前言轮廓检测是传统视觉中非常常用的功能，这里简单记录一下opencv中的轮廓检测算法使用方法，至于理论，后续有机会再去细品。调用流程和方法OpenCV里面通常要求是针对二值图像进行二值化，所以轮廓检测包含如下步骤：载入图像灰度化二值化轮廓检测代码实现如下：img =cv2.imread("blackBG.jpg")
# grayscale
# https://docs.opencv.org/4.
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2023-11-07 21:05:45
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轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。例子：import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("E:\\font\\bmp\\kaiti\\U_004E56.bmp")
# 转灰度图片
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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2023-09-01 17:35:56
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SciPy是一个开源的Python科学计算库，提供了一组丰富的数学、科学和工程计算功能。它建立在NumPy之上，与NumPy密切集成，为用户提供了更高级的功能和工具。SciPy库包含了许多模块，每个模块都专注于特定领域的计算任务。下面是一些常用的SciPy模块及其功能：1. NumPyNumPy是一个基于Python的科学计算库，它为Python提供了高性能的多维数组对象和相关的操作函数。NumP
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2024-10-09 14:39:19
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# 使用Python和OpenCV计算轮廓的质心
在计算机视觉的领域中，轮廓（Contours）是物体形状的重要特征。轮廓不仅可以用来检测物体的边界，还可以用于进一步的图像分析，如形状识别和特征提取。其中，轮廓的质心（Centroid）是一个非常重要的概念，它代表着轮廓的“中心点”。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来计算轮廓的质心，并给出代码示例和应用场景。
## 1. 什么是质
# OpenCV求质心的实现方法（Python版）
## 一、整体流程
在使用OpenCV进行图像处理时，求质心是一个常见的操作。通过求质心，我们可以获得图像中特定区域的中心点，这在很多应用中都非常有用。下面是实现OpenCV求质心的一般流程：
```mermaid
journey
title OpenCV求质心的实现方法（Python版）
section 准备工作
原创
2023-09-02 05:52:02
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# 使用Python OpenCV计算质心
在计算机视觉领域，质心（Centroid）是图像中一个重要的概念。质心通常代表物体的“中心”，计算质心的意义在于能够对物体进行更精确的识别和分析。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来计算二值图像的质心，并提供示例代码和相关的图示来帮助读者更好地理解。
## 什么是质心？
质心是物体的几何中心，在二值图像中，质心通常指的是白色部分（前景）
原创
2024-09-05 04:13:53
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图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
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2024-07-26 10:35:47
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#矩的计算:moments函数
#在opencv中,函数cv2.moments()同时会计算上述空间矩
#中心矩,归一化中心距
#使用函数cv2.moments()提取一幅图像的特征
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('./image/feather.jpg')
cv2.imshow('original',img)
# print(img.s
目标学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。理论考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。OpenCV中的直方图均衡OpenCV具有执行此操作的功能cv
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2024-09-10 08:14:18
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# Python与OpenCV：图形质心的计算
在计算机视觉与图像处理领域，质心是一个重要的概念。质心不仅能告诉我们图形的“平衡点”，还在物体跟踪、形状分析等许多应用中起着至关重要的作用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV来计算图形的质心，并提供详细的示例代码与图示。
## 质心的定义
质心是物体几何形状的“中心”，可以看作是物体的质量均匀分布下的重心。对于简单的几何
原创
2024-10-09 05:16:35
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一、canny算子优点 相比较于常见的robert算子、sobel算子、梯度求边缘等方法，使用canny算子可以提取单像素二值化的细边缘，这是其他方法所不具备的 二、opencv canny算子提取边缘基本原理 opencv中canny算子的基本原理主要有以下几个步骤： 1. 梯度或sobel算子求边缘图 下图是用梯度求的边缘图，梯度值取水平梯度和垂直梯度之和，可以看到求出的边缘具有一定的宽度，
之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪，这次我们将介绍一种算法，用来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图：最开始的窗口是蓝色圆环的区域，命名为C1。蓝色圆环的重音用一个蓝色的矩形标注，命名为C
前言作者：大Z在图像中我们经常需要用到将某个局部特征画出来，比如物体检测，物体追踪等等，今天来看看有哪些好玩的绘图工具吧！▼画线首先要为画的线创造出环境，就要生成一个空的黑底图像。我们使用numpy进行实验：importcv2importnumpy as np
img=np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey
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2023-10-02 20:31:08
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你是否曾想让一个艺术家给自己画素描？现在你可以很容易地使用OpenCV在几分钟内完成自己的素描。只需4个步骤，OpenCV将为你提供相同的肖像。从图1到图2只需4个步骤。 图1 图2 让我们深入研究一下。不用拿起画笔给自己画素描，对于这个特定的任务，我们将使用google colaboratorial或简称“Colab”，它允许你在浏览器中编写和执行Python，无需配置，可以自
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2024-03-06 21:33:44
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# 使用Python和OpenCV求解连通域质心的教程
在计算机视觉和图像处理领域，连通域分析是一项非常基础但又极其重要的技术。通过分析图像中物体的连通性，我们可以提取出物体的特征，比如质心的位置。本文旨在指导你如何使用Python和OpenCV库来实现连通域的质心计算。
## 整体流程
在开始之前，让我们先了解完成这项任务所需的步骤。以下是所需操作的流程图：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-01 05:51:57
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OpenCV 连通域提取质心 Python
# 引言
在计算机视觉和图像处理的领域中，连通域是指由相邻像素组成的图像区域。连通域提取是一项重要的任务，它可以用于目标检测、图像分割和特征提取等应用中。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来提取连通域的质心。
# 连通域提取
连通域提取是一种将图像中的像素划分为不同的区域的方法。在OpenCV中，可以使用`cv2.connectedCo
原创
2023-08-25 09:38:53
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在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？OpenCV真的有这个妙手回春的功能！别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做，其实由程序员自己写代码去做更加高效！图像修复技术的原理是什么呢？简而言
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2024-09-07 08:08:24
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1.什么是无线传感器网络?答：无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量传感器节点组成的一种自组织网络，这些传感器节点不仅能感知网络内的环境信息，还具有简单的计算能力，同时可以将感知和计算后的相关信息在网络中进行传输，具有一定的通信能力。传感器节点是WSN中最重要的节点，它是整个WSN的基础，具有感知数据、处理数据、存储数据和传输数据的功能
图像轮廓检测 轮廓检测的原理是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果api介绍findContours发现轮廓 drawContours绘制轮廓 1.函数原型：cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=No
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2024-03-04 06:58:46
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一、开运算开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀 开操作=腐蚀+膨胀 主要应用在二值图像，灰度 图像也可以。 可以消除背景噪声 morphologyEx 运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k) cv2.MORPH_OPEN:开运算import cv2 as cv
import numpy as np
def open_de
