目录一、OpenCV-阀值操作1.1阀值操作函数threshold1.2threshold的操作类型1.3Otsu算法二、样例开发2.1 Makefile2.2 main.cpp2.3 运行效果三、OpenCV-自适应阀值操作 3.1 自适应阀值操作函数-adaptiveThreshold3.2 样例开发一、Ope
文章目录ROI区域颜色通道提取合并颜色通道 ROI区域在OpenCV（cv2）中，ROI（Region of Interest，感兴趣区域）是指图像中你特别关心的部分。通过指定ROI，你可以对图像的特定区域进行处理、分析或显示。在OpenCV中，ROI的选取通常是通过指定图像上的矩形区域来完成的。这个矩形区域由左上角和右下角的坐标来定义。一旦定义了ROI，你就可以对该区域进行各种操作，如裁剪、分
使用rowRange和colRange函数或者vconcat和hconcat函数来实现图像图拼接操作1.rowRange和colRange函数这两个函数在Mat头文件中#include <opencv2/core/mat.hpp>rowRange():Mat cv::Mat::rowRange ( int startrow,
int endrow
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2024-08-29 15:41:40
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文章目录OpenCV-Python基本属性线性enum cv::LineTypesOpenCV-Python图像操作Python图像读取,图像的PIL.Image, numpy.darray, Tensor形式相互转换cv2.resize() 图片缩放cv2.flip() 图片翻转cv2.threshold()图像二值化cv2.findContours()提取mask的轮廓cv2.rectang
Github地址：
https://www.dasuda.top/index.php/2020/05/10/deltacvzhicpusuanfayouhuainrange/www.dasuda.top
OpenCV中的inRange()OpenCV中的inRange()函数常常用来对图像的各个通道进行阈值分割，但是当图像尺寸过大时，该步骤较为耗时，故我们使用SIMD指令集
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2024-04-24 15:26:49
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【1】inRange()函数 OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时针对多通道进行操作，使用起来非常方便！主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0），该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。函数原型（C++）：&
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2024-03-27 10:00:51
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图像载入、显示、保存函数： 1 图像载入函数:imread() Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径（绝对路径和相对路径） flags是int类型的变量
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2024-07-27 14:45:33
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将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0）#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include <vector>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat M = (cv::Mat_<double>(3,
原创
2022-01-25 11:18:43
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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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接触图像领域的应该对于opencv都不会感到陌生，这个应该算是功能十分强劲的一个算法库了，当然了，使用起来也是很方便的，之前使用Windows7的时候出现多该库难以安装成功的情况，现在这个问题就不存在了，需要安装包的话可以去我的资源中下载使用，使用pip安装方式十分地便捷。 今天主要是基于opencv模块来
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2023-10-04 13:38:32
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常言道“温故而知新”，写此文章就是对自己目前学习内容的小小的总结与记录。本文力求用最简洁的语言，详细的代码将此部分内容讲解清楚，但由于博主同样是刚刚接触OpenCV，或许表达上有些瑕疵，还望读者能够指教探讨，大家共同进步。 博主机器配置为：VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit。若本文能给读者带来一点点启示与帮助，我就很开心了。====================分割线==
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2024-07-11 09:08:05
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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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# 如何在Python中实现`inrange`功能
在Python编程中，可能会经常需要检查一个数字是否在特定的范围内。我们可以创建一个简单的函数来实现这个功能。这个函数的名称可以定为`inrange`，它将接收一个数字及一个范围（包括上下限），并返回该数字是否在这个范围内的布尔值。
本文将分步说明如何实现这一功能，并使用流程图帮助你更好地理解每一步。
## 流程概述
下面是实现`inra
一、cv2.getPerspectiveTransformcv2.getPerspectiveTransform(src, dst) → retvalsrc：源图像中待测矩形的四点坐标sdt：目标图像中矩形的四点坐标一、cv2.warpAffine放射变换函数，可实现旋转，平移，缩放；变换后的平行线依旧平cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst=None, f
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2024-03-17 09:44:36
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OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取 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。1、实现原理 先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像，然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask，最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。2、使用的函数简述 (1) cv.cvt
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2023-12-09 15:27:44
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直方图——再讲颜色直方图之前，先简单介绍一下直方图。 直方图作为一种简单有效的基于统计特性的特征描述子，在计算机视觉领域广泛使用。它的优点主要体现在两个方面:一是对于任意一个图像区域，直方图特征的提取简单方便;其二，直方图表征图像区域的统计特性，可以有效表示多模态的特征分布，并且本身具备一定的旋转不变性。因此，在计算机视觉领域，基于不同底层特征的各种新颖直方
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2024-04-23 07:59:27
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在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 和 Python 自动确定 ArUco 标记类型/字典。到目前为止，在本系列中，我们已经学习了如何检测 ArUco 标记；然而，这取决于我们已经知道使用什么类型的 ArUco 字典来生成标记的事实。这就提出了一个问题：如果您不知道用于生成标记的 ArUco 字典怎么办？如果不知道使用的 ArUco 字典，您将无法在图像/视频中检测到它们。当这种情况发生时
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2024-04-01 05:57:14
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OpenGL支持两种颜色模式：一种是RGBA，一种是颜色索引模式。无论哪种颜色模式，计算机都必须为每一个像素保存一些数据。不同的是，RGBA模式中，数据直接就代表了颜色；而颜色索引模式中，数据代表的是一个索引，要得到真正的颜色，还必须去查索引表。1. RGBA颜色RGBA模式中，每一个像素会保存以下数据：R值（红色分量）、G值（绿色分量）、B值（蓝色分量）和A值（alpha分量）。其中红、绿、蓝三
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2024-07-26 16:20:21
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文章目录一、背景消除建模（BSM）与对象
原创
2021-09-09 09:46:49
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# Python OpenCV 去红色的实现教程
在本文中，我们将教你如何使用 Python 的 OpenCV 库来去除图像中的红色部分。这是一个很实用的图像处理技术，广泛应用于计算机视觉领域。我们将分步骤来解释整个流程，并提供必要的代码示例。
## 整体流程
下面是进行图像红色去除的整体流程：
| 步骤 | 说明 |
