1 概述生活中经常要用到各种要求的证件照电子版，红底，蓝底，白底等，大部分情况我们只有其中一种，本文通过opencv实现证件照背景的颜色替换。1.1 opencv介绍OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它最初由英特尔在1999年开发，后来由Willow Garage和Itseez（现为部分的Intel）维护。
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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# OpenCV Java 设置背景色教程
## 1. 简介
在本教程中，我们将学习如何使用OpenCV Java库来设置图像的背景色。我们将以步骤的形式介绍整个过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 步骤概述
下面是实现"OpenCV Java 设置背景色"的步骤概述。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载图像 |
| 2 | 创建一个与图像大小一致
原创
2023-08-10 07:07:34
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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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因项目需要,自己做了demo,从中学习很多,所以分享出来,希望有这方面需求的少走一些弯路,opencv怎么安装网上教程多多,这里不加详细说明,我安装的opencv-3.3.0 jar如何导入Maven仓库mvn install:install-file -Dfile=D:\opencv-3.0.0\opencv\build\java\opencv-300.jar
-DgroupId=c
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2023-06-09 19:51:05
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Learning Opencv 3 —— 十五章 背景去除 Background Subtraction背景去除概述background subtraction 也被称为 background differencing。这里将首先介绍经典背景模型的缺点，之后将介绍一些更高阶的方法。其中将介绍一种处理室内光线相对稳定的快速方法和一种能够兼容室外场景的一种称为 codebook 速度较慢的方法。背景去
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2023-11-08 15:46:58
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由于中篇最后得到的图像还是需要手动去磨皮，边缘突出的部分还是没找好。 这里我再想办法处理一下: 现在我们已经得到了这样的一张掩模: 边缘找的不是很好 那么我们可以结合找边缘的方法对它进行处理。第一步: 找边缘的方法常见的主要有三种： 1.1 Sobel代码如下：#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highg
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2024-03-07 19:02:36
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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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文章目录一、项目思路二、环境布置2.1、cvzone安装2.2、MediaPipe安装2.3、常见问题2.4、注意事项三、算法详解3.1、segmentor.removeBG()：去除背景（抠图）3.2、cvzone.stackImages()：堆叠图像3.3、fpsReader.update()：更新帧图像3.4、os.listdir()：返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。四、实
// 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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openCV中实现了背景分割算法——grabCut()和漫水填充算法——floodFill()；其中GrabCut算法是调用仅需要确认前景和背景输入，该算法就可以完成前景和背景的相对最优的分割；该算法利用了图像中的纹理信息和边界反差信息，来进行分割，和分水岭算法比较类似，但是速度挺慢的，结果好于分水岭；floodFill漫水填充算法比较常见，图画中的填充色用的就是这个算法；原理也比较简单就是遍历封
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2024-03-19 08:32:22
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目录前言1 Temporal Median Filtering2 使用中值进行背景估计3 背景估计代码（C ++ / Python）3.1 Python代码3.2 C++代码4 帧差分（C++/Python）4.1 Python代码4.2 C++代码4.3 结果 前言首先，奉上原文链接：https://www.learnopencv.com/simple-background-estimatio
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2024-07-26 10:46:15
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背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。 背景提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯背景差分法，还有针对运动摄像机的光流法等。 一. 帧间差
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2023-09-27 13:27:58
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## 使用 OpenCV 设置图片背景色（Java）
在计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常流行的库，能够帮助我们处理图像、视频以及电脑视觉相关的任务。如果你想要在 Java 中使用 OpenCV 设置图片的背景色，你需要按照以下步骤进行。
### 流程概览
以下是实现这一功能的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
一、理论资料 codebook背景建模方法，opencv库中还没有对应的函数。在《learning opencv》中相应的代码，但是不完善甚至，有错误。 有对codebook理论作简要的介绍，部分引用如下： CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型。这种模型能很好地处理时间起伏，缺点是需要消耗大量的内存。CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)
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2024-05-03 19:20:07
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这次要整理的笔记是视频背景、前景提取及运动检测，是通过对视频前面的一系列帧图像来提取背景模型，从而分离出前景目标和背景，进而对运动的前景目标进行检测。OpenCV中实现的背景模型提取算法有两种，一种是基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法实现的背景提取，另外一种是基于最近邻KNN算法实现的。这两种算法相比之下，基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法所能达到的效果更好，所以使用频率也
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2023-11-02 12:52:43
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本期我们将使用Python和OpenCV为视频会议创建虚拟背景。 虚拟背景是当前远程工作的员工中的热门话题之一。由于Covid-19的流行，许多人必须通过视频通话以便继续工作。很多视频会议的软件可以设置虚拟背景，以便用户建立更友好的氛围来接听这些电话。作为一名程序员，当我们第一次使用这样的虚拟背景时自然很感兴趣。我们都想知道它是如何工作的，可以自己建立这样的虚拟背景吗？接下来，我们将尝
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2024-05-07 14:14:21
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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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运动目标检测就是先判断在视频序列的帧图像中是否由前景目标的运动，然后再对目标进行初始定位的过程。 传统的目标检测算法主要有相邻帧差法、光流法、背景差分法（又称背景减法）等等。2000年以来，随着神经网络的再次兴起，许多利用神经网络进行目标检测的算法也应运而生。 本文介绍的是背景差分法，它的主要原理是利用当前图像额背景图像的差来检测目标区域。首先对固定摄像机拍摄的视频序列进行计算，得到一个场景的静态
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2023-10-08 19:11:08
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