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的）电子版书籍下载地址 暂无资源内容：辅助对象 这种主要针对于控制各种各样的算法
