理论-线性混合操作图像线性混合的数学原理：G(x)=(1-a)F(x)+aQ(x)相关API (addWeighted)代码演示
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2021-11-07 22:15:11
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#include <opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){ Mat a = imread("./a.jpg"); Mat b = imread("./b.jpg"); //要求a与b的大小应该相等 Mat out; addWeighted(a, 0.5, b, 0.5, 0.0, out); imshow("out",out)
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2021-07-13 18:22:28
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其实是加法，但是不同的是两幅图像的权重不同，这就会给人一种混 合或者透明的感觉。图像混合的计算公式如下： g (x) = (1 − α) f0 (x) + αf1 (x) 通过修改 α 的值（0 → 1），可以实现非常酷的混合。 现在我们把两幅图混合在一起。第一幅图的权重是 0.7，第二幅图的权重 是 0.3。函数 cv2.addWeighted() 可以按下面的公式对图片进行混合
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2024-04-11 14:35:45
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/******************************************************************** 创建日期: 2020/09/23 创建时间: 14:3
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2022-05-23 16:41:27
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图像混合的计算公式如下：g(x) = (1－α)f0(x) ＋αf1(x)通过修改α的值（0 → 1），可以实现混合函数cv2.addWeighte
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2022-06-01 16:41:13
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在计算机视觉领域，基于高斯混合模型（GMM）的图像分割和特征提取是一个有效的方法。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中利用 OpenCV 实现高斯混合模型的功能，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
### 版本对比与兼容性分析
在 OpenCV 的不同版本中，高斯混合模型的实现有所不同。以下是对 OpenCV 4.x 和 3.x 版本的对比分析：
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OpenCV 本身集成了 FFmpeg，因此对于视频是有解码和编码功能的。尽管其效率在本人看来还不能跟未被封装的FFmpeg相提并论，然用其来对视频进行解码得到图像，然后对图像进行处理并将得到的图像又一次压缩成视频是很方便的，以下将介绍把视频解码成图像并进行帧差法等操作后往回压缩成视频的框架搭建。值得注意的是在OpenCV2.1版本号图像压缩成视频是有BUG的，不妨用新的版本号来进行学习。除此之外
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2024-04-25 16:14:38
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基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解： GMM算法概述GMM方法跟K - Means相比较，属于软分类 实现方法 - 期望最大化(E - M) 停止条件 - 收敛，或规定的循环次数 代码：#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\hi
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2024-05-14 15:49:03
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目录1.读取并播放视频2.调用摄像头采集图像3.视频保存 1.读取并播放视频#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv; //包含cv命名空间
/*int main()
{
VideoCapture capture("5.avi");//1.读入视频
while (1)//2.循环显示每一帧
{
Mat frame;/
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2024-02-09 15:44:14
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目录 1、高斯噪声2、椒盐噪声3、模糊操作1、高斯噪声顾名思义指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常是因为不良照明和温度引起的传感器噪声。通常在RGB图像中，显现比较明显。如图：高斯噪声+模糊/高斯滤波操作：def clamp(pv):
if pv>255:
return 255
elif pv<0:
return 0
else:
return pv
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2023-11-06 12:53:52
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目录一、视频基础二、摄像头初始化 / 视频文件初始化场景1、使用摄像头场景2、使用视频文件三、检查摄像头/视频文件、打开摄像头/视频文件四、播放视频文件（捕获帧）五、关闭摄像头 / 释放摄像头六、获取属性、设置属性七、保存视频八、视频基础操作 一、视频基础1、视频：视频是由一帧一帧的图像组成的。当连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；
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2024-02-17 09:24:04
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本系列专栏写作方式本系列专栏写作将采用首创的问答式写作形式，快速让你学习到 OpenCV 的初级、中级、高级知识。2. OpenCV 中摄像头捕获与视频处理OpenCV 除了应用在图像处理领域外，还会应用到视频处理领域，接下来我们就将学习到，如何通过Python OpenCV 对摄像头捕获或者视频文件进行处理。视频文件将从三个方向入手，分别是读取文件，显示视频，保存视频。本文将为你核心解决以下2个
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2024-02-25 07:20:05
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一、图层混合模式是什么？所谓图层混合模式就是指一个层与其下图层的色彩叠加方式，在这之前我们所使用的是正常模式，除了正常以外，还有很多种混合模式，它们都可以产生迥异的合成效果。总得来说：上层图层颜色+下层图层颜色——应用图层混合模式=新的效果 二、常用图层混合模式及原理三、各种混合模式如何理解组合模式正常和溶解很好理解，其中溶解要配合调整图层不透明度来实现效果。正常：溶解：“结
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2024-04-26 18:14:04
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OpenCV功能越发强大，不学一下怎么行？
今天要分享这篇文章带我们一起了解图像混合，希望大家能掌握图像混篇文章，一起来了解一下吧！
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2022-11-15 10:19:23
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1 图像混合1 引入我们有时候会将两幅图像混合到一起，得到一幅新的图像，不同部分透明度不同，就会产生不一样的美感！OpenCV中提供了图像混合的API，可以按权重加和，计算原理如下：如果应用到图像中，我们令输出图像为dst，两个输入图像分别为img1，img2，权重分别为α，β，我们另外需要一个参数γ调整一下图像的亮度，γ大于0，图像变亮，图像小于0，图像变暗，后面我们还会说明。2 图像混合API
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2021-04-18 11:28:46
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#include <cstdio> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { Mat image1, image2, dst; // 加载图片 image1 = imread
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2022-05-24 11:27:00
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// 【头文件包含部分】 // 描述：包含程序所依赖的头文件 // #include <opencv2/core/core.hpp> #include
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2022-09-08 11:27:40
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# PyTorch与OpenCV混合编程的入门指南
在计算机视觉和深度学习的领域，PyTorch和OpenCV常常被结合使用，以推动新的技术应用。作为一名刚入行的小白，学习如何将这两者有效结合，将有助于你的职业发展。本文将为你提供一份操作指南，帮助你了解PyTorch与OpenCV的混合编程流程。
## 整体流程概述
下面的表格详细描述了实现PyTorch与OpenCV混合编程的主要步骤：
目录一、 高斯模糊二、实验代码 一、 高斯模糊高斯模糊本质上是低通滤波器，输出图像的每个像素点是原图像上对应像素点与周围像素点的加权和，原理并不复杂。做久了卷积神经网络看这个分外亲切，就是用高斯分布权值矩阵与原始图像矩阵做卷积运算而已。摘录wiki上两段原文：Mathematically, applying a Gaussian blur to an im
贝叶斯统计和规则化（续）p(θ|S)可由前面的公式得到。假若我们要求期望值的话，那么套用求期望的公式即可： E[y|x,S]=∫yyp(y|x,S)dy由上可见，贝叶斯估计将θ视为随机变量，θ的值满足一定的分布，不是固定值，我们无法通过计算获得其值，只能在预测时计算积分。上述贝叶斯估计方法，虽然公式合理优美，但后验概率p(θ|S)通常是很难计算的，因为它是θ上的高维积分函数。观察p(θ|S)的公式
