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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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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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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## Java OpenCV获取红色章
### 介绍
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理和计算机视觉任务。在Java中，我们可以使用OpenCV库来获取红色对象或特定颜色对象的位置和特征。本文将介绍如何使用Java OpenCV库来获取红色章的位置。
### 步骤
以下是使用Java OpenCV获取红色章位置的步骤：
#### 步骤1：导入OpenCV库
首先，您需要导
原创
2023-08-03 15:42:51
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# 如何使用Java OpenCV获取红色分量
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[开始] --> B{检查图像是否加载成功};
B -->|是| C[将图像转换为HSV颜色空间];
C --> D{提取红色分量};
D -->|是| E[显示结果];
D -->|否| F[提示未找到红色分量];
E -->
原创
2024-04-11 03:38:35
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输入有两张图，引导图I和输入的图p，输出的图为q。在我们的matting的例子里面，引导图是原图或者是原图的灰度图，输入p为粗粗的分割后的结果， 输出q是具有精细边缘的matting图。 I和输出q之间需要满足一个关系，在任意一个半径为r的窗口内，满足q和I之间是线性的，ak和bk在窗口wk内是常数。 这个设想是合理的，在边界的地方，是想要服从这个的。但是在背景和前
一、提取直线、轮廓和区域1.1 canny边缘检测二值边缘分布图有两个主要缺点：第一，检测到的边缘过厚，这加大了识别物体边界的难度；第二，也是更重要的，通常不可能找到既低到足以检测到图像中所有重要边缘，又高到足以避免产生太多无关紧要边缘的阈值。这是一个难以权衡的问题，Canny 算法试图解决这个问题。简单的来说Canny 算法就是在各方向求导，找到局部最大值。实现步骤：用高斯滤波器平滑图像用Sob
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2024-03-10 23:33:40
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在计算机视觉中，使用Python与OpenCV获取特定颜色的区域可以帮助我们解决许多实际问题。在这篇文章中，我将详细介绍如何通过步骤实施这一过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和迁移指南，确保你能够顺利地实现目标。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境符合要求。以下是系统要求以及硬件配置的详细表格：
| 系统要求 | 版本
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。
[cpp]
view plain
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2023-12-24 14:54:41
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Opencv 通用图像变换 General Image Transforms相比于一类图像变换——卷积，其特点是图像中某个像素点的值只周围的几个像素点的值有关，而本文将介绍的图像变换并不属于此类。拉伸、收缩、扭曲和旋转Uniform Resizevoid cv::resize(
cv::InputArray src, // Input image
cv::OutputArray dst, //
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2024-05-15 14:57:12
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文章目录一、颜色通道1.通道分离：split()2.通道合并merge()二、效果三、访问像素1.单位2.方法（1）at动态地址计算①i单下标②i、j行列双下标（2）迭代器（3）指针 一、颜色通道1.通道分离：split()原型void split(
InputArray m,
OutputArrayOfArrays mv;
)参数m：要进行分离的图像mv：输出的通道容器。一般是vector&
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2024-03-09 23:22:47
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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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python3字符串内括号匹配分析器 匹配分析字符串内括号的匹配闭合情况,可通过print打印匹配情况，高亮显示错误处。思路，遍历字符串，检测到起始括号后加入到open队列中（位置,字符），检测到闭合括号后检测队列最后一位是否是对应的起始括号，是则open队列最后一位出列，否则把为匹配起始的符号进入close括号队列记录（位置，字符），遍历完成后，如果open,close队列均为空则符合匹配规则，
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2024-09-06 09:55:21
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OpenCV学习心得——基础篇——图像与视频的读取与写入 FOR THE SIGMA
FOR THE GTINDER
FOR THE ROBOMASTER简介：这一系列的学习心得第一轮将参考《学习OpenCV3》一书操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的）http://www.ubuntu.org.cn/download/desktop 桌面版ubuntu16
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2023-12-05 17:14:13
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我们在前面的章节里讲过边缘检测，本章所说的轮廓是基于边缘检测的。我们之前所做的边缘检测，结果只是基于像素的，而很多时候，我们可能需要对轮廓进行一些几何操作，例如分析区域是否连通，求出轮廓的凸包，判断一个点是不是在轮廓内，等等。我们先来看两种生成轮廓的方法，再看对轮廓的一些应用。一、从边缘得到轮廓虽然轮廓似乎就是边缘，但实际上，OpenCV只能从二值图得到轮廓，边缘被看成是非常窄的区域（宽1个像素）
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2024-03-28 17:23:21
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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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源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
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2024-07-24 14:29:35
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## Python OpenCV 获取图片文字区域
### 简介
在图像处理中，有时候我们需要从一张图片中提取出文字区域，以进一步进行文字识别或者其他处理。Python的OpenCV库提供了一种简单而强大的方法来实现这个功能。本文将介绍如何使用OpenCV来获取图片中的文字区域，并提供相应的代码示例。
### 安装OpenCV
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip命令来安装：
``
原创
2023-10-19 07:07:27
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现在将通过使用刚新建的CDEF项目添加绿色，黄色和红色区域
实践— 添加彩色区域
现在你将给图形的三个区域添加彩色
1. 添加另一个项目
2. 选择Host-Resource-Mib: Running Processes 作为 Data Sou
原创
2012-12-11 22:23:01
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本次要整理记录的内容有：通过HSV色彩空间提取具有某种色彩范围的区域和像素统计。HSV色彩空间提取色彩范围 一般我们所使用的图像都是RGB图像，也就是具有R、G、B三通道的图像，每个通道的取值范围为[ 0 , 255 ]。而HSV图像同样是应用十分广泛的一种图像类型，它分为H、S、V三个通道，分别为色调、饱和度、亮度，其中H的取值范围是[ 0, 180 ]，S和V的取值范围是[ 0 , 255 ]
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2023-11-22 16:22:18
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