从本次教程开始，我们进入新的篇章，之前一直在讨论OpenCV的特征部分，这次我们来讨论OpenCV中的背景分离，又称背景减法模型。背景分离（BS）是一种通过使用静态相机来生成前景掩码（即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像）的常用技术。顾名思义，BS计算前景掩码，在当前帧与背景模型之间执行减法运算，其中包含场景的静态部分，或者更一般而言，考虑到所观察场景的特征，可以将其视为背景的所有内容。背景
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2023-09-16 22:39:20
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// 该文件是 OpenCV 项目的一部分。 它受此发行版顶层目录和 http://opencv.org/license.html 中的 LICENSE 文件中的许可条款的约束
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/video.hpp"
#include "opencv2/vide
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2024-05-23 17:15:59
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在上一篇笔记《OpenCV4学习笔记（56）》中，整理了关于在OpenCV中使用GrabCut图像分割算法的相关内容，那么本次笔记就以GrabCut算法为基础来实现对图像的背景替换和背景虚化效果。实现对图像的背景替换和背景虚化效果的整体流程如下： （1）对图像进行USM锐化（可参阅《OpenCV4学习笔记（16）》） ，用于增强图像细节，以便于提取前景区域。 （2)手动选择ROI区域并执行Grab
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2023-11-20 21:48:09
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# 使用 OpenCV Java 实现去背景效果
在计算机视觉领域，去背景（Background Subtraction）是一项重要的技术，广泛应用于监控、行为分析及物体识别等场景。通过去除静态背景，能够帮助我们更准确地识别出运动目标，从而提高后续处理的效率和准确性。
本文将介绍如何使用 OpenCV 的 Java 接口来实现去背景效果，并提供一些代码示例来帮助理解这一过程。
## 一、Op
卷积边缘问题图像卷积的时候边界像素，不能被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，所以当3x3滤波时候有1个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有2个像素的边缘没有被处理。处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在 四周各填充1个像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理之 后再去掉这些边缘。openCV中的处理方法常用的有如下几种：•
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2024-05-06 22:50:36
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1，CodeBook的来源 先考虑平均背景的建模方法。该方法是针对每一个像素，累积若干帧的像素值，然后计算平均值和方差，以此来建立背景模型，相当于模型的每一个像素含有两个特征值，这两个特征值只是单纯的统计量，没有记录该像素值的历史起伏，即没有考虑时间序列和噪声干扰，不具备鲁棒性，因此建模时不能有运动前景的部分，要求光线保持不变。 如果我们考虑到时间起伏序列建模，比如利用60帧图像建模，对于每一
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2023-09-23 00:30:52
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第二十一章: 图像及视频去背景我们做目标识别、目标检测的时候经常需要去背景，比如车辆检测，就是摄像头拍摄一段车辆行驶视频，统计一下视频里面的车流量，此时我们首先要识别出图片中的车辆才能计数有多少辆车，而要识别车辆就需要先把车辆从图像中分割出来再做识别，而把车辆分割出来就是将前景物体从背景中分离出来，就是我们需要把视频的背景全部去掉，只剩下车辆，然后再进行其他操作。 所以去背景就是前后景分割和提取，
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2023-11-16 22:25:54
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前言库opencv-pythonpyqt5换色原理直言的说，在这篇大佬的文章中，(32条消息) Python 教你用OpenCV实现给照片换底色_叶庭云的博客可以实现换底色，我认为其中最关键的一步binary_img = cv2.inRange(gray_img, low_value, high_value)
# 这个函数inRange这个函数--相当于是二值化函数，在low_value与high
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2023-10-04 00:05:47
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# OpenCV Python照片去背景教程
## 概述
本文旨在教会刚入行的开发者如何使用OpenCV Python库实现照片去背景的功能。照片去背景是一种常见的图像处理任务，它可以将图像中的背景部分去除，只留下前景物体。下面将逐步介绍整个实现流程。
## 实现步骤
下面的表格展示了照片去背景的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库
原创
2023-09-03 16:09:29
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一、概述 实现步骤： 1.将图像转为灰度图 2.使用滤波器去除图像中的噪音 3.创建一个光模式图像 4.用光模式矩阵减去处理过后的图像矩阵 5.输出图像 ps：此案例并不适合所有的情况，特别是生成光模式背景。如果是较为复杂且是彩色图像则完全没法发使用这种方式生成。二、示例代码//原图
Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("
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2021-06-03 16:29:00
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1、肤色侦测法 肤色提取是基于人机互动方面常见的方法。因为肤色是人体的一大特征，它可以迅速从复杂的背景下分离出自己的特征区域。一下介绍两种常见的肤色提取：（1）HSV空间的肤色提取 HSV色彩空间是一个圆锥形的模型，具体如右图所示： 色相（H）是色彩的基本属性，就是平常说的颜色名称，例如红色、黄色等，依照右图的标准色
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2023-11-21 21:18:37
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1.背景消除1.帧差法对于视频，不同影像所在的位置不同，那么相邻两帧的图像进行差分运算，如果所得区域灰度差值的绝对值超过一定的阈值时，那么判定为运动的目标，否则为背景。 为什么要用阈值？因为背景中可能也会有些物品动，比如风吹过的树。 因为图像中容易有噪音点和空洞问题，该方法基本不会使用。2.混合高斯模型（1）若第一帧图像像素值为100，xigema值为5（假设，默认）； （2）取t帧数据图像（要足
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2024-06-06 09:51:21
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# 使用 Java 和 OpenCV 实现去背景色
在计算机视觉中，去背景色是一个常见的任务，特别是在图像处理和计算机视觉领域。本文将教你如何使用 Java 和 OpenCV 库来实现去背景色的功能。
## 整体流程
首先，让我们明确一下实现去背景色的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
原创
2024-10-28 06:28:35
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背景消除或背景减法是这样一种假设。我们有2个图片，一个是静止的，比如场景，没有需要检测的东西，另一个照片则包含了要检测的对象，但他是侵入了背景里的东西，或对象。我们就是要检测这个东西，比如商场进入的小偷，老鼠，或者马路上通过的车辆。利用背景减法，我们容易找到我们感兴趣的东西。先看看下面2张图片：右边图片是我们的背景，左边图片是我们的结果，我们找到感兴趣的部分，就是框起来的部分。框起来前就是我们对比
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2023-08-22 16:44:36
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参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31103280 文章目录背景减除方法选择：MOGMOG2GMGCNTKNN总结 背景减除计算机视觉的前景和背景：前景：你感兴趣、要研究的对象，如车辆识别统计中的车辆背景：不是你想要研究的对象，如车辆识别统计中的天空、数目、阴影等等**背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉、目标跟踪等任务中的
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2023-11-15 20:31:08
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简介批量处理图片文件，批量提取GIF图片中的每一帧，具有范围裁剪、自动去除黑/白边、调整大小、压缩体积等功能。先看一些软件的界面，是基于Tkinter写的GUI裁剪等功能基于Opencv 下载 我添加了处理GIF的github： 原作者的github：hiroi-sora/Umi-CUT: 图片批量去黑边/裁剪/压缩工具，带界面。可排除图片边缘的色块干扰，
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2024-07-01 11:28:51
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有时候我们没办法得到pdf或者word文档，这个时候会使用手机或者相机进行拍照，往往会出现背景，打印出来就是灰色的或者有黑色的背景，这个时候影响视野观看，通过代码实现对背景去除，还原清晰图像。代码如下：#!/usr/bin/python3.6
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020/11/17 19:06
# @Author : ptg
# @Email :
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2023-07-23 21:32:45
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由于之前老师一直让我用我们的到的图像深度信息进行虚化，如果深度信息得到的很准确，这的确不是一件难事，只是目前我对那一套计算体系掌握的不够。假设我们手上有一副已经获取的深度图像，现在我的手上有两份，DFD以及双目（双目的后面我会放上）DfD的那个项目不便于公开，抱歉。 我们得到的原图如下： 这次换了以下场景拍的，依然是液晶透镜拍摄得到的像 然后还有一幅深度图。第一步：我们利用深度图进行一个图像分
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2024-01-09 19:47:07
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图片1、读入图像使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径， 第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。(不写默认彩色） cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。 &nbs
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2024-03-16 11:05:46
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几天前，我遇到了一个项目，要求将草图放到某个文件夹中时删除草图的白色背景。这都是在硬件扫描仪中发生的。下面是一个草图示例：第一步是安装此项目的依赖关系，具体需要内容我们将在下面列出。此外，我们还将使用Python 3.7。opencv_python==4.1.0.25
pip install opencv-python
numpy==1.16.4
pip install numpy之后，我们将导入
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2023-08-01 19:52:28
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