raise Exception(("Contours tuple must have length 2 or 3, "
"otherwise OpenCV changed their cv2.findContours return "
"signature yet again. Refer to OpenCV’s documentation "
“in that case”))
return cn
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2024-09-04 05:53:40
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查找表颜色缩减法：如果矩阵元素存储的是单通道像素，使用C或C++的无符号字符类型，那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像，这种存储格式的颜色数就太多了（确切地说，有一千六百多万种）。用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响。其实有时候，仅用这些颜色的一小部分，就足以达到同样效果。这种情况下，一种常用的做法是，颜色空间缩减，将现有颜色空间值除以某个值，以获得较少的颜色数。 Inew=
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2024-10-25 23:56:55
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一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
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2023-10-16 01:23:43
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目标跟踪就是识别移动目标的过程，并且跨帧跟踪这些目标，为了跟踪视屏中的目标，首先要做的就是识别出可能包含目标的区域。目前有很多视频目标跟踪的方法:当跟踪所有移动目标时，帧之间的差异很重要当跟踪移动的手时，基于皮肤颜色的均值漂移方法最好当跟踪对象知道的时候，模板匹配更好1.基本的运动检测import cv2
import numpy as np
camera = cv2.VideoCapture(
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2024-02-26 12:27:16
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写在前面这次分享的为一个很理想的情况下的目标识别与分类，对象为螺丝、螺帽、圆环这三个东西，其实就是图一乐呵，为什么说理想化呢？看一下本文使用的实验图片。 可以看到，图像中三个目标非常清楚，因为该图背景非常单一，这张图为在我床单上拍的。最近也还在补充图像处理相关的数学基础理论，要达到能在复杂背景下的目标检测与识别，需要学习的地方还很多。方法流程图像预处理，包括去噪、去除背景、阈值化图像分割特征提取机
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2023-11-09 08:41:39
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前言定位二维码不仅仅是为了识别二维码；还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位。定位二维码，不仅需要图像处理相关知识，还需要分析二维码的特性，本文先从二维码的特性讲起。 1 二维码特性二维码在设计之初就考虑到了识别问题，所以二维码有一些特征是非常明显的。二维码有三个“回“”字形图案，这一点非常明显。中间的一个点位于图案的左上角，如果图像偏转，也可以根据二维码来纠正。思考题：为什
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2024-04-25 12:30:35
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进行角点检测之前先要理解一下什么是图像特征以及图像特征为什么很重要。比如下图： 给出了大图中的ABCDEF六个小图：A和B是平面，很多地方都存在，很难找到这些图的准确位置。C和D相对容易找到一些，因为它们是大图中的边缘，可以找到近似位置，但是找到准确位置还是很不易，因为沿着边缘很多位置都一样。E和F和容易被找到，因为它们是图像的角点，角点地方的图，不论往哪个方向移动结果都会有很大不同，因此可以把角
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2024-03-08 13:38:12
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基于等间隔提取图像缩放：对于源图像数据f(x,y)，其分辨率为M x N，若将其分辨率改为m x n，对于等间隔采样而言，其宽度缩放因子kx = M / m，高度缩放因子为 ky = N / n。图像缩放在其水平方向的等间隔采样为kx,垂直方向等间隔采样为ky。当kx = ky时，源图像数据将等比例缩放。否则源图像不发生等比例缩放，从而造成图像的扭曲变形。从f(x,y) 到 g(x',
作者 | 小白介绍跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓，基于HSV颜色值。轮廓：突出显示对象的图像片段。例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。在继续下面的操作之前，请在系统中安装OpenCV。打开命令提示符并键入pip install opencv-python步骤1：从相机读取数据import cv
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2024-04-23 21:37:57
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在本文中，我将详细讲解如何使用Java与OpenCV库实现图像的定位与截取。随着计算机视觉技术的发展，图像处理在各行各业的应用越来越广泛。在我们的项目中，精确地定位并截取图像的一部分对于数据分析和自动化处理至关重要。接下来，我将从问题背景开始，带你深入了解这一过程。
## 问题背景
当前，许多业务流程依赖于图像识别和处理。这项技术的成功与否直接影响到自动化程度、数据准确性以及用户体验。为了提高
问题说明：OpenCV 2.X 版本中，调用cvCaptureProperty()定位视频到指定帧，采用下面两种方法都会出现定位不准的问题。 cvSetCaptureProperty( capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, t); 或 cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, t); 都会显示
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2024-06-18 06:32:04
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[OpenCV-Python] OpenCV 中的 Gui特性 部分 II 部分 II OpenCV 中的 Gui 特性 OpenCV-Python 中文教程（搬运） 4 图片目标 • 在这里你将学会怎样读入一幅图像，怎样显示一幅图像，以及如何保存一幅图像 • 你将要学习如下函数：cv2.imread()，cv2.imshow()，cv2.imwrite() • 如果你愿意的话，我会叫
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2024-06-23 23:11:00
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图像分割的算法
原创
2021-07-16 14:51:43
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基于OpenCV的图像融合
原创
2021-07-16 17:34:10
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OpenCV 的基础图像操作都只是针对图像中的像素点，并不是直接对图像整体进行的操作。而很多时候并不能仅通过改变像素点来进行图像的操作，为此我们需要学习关于图像的算术操作。1.图像加法 对于两张相同大小的图像，可以使用 cv2.add 函数对它们进行加法运算。使用该函数时， 两张图像的大小必须一致，或者加数
基于OpenCV的图像融合
原创
2021-06-24 15:46:34
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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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mean shift基本原理：给定d维空间 Rd中的n个样本点 xi,i=1,2,...,n,在 x点的mean shift向量的基本形式定义为： Mh(x)=1k∑xi∈Sk(xi−x) 其中， Sh是一个半径为h的高维球区域，满足以下关系的y点的集合， Sh(x)={y:(y−x)T(y−x)≤h2} k表示在这n个样本点&nbs
前两个part讲了一些常用的基础类和函数、操作方法之类。那我们要完整地能够处理一幅图像需要进行哪些操作步骤呢？首先我们要明确进行图像处理的目的：获得目标区域所在的位置。无论是颜色追踪、对直线或者圆的追踪、还是对某个固定图案的追踪，无论是单目标还是多目标，最终都需要获取最后的目标所在的位置。那么如何从原本的图像得到目标的位置呢？这就需要按照以下的操作步骤来进行：获取图像->去噪（滤波、阈值化之
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2024-05-05 22:06:52
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