HOGHOG 全称为 Histogram of Oriented Gradient，即方向梯度直方图，由于使用该特征进行行人检测的效果良好而被广泛应用。HOG 是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行目标检测的特征描述算子，通过计算和统计图像局部区域的方向梯度直方图来构成特征。HOG 特征提取流程图如下图所示：（1）采用 Gamma 校正法对输入图像进行颜色空间的标准化，目的是调节图像的对比度，降低
我们在对表格进行提取之前，要先对扫描进来的表格进行矫正，由于我做的项目的原因，所需要的处理的表格全都是扫描版的，所以不会出现前文表格线是弯曲的情况，所以表格矫正的方法比较简单。请参考： 将表格矫正之后，我们接下来应该对表格进行提取，首先，先对传进来的表格模板进行图形处理，先对将要使用的函数进行介绍： &n
转载
2023-11-10 09:56:54
262阅读
import cv2
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
"""
函数的格式为：kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags)
（1）data: 分类数据，最好是np.float32的数据，每个特征放一列。之所以是np.float32原
转载
2024-04-06 21:47:44
60阅读
昨年写的OpenCV处理表格的东西搞丢了，这几天拿到了一点图片数据，想起来需要继续做完但是又找不到代码了，翻遍了硬盘还是没找到代码，今天呆在电脑前，还是觉得应该有始有终，再做一个吧，不知道这次能坚持多久。2020年4月29日 00:00:49目的：使用OpenCV获取到表格主体轮廓，并用红线画出轮廓。4月29日的进度为了方便后续桌面开发，暂时用C#作为编程语言。//通过图片框拿到Mat
Bitma
转载
2024-04-06 21:47:39
85阅读
图像直方图捕捉方式呈现一个场景使用可像素强度值。通过分析像素值得分布在一个图像，可以使用此信息来修改甚至可以提高一个图像。查找表定义了如何将像素值转换为新的值。表的第i项表示相应对应灰度的新值。newIntensity= lookup [ oldIntensity ] ; OpenCV cv::LUT 对图像应用查找表以生成新图像。 可能说到这里，大家还是不太清楚怎么用，下面
转载
2024-04-23 09:57:38
31阅读
识别表格轮廓要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (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
转载
2024-03-25 07:11:03
95阅读
本案例基于图像的梯度和颜色特征，定位车道线的位置。在这里选用Sobel边缘提取算法，Sobel相比于Canny的优秀之处在于
原创
2022-06-01 17:45:42
878阅读
实现自己的线性滤波器 目的本篇教程中，我们将学到： 用OpenCV函数 filter2D 创建自己的线性滤波器。 原理 Note以下解释节选自Bradski and Kaehler所著 Learning OpenCV 。 卷积高度概括地说，卷积是在每一个图像块与某个算子（核）之间进行的运算。 核是什么？核说白了就是一个固定大小的数值数组。
关于提取车道线的问题，请大佬指教提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图
转载
2024-06-04 11:13:52
30阅读
Canny算子是John.F.Canny于20世纪80年代提出的一种多级边缘检测算法。该算子最初的提出是为了能够得到一个最优的边缘检测，即：检测到的边缘要尽可能跟实际的边缘接近，并尽可能的多，同时，要尽量降低噪声对边缘检测的干扰。是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用的图像处理方法。总共可以分为五步：高斯模糊GaussianBlur。将输入的彩色图像进行高斯模糊来去掉噪声灰度转换cvtColor。
转载
2024-08-14 11:59:20
117阅读
表格提取的OpenCV-python实现
原创
2022-08-26 10:34:22
700阅读
# Python OpenCV表格提取
## 介绍
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python和OpenCV库来提取表格。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你通过整个流程，并为每个步骤提供相应的代码和解释。
## 流程概述
在开始之前，我们先来概述一下整个流程。下面是实现"python opencv 表格提取"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1
原创
2023-08-29 09:56:28
336阅读
在很多时候，我们的数据来源形式是多种多样的，有时候数据（或表格）也会呈现在图片中。那么，我们如何来获取图片中的有用数据呢？当一张图片中含有表格数据的时候，我们可以用OpenCV识别表格中的直线，然后再用OCR技术识别其中的文字。 本文仅作为如何识别图片中的表格的一个例子，希望能给读者一些启示。笔者用到的工具如下：opencvpyteressactnumpy我们用opencv来识别表格中的直
转载
2024-03-25 07:05:29
46阅读
Opencv图像轮廓提取0. 实现结果如下：1. 打开图像代码2. 轮廓提取函数3. 代码实现 本文主要实现了图像的轮廓提取，首先先给出直观的轮廓实现结果：0. 实现结果如下：1. 打开图像代码注意图片存放路径不能出现中文，不然会报错！CString defaultDir = _T("请选择路径"); //设置默认打开文件夹
CString fileFilter = _T("文件(*.jpg;
转载
2024-04-24 22:53:56
212阅读
import cv2
img = cv2.imread(“E:/tuku/2019-10-28_10_36_21_370.bmp”,0)
median = cv2.GaussianBlur(img, (53,53),3)
#img=img[100:400,450:1000]#emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret1,th1 =
转载
2024-08-23 20:32:09
118阅读
[opencv][cpp] 学习手册3：案例数量统计、修复旋转切边、直线提取00_Canny_多滑动条案例.cpp 18_距离变换.cpp 19_案例_统计物品的数量.cpp 20_案例_修复图像.cpp 21_案例_图像切边.cpp 22_案例_图像旋转和切边.cpp 23_提取出直线.cpp 文章目录[opencv][cpp] 学习手册3：案例数量统计、修复旋转切边、直线提取00_Canny_
本文实例讲述了Python实现导出数据生成excel报表的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：#_*_coding:utf-8_*_
import MySQLdb
import xlwt
from datetime import datetime
def get_data(sql):
# 创建数据库连接.
conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user=
转载
2023-07-10 14:04:26
202阅读
一、角点检测特征点检测广泛应用到目标匹配、目标跟踪等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等特征。其中Harris角点检测是特征点检测的基础，提出了应用邻近像素点灰度差值概念，从而进行判断是否为角点、边缘、平滑区域。Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值，算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动
转载
2024-04-25 13:12:08
90阅读
1.图像边缘填充1.1卷积边界问题图像卷积的时候边界像素不被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，只有当3X3的滤波时候有一个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有两个像素边缘没有处理。1.2.处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在四周各填充1各像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理hi后再去掉这些边缘，openCV中默认的处
转载
2024-03-15 19:55:01
200阅读
之前的任务是把如下的一个直钢管图像进行处理，提取出中心线，用到了骨架细化算法以及一些常用的opencv处理。思路就是：预处理通过灰度得到二值图像——二值图形态学处理——骨架细化提取中心线——霍夫概率检测直线——画出目标直线。 csdn搜索【7】OPencv骨架细化算法。亲自测试了可以直接用，不需要调整，但是要注意：（1）输入的二值图像目标区域是白色，背景是黑色（2）可能直接输入原图会加载
转载
2023-10-12 09:52:51
641阅读
