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
有时,我们只需要对一幅图像的一部分进行处理.本节会教会我们如何定义感兴趣的区域.Getting ready假设我们想合并两个不同大小的图像.例如,我们将下面的小的图标添加到我们的测试图像上:但是使用cv::add函数要求两个图像具有相同的大小.在这个例子中,必须定义感兴趣的区域(ROI)使得cv::add可以被使用.它只会应用在和我们logo图像相同大小的ROI区域.ROI的位置将决定logo图像
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2024-08-29 16:44:56
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车牌识别的属于常见的 模式识别 ，其基本流程为下面三个步骤：（1）分割： 检测并检测图像中感兴趣区域； （2）特征提取： 对字符图像集中的每个部分进行提取； （3）分类： 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。车牌识别分为两个步骤， 车牌检测， 车牌识别， 都属于模式识别。基本结构一、车牌检测1、车牌局部化（分割车牌区域），根据尺寸等基本信息去除非车牌图像；2、判断车牌是否存在 （训练支持
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2024-04-07 10:34:27
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内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》 图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像，对这些图像进行expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果，就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合 拉普拉斯金字塔通过源
在图像处理领域，常常会遇到需要提取特定颜色区域的需求，尤其是偏蓝色区域。借助计算机视觉库OpenCV，我们可以快速实现这一目标。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Python中使用OpenCV提取偏蓝色的区域，同时涵盖适用场景、技术演进、架构对比、特性解析、实战测试等多个维度。
### 背景定位
在众多图像处理中，提取特定颜色区域的应用场景广泛。例如，图像中的偏蓝色可以代表水域、天空等自然元素
HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。HSV颜色空间模型[1]色调H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝
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2024-05-10 18:13:06
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在处理图像处理任务时，Python 的 OpenCV 库是一个非常强大的工具。本篇博文将深入探讨如何使用 Python OpenCV 提取图像中的深蓝色区域。通过这篇文章，我们将涵盖实现该功能的背景、技术原理和架构解析，并深入分析源码，最后进行性能优化，并展望未来的应用场景。
关于深蓝色区域的提取，我们可以从四象限图中观察与其他颜色区域的关系，具体如下：
```
quadrantChart
文章目录一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv2. 不使用opencv二、将彩色图像转为HSV、HSI格式1. 转HSV2. 转HSI三、车牌数字分割为单个的字符图片1.图片准备2. 代码实现1. 读取图片2. 图片预处理3. 输出结果4. 源码四、参考 一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv代码：import cv2 as cv
img = cv.imread('./p
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2024-03-23 10:24:29
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本篇博客主要介绍利用OpenCV工具提取一幅图像中的颜色直方图特征。所谓颜色直方图，指的是一幅图像中的颜色分布，与图像中的特定的物体无关，只是用来表示人的眼睛观察到的图像中的颜色分布情况，例如说，一幅图中红色占了多少比例，绿色占了多少比例等。
我们知道，计算机色彩显示器采用R、G、B相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生色彩。在RGB颜
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2020-04-29 14:17:00
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今天上午，结合OpenCV自带的camshitf例程，简单的对camshitf有了一个大致的认识和理解，现总结如下：1：关于HSVH指hue（色相）、S指saturation（饱和度）、V指value(色调)。色相（H）是色彩的基本属性，就是平常所说的颜色名称，如红色、黄色等；饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值；明度（V）取0-100%。RGB 和 CMY
官方文档链接：https://dovyski.github.io/cvui/advanced-mouse/Mousecvui 拥有自己的鼠标 API 可以追踪鼠标点击和光标位置。与鼠标相关的所有内容都可以从 cvui::mouse() 中访问到。以下部分将详细介绍所有可用的鼠标信息。光标位置（Cursor position）用户可以通过调用 cvui::mouse() 随时查询鼠标光标的位置，它返
HSV(hue saturation value) 色调（hue）：对应于颜色成分（基础色素），因此，只需选择一个色调范围，就可以选择任何颜色。（0—360） 饱和度（saturation）：颜色的数量（颜料的深度）（主导色调）（0—100%） 值（value）：颜色的亮度。（0—100%）即 H - 色调（主导波长）。 S - 饱和度（颜色的纯度/色调）。 V - 值（强度）。 对于HSV，Hu
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2024-04-02 22:45:11
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使用OpenCV实现RGB、HSI、CMYK颜色空间的转换 RGB与hsi可以转化，但我自己查了一些资料后，重点放在RGB与hsv之间转化上，所以下面重点讲这些。如果感兴趣，最后面参考链接有更加具体的详细讲解。HSV基本颜色分量范围一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给
opencv刚接触的时候，最烦心的就是安装完后随便一编译就发现一堆的错误，所有事情甚至不能从0开始。以我学习opencv的经验，将我遇到及解决的办法整理出来给大家参考。1:安装vc62：安装opencv beta5 OpenCV beta5默认安装后，首先在安装目录找到cvaux.h并修改第1137行：CvMemStorage* storage; /*
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2024-05-14 08:28:47
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前言RGB色彩空间是一种被广泛接受的色彩空间，但是该色彩空间过于抽象，我们不能够直接通过其值感知具体的色彩。我们更习惯使用直观的方式来感知颜色，HSV色彩空间提供了这样的方式。通过HSV色彩空间，我们能够更加方便地通过色调、饱和度和亮度来感知颜色。其实，除了HSV色彩空间，我们讨论的其他大多数色彩空间都不方便人们对颜色进行理解和解释。基础知识HSV色彩空间从心理学和视觉的角度出发，提出人眼的色彩知
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2023-12-01 09:55:50
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在讨论其返回值前，我们先来介绍以下calcHist()函数的用法：cv2.calcHist()函数cv2.calcHist()函数的作用：通过直方图可以很好的对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解，直方图的x轴是灰度值（0~255），y轴是图片中具有同一个灰度值的点的数目。而calcHist（）函数则可以帮助我们统计一幅图像的直方图cv2.calcHist(images,channels,mask,
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2024-10-20 17:49:43
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目录OPENCV学习1显示一张图片：用==cv2.imread==来读取图片==定义函数cv_show来代替这三行代码（要显示图片每次都要输入这三行代码，非常麻烦）====上面是RGB，现在变成黑白==变成灰度图代码，print(img)print(img.shape)图像保存：图像的基本属性：类型、大小、数据类型数据读取——视频视频处理简介==cv2.cvtColor方法会用来对图片颜色通道进
BS版图形系统 - OpenCV - 第5章笔记5 自动光学检查、对象分割和检测5.1 技术要求5.2 隔离场景中的对象5.3 为AOI创建应用程序5.4 预处理输入图像5.4.1 噪声消除5.4.2 用光模式移除背景进行分割5.4.3 阈值5.5 分割输入图像5.5.1 连通组件算法5.5.2 findContours算法5.6 总结 5 自动光学检查、对象分割和检测AOI：自动光学检查5
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2024-09-08 09:52:04
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OpenCv 简介1简介与安装# 由于一些经典的算法被申请了版权，新版本有很大的限制，所以选用3.4.3以下的版本
pip install opencv-python==3.4.2.17
# 利用SIFT和SURF等进行特征提取
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17
# 测试：
import cv2
# 读一个图片并进行显示(图片路
opencv 中有几百种颜色空间，可通过如下方式获取；flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR')]
print(len(flags)) # 296 种其中最常用的是 gray 和 hsv 空间； 颜色空间转换opencv 直接读取图片是 RGB 空间，使用 cvtColor 转换到 其他空间def cv
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2024-10-28 06:53:21
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