我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0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。要实现目标：通过微软的SDK提取颜色数据（彩色图像）并用OpenCV显示一、编程前期分析 &n
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2023-12-20 23:24:10
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# 如何使用Java OpenCV提取红色
## 1. 简介
在本教程中，我将教你如何使用Java OpenCV库来提取图像中的红色部分。这对于图像处理和计算机视觉应用非常有用。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(加载图像) --> B(转换为HSV)
B --> C(设置红色范围)
C --> D(生成掩膜)
D --
原创
2024-03-28 07:23:21
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# 使用Python和OpenCV提取红色物体
在计算机视觉领域，颜色的提取是一个常见的任务。在本文中，我们将重点讨论如何使用Python的OpenCV库提取图像中的红色区域。我们将逐步了解这一过程，并提供代码示例，以帮助你学会如何实现这一功能。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉和机器学习软
原创
2024-09-11 06:38:45
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# Python OpenCV提取图片红色通道教程
## 一、整体流程
下面通过一个表格展示整个提取图片红色通道的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------- |
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 分离通道 |
| 3 | 获取红色通道 |
| 4 | 显示红色通道 |
| 5 | 保存红色通道 |
## 二、
原创
2024-06-03 04:07:53
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HOG特征HOG(Histograms of Oriented Gradients)梯度方向直方图 通过利用梯度信息能反映图像目标的边缘信息并通过局部梯度的大小将图像局部的外观和形状特征化．在论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection中被提出．HOG特征的提取过程为: Gamma归一化；计算梯度；划分cell组合成block，统计
OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
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2023-12-24 14:37:28
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cv2.line(img, (x, y),((pt[0]),(pt[1])), (0, 0, 255),1)#画半径
text = "(" + str(pt[0]) + ", " + str(pt[1]) + ")"#添加的文字
cv2.putText(img, text, (pt[0]+10, pt[1]+10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, (255, 255,
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2024-08-09 20:05:41
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# 使用 OpenCV 提取红色部分的完整指南
在计算机视觉领域，使用 OpenCV 提取特定颜色的区域是一项常见的任务。本文将教你如何使用 OpenCV 和 Python 提取图片中的红色部分。我们将分步引导你，确保你可以轻松实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现该任务的关键步骤：
| 步骤 | 描述
# Python OpenCV 提取图像红色部分
在图像处理领域，OpenCV 是一个非常流行的库，它提供了丰富的功能来处理图像。其中一个常见的任务是提取图像中的特定颜色部分，例如红色。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来提取图像中的红色部分。
## 什么是 OpenCV？
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了广泛的图像处理和计算机视觉功能。
原创
2024-07-26 03:23:58
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HOG特征一、什么是HOG特征是关于目标区域梯度方向的特征是一个向量 二、如何提取HOG特征图片归一化处理，减弱光线、阴影等影响图像梯度计算，一般用卷积方法，水平模板为[-1,0,1]，竖直模板为[-1,0,1]T，看到这个，很容易联想到边缘检测，实际上，这个梯度很大程度上就代表了图像的边缘轮廓信息统计梯度方向，将目标窗口（win：64*128）继续细分为块（block：16*16），而
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2024-05-28 08:20:29
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0. why最近考研刷题，刷数学660，好多错题，感觉手抄太费事。平时刷题有注意到660的排版非常有规律性，题目和答题区域在图形上有很好的区分，我就寻思着能不能用opencv把题目从图像中剪裁出来并按顺序导出，整理错题的时候就能单独打印出指定的题目而不用自己去手动找到题目并剪裁。1. 准备opencv什么的只是听说过，从来没用过，于是找了找相关的网课学习了下，估摸着学了些完成本需求所需的知识，现在
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2024-04-22 15:44:35
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有一个问题，就下面图片中的两本书而言，怎样快速让中间边的书本与左边书本对齐(最终效果能实现两张图片重叠(最终结果在最右边))，进行的图像转变可旋转、平移、缩放、形变。本文介绍 利用Opencv 如何解决这个问题，解决这个问题一般需要三步：确定至少四组对应点坐标找到一个转换矩阵；把找到的转换矩阵应用到 Moving Image 上，实现图像对齐；上面提到的图片旋转、平移、缩放等操作的主要目的，就是要
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2023-09-28 13:41:57
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一个图像是由不同颜色值的像素组成的，像索值在图像中的分布情况是这幅图像的一个重要特征。图像是由像素组成的，在一个单通道的灰度图像中，每个像素的值介于0(黑色)-255（白色）之间。根据图像的内容，你会发现每个灰度值的像素数目是不同的。直方图是一个简单的表，它给出了一幅图像或一组图像中拥有给定数值的像素数量。因此，灰度图像的直方图有256个条目(或称为容器)。0号容器给出值为0的像素个数
1、ps打开印章图片、框选印章2、选择 ---->色彩范围，用吸管选择印章上的红色，调整颜色容差至黑白明显，点击确定。ctrl + j复制图层3、裁剪工具裁剪印章部分，隐藏背景图层（点背景旁边的小眼睛）4、CTRL+shift+ s另存为PNG格式（因为只有PNG格式可以保留没有像素的图片）5、打开word文档 插入图片，选择衬于文字上方
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2023-07-17 12:48:22
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# 使用 Python 提取图像中的红色
在图像处理领域，提取特定颜色是一项常见的任务。对于新手来说，使用 Python 来做到这一点并不难。本文将介绍怎样使用 Python 中的 OpenCV 库来提取图像中的红色部分。我们会按照以下流程执行这个任务。
## 流程步骤
以下是实现“提取红色”的具体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 06:21:52
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# Python 提取红色的科学探索
在计算机视觉和图像处理中，提取特定颜色的区域是一个常见的任务。对于很多应用而言，如视觉跟踪、物体检测等，提取图像中的红色区域会是一个重要的步骤。本文将用 Python 和 OpenCV 库演示如何从图像中提取红色部分，帮助大家更好地理解这一过程。
## 环境准备
首先，我们需要安装必要的库。我们可以使用 `pip` 来安装 OpenCV：
```bas
原创
2024-08-06 09:09:25
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基于《QT 插件化图像算法研究平台》做的功能插件。提取选中区域内指定hsv颜色的水印。 《QT 插件化图像算法研究平台》有个HSV COLOR PICK功能，可以很直观、方便地分析出水印 的hsv颜色，比如, 蓝色：100,180,0,255,100,255。 然后利用 opencv 提取选中区域内指定hsv颜色的水印。 为下
如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 );
cv
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2023-11-29 19:35:11
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一：图像阈值概念（thresholding）阈值是什么？简单的说就是图像分割的标尺。 举例说明,看下面图片 有一堆苹果，有你喜欢的和你不喜欢的，怎样区分你喜欢的和不喜欢的，在你心中有一个标准，那我们就把这个标准量化来表示，比如，红色的是你喜欢的，其他的是你不喜欢的。那么，这个 “红色” 相当与阈值。分割出你喜欢的和你不喜欢的。同理，在图片中，一个简单的阈值例子就是选择一个像素值p，然后将小于p的所
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2024-05-05 16:32:15
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文章目录1、问题描述2、效果呈现3、思路3.1 HSV空间下提取3.2 使用掩膜与RGB三个通道
原创
2023-01-04 18:04:28
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