1、介绍模板匹配是一个当被搜索图像中对象的姿态 2、背景模板匹配由于它的速度和可靠性问题，在本质上是一个棘手的问题。当物体是部分可见或者混合其他对象时，解决方法应该对亮度变化具有鲁棒性，更重要的是，算法应该具有计算效率。解决这一问题的方法主要有基于灰度值的匹配（或基于区域匹配）和基于特征的匹配（非基于区域的匹配）。OpenCV中自带的模板匹配，完全是基于像素的模板匹配，很容易受光照的影响。基
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2024-02-28 11:43:34
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核心函数:cvPyrDown，cvCanny程序:#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
#include <iostream>
#include "function.h"
int FindBorder_Canny(int argc,char*
原创
2014-08-14 16:43:34
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引言Opencv图像轮廓检测主要是通过对图像进行边缘提取，并将提取出的边缘连接成为一个完整的边缘线来实现的。图像轮廓和边缘的区别，边缘是零散的，而图像的轮廓是一个整体cv2.findContours() 是Opencv库中的一个函数，用于在二值化图像中查找轮廓。该函数的参数包括三个部分：img: 需要查找轮廓的源图像，必须是一个灰度图或二值图。mode: 轮廓检索模式，指定如何检测轮廓。有四种模式
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2023-09-23 08:48:25
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opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 轮廓是图像处理中非常常见的。对现实中的图像进行采样、色彩变化、灰度变化之后，能够处理得到的是“轮廓”。它直接地反应你了需要分析对象的边界特征。而对轮廓的分析，实际上也就是对原图像特征的分析。 在Opencv中，已经实现了基础的轮廓算法，但是相比较于比如halcon
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2023-09-05 19:05:29
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# Python寻找散点图的内边界
## 引言
散点图是一种常用的数据可视化方式，它可以帮助我们观察数据的分布情况。在散点图中，我们通常会关注数据点的分布范围，特别是它们的内边界。本文将介绍如何使用Python来寻找散点图的内边界，并提供相应的代码示例。
## 什么是散点图的内边界？
散点图的内边界指的是数据点形成的区域的边界线。通常情况下，我们可以通过绘制外边界来得到散点图的整体形状，但是
原创
2023-09-27 04:57:22
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形参变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值 关键参数正常情况下，给函数传参数要按顺序，不想按顺序就可以用关
1.先读取excel文件，使用scatter()函数绘制简单的散点图，此时很多变量都为默认值import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取excel文件
file_data = pd.read_excel('data.xls')
# 创建画布
fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
# 定义图标名称
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2023-07-03 23:01:45
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引言在图像处理中，对于直方图这个概念，肯定不会陌生。但是其原理真的可以信手拈来吗？本文篇幅有点长，在此列个目录，大家可以跳着看：分析图像直方图的概念，以及opencv函数calcHist(）对于RGB图像的直方图的绘制在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制直方图均衡化直方图的反向投影图像直方图分析以及opencv函数实现（一）直方图的介绍直方图到底可以干什么呢？我觉得最明显的作用就是
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2024-07-04 10:17:08
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3.9 图像分割学习目标了解图像分割的类型知道阈值分割的内容：全阈值分割，自适应阈值分割，熟悉大津法知道分水岭算法的原理了解GrabCut算法1 图像分割所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。1、基于阈值的
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2024-06-18 17:36:23
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引言在图像处理中，对于直方图这个概念，肯定不会陌生。但是其原理真的可以信手拈来吗？本文篇幅有点长，在此列个目录，大家可以跳着看：分析图像直方图的概念，以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制直方图均衡化直方图的反向投影图像直方图分析以及opencv函数实现(一)直方图的介绍直方图到底可以干什么呢？我觉得最明显的作用就是
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2024-06-13 22:07:36
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现边界提取
边界提取是计算机视觉中的一种基本任务，通常用于物体检测和图像分析。对于刚入门的开发者来说，使用 Python 和 OpenCV 是一种非常有效实现边界提取的方式。本文将详细介绍边界提取的整个流程，以及每一步的实现代码。
## 整体流程
边界提取的基本步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作描述
# 使用 OpenCV Python 实现边界提取
在计算机视觉领域，边界提取是一项常见而重要的任务，它可以帮助我们识别图像中的物体。今天，我将带你学习如何使用 OpenCV 和 Python 实现图像的边界提取。以下是我们实现这一目标的基本流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|---------------|
1)什么是轮廓 轮廓可以简单的认为是将连续的点(连着边界)连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或者灰度的曲线，或者说是连通域，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中非常有用注意事项： 1.为了更加准确，要使用二值化图像，在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者Canny边缘检测 2.查找轮廓的函数会修改原始图像，如果你在查找轮廓之后还想使用原始图像的话，应该将原始
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2023-10-09 15:42:40
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目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。 Theory Note以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。 前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多
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2023-11-21 22:35:21
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目标本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。TheoryNote 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多数用到卷积操作的OpenCV函数都是将给定图像拷贝到另一个
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2023-12-28 19:26:42
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目录：14.1 轮廓发现介绍轮廓发现基于二值图像，二值图像通过边缘提取(canny)来得到。轮廓发现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结果。我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的
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2024-04-23 13:16:51
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## 使用 OpenCV 在 Python 中实现寻找方形的流程指南
在计算机视觉中，寻找特定形状（如方形）是一项常见任务，而 OpenCV 是执行此类任务的强大工具。以下是实现这一功能的具体步骤：
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 代码 |
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在这篇博文中，我们将讨论如何使用 Python 和 OpenCV 进行模式匹配（pattern matching），这是一项在计算机视觉领域中广泛使用的技术。无论你是要在图像中找到特定的图案，还是进行模板匹配，掌握这一技术都是至关重要的。下面，我们将详细讲述环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。
### 环境配置
在开始之前，我们需要先配置好环境。确保安装了 Python
# 使用 OpenCV 寻找拐点（拐点检测）的方法
在图像处理和计算机视觉的领域，寻找图像中的拐点（也称为关键点或角点）是一个重要的任务。拐点通常指的是图像中方向发生显著变化的位置，常见于边缘、轮廓等特征区域。利用 OpenCV 库，我们可以很方便地实现拐点检测。本文将通过一个简单的 Python 示例，逐步展示如何使用 OpenCV 来寻找图像中的拐点。
## OpenCV 简介
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原创
2024-08-14 06:31:29
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首先应该区分边缘检测跟轮廓查找的区别，书里的章节把边缘检测放到了第七章：图像变换里，而把轮廓查找放到了第八章：图像轮廓与图像分割修复里。边缘检测算法仅是根据图像像素之间的差异，检测处轮廓边界的像素，但并未把轮廓当作一个整体。而轮廓查找可以将边缘变为一整个轮廓，并可以对其进行一系列其他操作，如矩的计算，轮廓面积计算，轮廓长度计算等。边缘检测的一般步骤：-》滤波，一般为高斯核Size(5,5)-》增强
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2023-12-07 01:07:06
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