在日常生活中我们表示颜色的时候都喜欢用RGB模型进行表示，RGB分别代表了三原色：红色Red， 绿色Green，蓝色Blue。但是当我们想要从图片中选取某种颜色的时候，比如说红色，用RGB该怎么做？很难啊。所以当涉及到颜色的时候我们通常都会将图片转化到hsv空间进行表示。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。那么该如何选择我们需要的颜色呢？比如说红色，是否就只需要选择一
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2024-05-10 18:03:38
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目标学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。cv.add，cv.addWeighted等。图像加法您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。注意OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。例如，考虑
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2024-08-17 10:28:04
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目的：使用OpenCV 中的函数cv::threshold实现阈值操作理论：阈值？ 1) 最简单的分割方法 2) 应用实例：从图像中分割出我们要分析的对象区域。这种分离基于对象的像素和背景像素之间的强度的变化实现。 3) 为了区分我们感兴趣的像素（which will eventually be rejected），我们将用每一个像素的值和threshold比较（依据要解决的问题确定）。 4) 一
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2024-04-22 10:48:22
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前言上一篇中我们学习了《C++ OpenCV使用InRange对HSV颜色进行分割》，本身通过视频中可以看到我们通过颜色把按摩器提取了出来，这次我们基于上一章的成果，在上面实现原视频中的物体标识出来，呈现出追踪的效果。实现效果视频
实现思路对源视频用InRange进行颜色分割对分割出来的图像进行形态学操作（开操作去燥）然后再进行N闪的膨胀（N为整数，需要自己把握）对膨胀后的形态进行查
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2024-08-13 10:20:48
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OpenCV 【八】——前景背景分割——ostu算法的原理及实现 实验结果代码实现实现原理参考资料 实验结果代码实现#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
//计算图像灰度直方图
Mat calcgrayhist(const Mat&a
Meanshift不仅可以用于图像滤波，视频跟踪，还可以用于图像分割。 一般而言一副图像的特征点至少可以提取出5维，即(x,y,r,g,b)，众所周知，meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。 有一点需要注意的是图像像素的
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2024-03-20 16:39:46
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文章目录一、图像红变蓝，蓝变红的问题（1）原因分析（2）代码及结果展示1）错误代码2）错误结果3）正确代码二、深度学习数据包plt.imshow绘制图像偏蓝黄色（1）原因分析1）原理解释代码2）结果（2）实际绘图分析与解决1）问题代码示例2）问题结果3）期望代码示例4）期望结果三、参考 一、图像红变蓝，蓝变红的问题（1）原因分析用cv2.imread()读取数据，用plt.imshow()展示数
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2024-05-29 06:12:31
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Kinect开发学习笔记之（四）提取颜色数据并用OpenCV显示 我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055下面这几个大部分是参考“timebomb”的Kinect学习笔记系列：非常感谢“timebomb”的
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2024-05-20 23:48:02
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1、API Mat srcImage; Mat logoImage; vector<Mat> channels; Mat imageBlueChannel; logoImage = imread("dota_logo.jpg",0); srcImage = imread("dota_jugg.jpg"); if(!logoI...
原创
2023-03-04 00:12:02
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1.cvSetImageROI基于给定的矩形设置图像的ROI（感兴趣区域，region of interesting）大多数OpenCV函数都支持ROI，并将它作为一个独立图像进行处理，所有像素坐标都是从ROI的左上角或者左下角(基于图像结构)开始计算的。void cvSetImageROI（IplImage* image，CvRect rect）；image 图像头,待处理图像rect ROI
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2024-05-25 16:41:45
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# 使用 Java 和 OpenCV 识别图片颜色的完整指南
在 moderna 的图像处理开发中，使用 Java 和 OpenCV 识别图片中的颜色已经成为一项非常实用的技能。本文将带你一步步实现这一功能。我们将通过一个简单的流程，分解步骤，并在每一步给出必要的代码及解释，帮助你彻底理解每个部分。
## 流程概览
以下是识别图片颜色的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
## 使用 OpenCV 获取 Android 图片颜色的完整指南
在 Android 开发中，使用 OpenCV 处理图像是一项重要技能。本文将引导你实现通过 OpenCV 获取图片颜色的过程。我们将首先简要介绍整个流程，然后逐步说明每一个步骤，最后用代码示例进行详细讲解。
### 整体流程
以下是获取图片颜色的流程表：
| 步骤 | 描述
opencv对多种颜色小球的形状及位置判断 文章目录前言一、opencv是什么？二、使用步骤1.引入库2.设置颜色阈值3.对图片进行加载和处理4.处理图片的函数5.获取颜色空间函数6.运行效果7.完整代码总结 前言在这段时间参加了一个竞赛，写下了这个代码，但是总感觉有一些地方是不完善的，希望有大神可以指导指导呀！这是一个关于使用opencv库判断颜色小球形状及位置的功能实现，其中也参考了一些前辈的
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2024-05-04 18:56:26
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目录一、主要函数介绍 二、颜色识别 三、其他相关函数介绍1. cv2.resize2. np.array(x,dtype) 3. cv2.inRange()4. cv2.imshow()5.cv2. waitKey()四、掩膜一、主要函数介绍通常，相机在RGB颜色模式下工作，但这种模式受到光线的影响较大，所以在o
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2024-04-28 16:35:33
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我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0下面这几个大部分是参考“timebomb”的Kinect学习笔记系列： 非常感谢“timebomb”的工作，让我能尽快的进入Kinect的开发。 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。 要实现
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2024-07-25 10:24:26
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1.图章工具 《仿制图章工具》使用方法：按住alt点击吸取干净的地方，然后松开alt键，按住鼠标左键拖动或左击 擦拭图章区域放大缩小，是按住alt键+鼠标右键左右滑动 当图片中多个图层时，样本中选择“所有图层” 有纹路的图片吸一次就可以，反复吸会模糊 2.裁剪工具下的《切片工具》 要将一张图片裁
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2024-02-13 13:20:16
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基于OpenCV的图像颜色与形状识别设计与实现实验指导书一、实验目的：通过本实验，学生将了解图像颜色与形状的基本概念，并掌握使用OpenCV进行图像颜色与形状识别的方法。具体操作包括图像剪裁、颜色识别、轮廓检测。二、实验器材：计算机安装了Python和OpenCV库的开发环境彩色图像三、实验步骤：1、导入必要的库：import cv2 as cv
import numpy as np
import
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2024-06-04 11:46:47
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# Java如何分离出图片背景颜色
## 问题描述
在处理图像的过程中，有时候我们需要将图片的背景颜色分离出来，以便对背景进行进一步的处理或者替换。本文将介绍如何使用Java来实现这个功能。
## 方案概述
要分离出图片的背景颜色，我们可以使用图像处理的相关技术。主要的步骤包括：
1. 加载图片
2. 分离背景色
3. 输出结果
下面将分别介绍每个步骤的具体实现。
## 代码示例
原创
2023-10-01 03:37:27
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补充：split函数的C++版本有两个原型。分别是：第一个参数：InputArray类型的m或者const Mat
原创
2023-02-08 10:31:36
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OpenCV-颜色通道的分离、合并 颜色通道的分离：split() c++: void split(const mat& src, mat* mvbegin); c++: void split(inputarray m, outputarrayofarrays mv); 第一个参数，inputarr
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2020-12-04 17:43:00
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