基于上篇已安装好opencv库，现在开始创建第一个opencv工程，并编写显示图片的代码。一、创建工程目录，并进入目录 $ mkdir example $ cd example从宏观来说，我们只要写两个文件，一项目源码文件，二编译文件。源码文件：顾名思义，就是我们写 代码的cpp文件；编译文件：用来编译整个工程，生成可执行文件。二、创建cpp文件
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2024-04-11 08:39:22
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其实opencv 里面很多函数都是会带有一个mask 参数的，很多同学都不知道它到底有什么用，好像在实际运用中忽略它也没有什么问题 我在这里就抛砖引玉，详细分析一个常用函数cvcopy里面的mask ，希望可以给大家一点点指引。 以下内容来子opencv安装文件夹中自带的pdf文档。  
精通人脸识别05：OpenCV--矩阵的掩膜操作1.什么是掩膜掩膜其实就是一个矩阵，然后根据这个矩阵重新计算图片中像素的值。矩阵的掩膜操作——根据掩膜重新计算每个像素的像素值，掩膜mask 也称做kernel首先我们从物理的角度来看看mask到底是什么过程。 在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜（也称作“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域
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2024-06-04 06:21:42
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@[TOC]((总结自Unity Shader 入门精要))概述Unity实现透明效果主要有两种方式： 1.透明度测试 2.透明度混合透明度测试启用透明度测试，Alpha低于限制条件的物体全部不渲染。此种操作没法显示半透明的物体。 方法： //渲染队列设为半透明物体 ，不受投影器影响，指明该shader是一个使用了透明度测试的shader
Tags{“Queue”=“AlphaTest” “Ig
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2024-02-27 06:47:39
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# Python中的图像透明区域与掩膜处理
在数字图像处理中，透明区域和掩膜是两个重要的概念。掌握这两个概念对图像的合成与分析有着不可或缺的作用。本文将详细介绍如何使用Python处理图像的透明区域和掩膜，并在代码示例中进一步深入理解这两个概念。
## 什么是透明区域？
透明区域是指图像中不显示为任何颜色或图案的部分。它通常在图片编辑软件中使用，例如 PNG 图像格式就支持透明区域。在处理图
注释：1、书名:Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects2、章节：Chapter 3:Marker-less Augmented Reality3、书中源代码的最新更新可以参考网址：https://github.com/MasteringOpenCV/code 特征提取算子，特征描述符以及特征匹配
遮挡剔除 遮挡剔除的运行将通过在场景中使用一个虚拟的摄像机来创建一个物体潜在可视性状态（set）的层级。 这些数据可以让每个运行时间内的摄像机来确定什么能看见什么看不见。通过这些数据， Unity 将确定只把可以看见的物体送去渲染。 这将降低 draw calls 的数量并提供游戏的运行效率。 occ
var MAX_Z_INDEX=100; //记录页面中的最大zindex值$("#xx").show().css({position:'absolute',top:0,left:0,zIndex:++MAX_Z_INDEX});#mask{ position:absolute; top:0; left:0; width:800px; height:600px; background:#000; filter:alpha(opacity=75); -ms-filter:"alpha(opacity=75)"; opacity:.75; .
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2012-07-02 18:18:00
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Alpha通道 透明度可以通过base map的alpha通道来控制。Alpha值低的话，mesh就变得更加透明，alpha值高的话，mesh的透明度会变低，变得能更加轻松地被看到。当alpha为0时，mesh就完全不可见了，alpha值在中间时，就会呈现出半透明效果。创建玻璃材质
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2024-04-07 14:41:31
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OpenCL2.0规范相对于1.2版本做出了重大改进，使得一个异构系统中各个硬件之间增强了通信与协作能力。在接下来的系列文章中，将着重讲解OpenCL2.0的新特性，探究其重要性以及对开发、性能等方面会产生什么影响。 实践出真知，为了更好地理解以下内容，我们建议做好下面的准备工作： l 参考注释，通读每篇博文的代码。l 请点击这里下载AMD OpenCL
开发环境：虚拟工具：VMware Workstation 15 Player虚拟机系统：Ubuntu14.04软件版本：OpenCV-4.0.0安装Cmake （因为Linux自带的Cmake版本过低，到后面安装OpenCV会失败，所以我们这里重新安装Cmake）安装工作： 1.输入sudo apt-get remove cmake cmake-data 卸载Linux自带的Cmake。 （Cma
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2024-04-15 13:02:19
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今天听说很多同志们写毕业论文重复率过高的问题，大牛说用图片代替字就行了，我就想用OpenCV实现一下看看能不能搞，果不其然还是可以的!!!主要的难点在于普通格式的图片背景不透明，需要使用背景透明的png格式图片就行。主要思想和步骤：1.首先配置好FreeType与
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2024-03-23 09:55:01
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理带透明通道的图片，比如为图片或视频添加水印，为图片或视频添加字幕、贴图等。然而，我们的素材图片未必总是带有透明通道。比如，素材的背景本该透明的地方，却是黑色和白色。有时，我们甚至需要让素材本身有图像的部分半透明。接下来，我将介绍两个方法，一种是使用opencv内置方法，另一种是自己写代码，来为图像添加透明通道。文末有第二种方法的效果展示。1.首先，是opencv中的cvtColor方法。 C++
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2024-04-18 10:39:13
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# 如何在Python中使用OpenCV进行Mask叠加
在计算机视觉领域，Mask叠加是一种常见的操作，它允许我们通过掩码（Mask）来提取或修改图像中的特定区域。通过使用Python的OpenCV库，我们可以轻松地实现这一过程。下面，我们将一起学习如何在Python中使用OpenCV进行Mask叠加。
## 整体流程
在进行Mask叠加之前，我们需要明确每个步骤。下面的表格展示了整个流程
# Python OpenCV Mask 合并指南
在计算机视觉领域，合并多个掩码（mask）是一个常见的操作，特别是在图像分割和目标检测的任务中。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来实现掩码的合并。我们将循序渐进，为初学者提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤完成掩码的合并：
| 步骤 | 描述 |
前言什么是积分图像积分图像的定义：取图像左上侧的全部像素计算累加和，并用这个累加和替换图像中的每一个像素，使用这种方式得到的图像称为积分图像。为什么要用积分图像直方图的计算方法为遍历图像的全部像素并累计每个强度值在图像中出现的次数。有时仅需要计算图像中某个特定区域的直方图，而如果需要计算图像中多个区域的直方图，这些计算过程将变得非常耗时。在这种情况下使用积分图像将极大地提高统计图像子区域像素的效率
# 实现python opencv copyTo mask
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发者 ->> 小白: 介绍copyTo mask的实现步骤
开发者 ->> 小白: 提供代码示例和注释
```
## 介绍
在Python的OpenCV库中，有一个函
原创
2024-01-09 11:15:38
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用 Python OpenCV 进行图像处理中的“mask 拷贝”操作。这个过程不仅涉及图像的基本操作，还包括一些性能指标与技术演进，让我们一起来深入了解吧。
### 背景定位
Python 的 OpenCV 库是计算机视觉领域的一个强大工具，广泛应用于自动驾驶、图像识别等领域。随着技术的不断发展，OpenCV 从最初的 C++ 版本逐步扩展到了 Python，成
#模板匹配：在整个图像区域发现与给定子图相匹配的小块区域，需要一个模板图像T，一个待检测图像--源图像S
#工作方法：在待检测图像上，从左到右，从上到下，计算模板图像与重叠子图像的匹配度，像素值匹配度越大，两者相同的肯能性越大
import cv2 as cv
import numpy as np
def templateDemo():
tpl=cv.imread("E:\OpenCVTe
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2024-09-13 20:21:55
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在计算机视觉领域，使用 Python OpenCV 创建 mask（掩膜）是处理图像的一项重要技术。无论是分割、识别对象，还是在特定区域应用滤镜，mask 都是必不可少的工具。本篇文章将带你详细了解如何在 Python OpenCV 中创建 mask 的过程，从环境准备到扩展应用，涵盖了各个环节。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保有合适的环境来运行 Python OpenCV。首先确保
