一、模糊理论(Fuzzy Theory) 模糊理论(Fuzzy Theory)是指用到了模糊集合的基本概念,或连续隶属度函数
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2022-06-13 18:05:07
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目录形态学操作形态学操作的分类kernel生成API膨胀原理API代码效果腐蚀原理API代码效果 形态学操作 形态学操作本身是图像处理要研究的内容，而计算机视觉要实现相关功能，也要实现图像的处理。在图像处理技术中，有一些的操作会对图像的形态发生改变，这些操作一般称之为形态学操作。 讲的再专业一些：图像形态学操作是基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学。形态学
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2024-03-17 11:07:45
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dst=5*img1;//增加曝光 dst=img1/5;//降低曝光 bitwise_and(img1,img2,dst);//逻辑与，求交集 bitwise_or(img1,img2,dst);//逻辑或，求并集 bitwise_not(img1,dst);//逻辑非，求补集 bitwise_x ...
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2021-08-30 17:12:00
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#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>//opencv highgui模块头文件#include<opencv2/imgproc.hpp>//opencv 图像处理头文件using namespace cv;int main(){ Mat img = imread("test.jpg"); //显示原始图像 imshow("pic", img); //进行
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2021-07-14 11:22:49
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cv2.imread('cat.jpg'， cv2.IMGREAD_GRAYSCALE) # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图。 cv2.imshow('cat', img) # imshow表示展示图片，第一个参数表示图片的名字， 第二个参数表示需要显示的图片。 cv2.waitKey(0) #表示图片停留的时间，...
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2021-08-13 09:44:50
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一，读取图像Mat src, gray_src; src = imread("F:/opencv/InputImg/h4.jpg")
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2023-03-17 11:05:55
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什么是阈值阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值，默认值是50%中性灰，即128，亮度高于128(<50%的灰)的会变白，低于128(>50%的灰)的会变黑。从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副
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2023-04-14 22:51:59
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腐蚀——基本的形态学运算之一。用图像中的暗色部分“腐蚀”掉图像中的高亮部分。
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2022-09-08 11:21:04
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【OpenCV】⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 19⚠️ 概述图像轮廓绘制轮廓轮廓特征轮廓近似边界矩形=None, offset..
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2022-06-15 06:46:52
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图像操作图像定义RGB图像由格式为M×N×３的三维数组组成，其中的“3”可以理解为三幅M×N的二维图像（灰度值图像）。这三幅图像分别代表R、G、B分量，每个分量的像素点取值范围是[0,255]。图像读取cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport matplotl...
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2021-07-27 15:49:12
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图像操作图像定义RGB图像由格式为M×N×３的三维数组组成，其中的“3”可以理解为三幅M×N的二维图像（灰度值图像）。这三幅图像分别代表R、G、B分量，每个分量的像素点取值范围是[0,255]。图像读取cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport matplotl...
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2022-03-03 18:41:38
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【OpenCV】高手勿入! 半小时学会基本操作 11 概述梯度运算礼帽黑帽Sobel 算子计算 x计算 y计算 x+y融合 概述 OpenCV 是一
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2022-06-14 11:13:44
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读取显示图像 # 读取并显示图像 import cv2 path_to_image = r'pby.jpg' """ 第二个参数 1 读取彩色，默认 0 读取灰度图 -1 加载图像，包括alpha通道 """ original_image = cv2.imread(path_to_image, 1) ...
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2021-11-04 14:27:00
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//定义掩膜矩阵
Mat dst;
Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
filter2D(img, dst, img.depth(), kernel);
/**************************************************************
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2023-04-13 20:33:01
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读取并显示图像如果读取图像首先要导入OpenCV包，方法为：import cv2读取并显示图像img = cv2.imread("C:\test1.jpg")OpenCV目前支持读取bmp、jpg、png、tiff等常用格式。更详细的请参考OpenCV的参考文档。接着创建一个窗口cv2.namedWindow("Image")然后在窗口中显示图像cv2.imshow("Image...
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2021-07-29 09:09:57
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dWindow("Image")然后在窗口中显示图像cv2.imshow("Image...
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2022-02-13 13:42:48
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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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这段代码演示了使用 OpenCV 在图像边缘添加不同类型的边框的方法。代码首先指定了要添加到图像四周的边框大小，然后使用不同的边框类型来创建新的图像。最后，使用 matplotlib 展示了原始图像和各种边框效果
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2024-05-08 16:34:47
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在了解了图像的基础知识和OpenCV的基础知识和操作以后，接下来我们要做的就对像素进行操作，我们知道了图像的本质就是一个矩阵，那么一个矩阵中存储了那么多的像素，我们如何来操作呢?下面通过几个例子来看看像素的操作。这个是原图，接下来的例子都是对这个图片进行操作的。访问像素出现雪花效果我们需要有雪花的效果，这里的雪花其实就是一个个白色的点，白色在像素值是255，所以我们的思路就是在一个图像上面的矩阵中
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2024-07-05 10:31:15
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前言前阵子做了一个实战分享《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取（附代码）》，今天我们再把以前学习到的东西综合练习一下，做一个获取个数的小案例。实现效果我们看到上面这张图片，运用我们学到的OpenCV技术计算出这张图片里面一共有多少颗枣。实现思路二值化图像分割形态学操作（腐蚀+膨胀）距离变换连通区域计算寻找轮廓并计算个数代码演示我们再新建一个项目名为opencv--count，按照配
