Opencv 图像分割： 阈值化分割 区域分割 边缘分割卷积 就是两个函数之间的相互关系，然后得出一个新的值，在连续空间做积分计算，然后在离散空间内求和的过程。 在计算机视觉里面，可以把卷积当做一个抽象的过程，就是把小区域内的信息统计抽象出来图像阈值化分割 按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域， 各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一
转载
2024-02-23 09:26:08
23阅读
一、目标：将两幅图片拼接成为一个全景图：拼接前拼接后二、思路分别将两张图片对应的关键点求出，并将每个关键点对应的特征向量描述出来。对两幅图像的关键点进行特征匹配（这里使用BF-knn方法进行匹配）利用RANSAC方法对匹配好的关键点进行筛选，计算出单应性矩阵H对配对的结果可视化。利用H将图像A进行投影变换，将变换后的图像A的大小设定为A,B拼接好以后图像的大小将图像B拼接在图像A空缺的地方，完成拼
转载
2024-07-10 13:15:28
93阅读
最近参加了中兴的算法大赛，然后选择的是人脸识别赛题。但是由于自己编程能力一般，理所当然的是掉坑了。一起组队的研二师兄分配了一些任务给我。由于我们采用的是深度学习进行人脸识别，通过和其他人换照片，采集了大量的照片集。我的任务就是将不同的照片划分到不同的文件夹。由于有一百多数据集，每个数据集有二十四张照片，所以人工分文件夹几乎不可能。偶然间在《Opencv图像处理编程实例》看到 了图片的批量读取的实例
转载
2024-03-22 13:41:37
46阅读
今天要记录的是树图第二次作业的第二题，Image Patch Extraction。这个概念真的不难懂，但是如果要我实际写的话，还真的不知道要怎么去遍历图像矩阵来提取块。在此要多谢邓大神的热心帮助，告诉了我一个遍历的思路_(:з」∠)_一开始我是从原图像矩阵来考虑循环的，也就是两层循环的边界分别是原图像的width和height。这样思考的话，我完全不知道应该如何移动这个patch。之后思考了从得
转载
2024-06-12 13:21:31
35阅读
关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG的大概算法原理，我已在博文进行了介绍，这里就不多说了。下面介绍其成员函数。继承于基类cv::BackgroundSubtractor的成员函数apply()和getBackgroundImage()的详细介绍见博文：其特有的成员函数如下：virtual double cv::bgsegm::BackgroundSubtra
转载
2024-03-15 15:05:22
130阅读
积分图&边缘检测一、积分图1.1 标准求和积分cv2.integral()1.2 平方和求积分cv2.integral2()1.3 倾斜求和积分cv2.integral3()二、Canny边缘检测cv2. Canny() 一、积分图积分图是一种允许子区域内像素快速求和的数据结构。 opencv支持积分图的三种变体分别为：求和、平方求和、倾斜求和。每种情况的结果在图像的每个方向上都加1之后
转载
2024-04-09 14:15:32
27阅读
我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。首先我们需要搞清楚块效应产生的原因。h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换，变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的，这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节。h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化，量化能有效去除
转载
2024-05-27 18:25:19
42阅读
一、简介分水岭算法的思想是把图像看作是一个拓扑地貌，同类区域就相当于陡峭边缘内相对平摊的盆地。当从高度为0开始逐步用“水”淹没图像时，会形成好多个聚水的盆地，随着盆地的面积逐渐增大，两个盆地的水最终会汇合到一起，这时就需要创建一个分水岭把这两个盆地分割开。当水位达到最大高度时，创建的盆地和分水岭就组成了分水岭分割图。二、实现过程1、数据准备本实验需要一张原始图像，一张原始图像对应的二值图像，注意：
转载
2023-12-23 20:45:55
296阅读
计算机视觉图像处理Opencv基础知识 (附详解代码)上-此部分内容为在学习唐宇迪老师课程中，自己微调后部分知识以及代码基础知识cv2.imread_color:彩色图像
cv2.imread_grayscale:灰度图像import cv2 #读取图片格式为BGR
import matplotlib.pyplot as plt #导入plt库，显示图片
import numpy as n
转载
2024-04-04 19:28:39
46阅读
Opencv学习笔记（二）-----常用的处理方法前言1.阈值处理2.平滑操作3.形态学变化1.腐蚀和膨胀2.开运算和闭运算4.梯度运算5.礼帽与黑帽6.图像梯度-Sobel算子7.三种算子对比 前言本篇记录使用opencv处理图像时经常使用的几种处理方法，一般会混合使用以达到最好的效果；每种方法有详细代码、原图和处理后图片的对比图。1.阈值处理cv2.threshold (src, thres
转载
2024-04-04 19:28:17
24阅读
0810opencv之图片与视频问题实例代码： 一、图像的读入# 图片读入 显示 保存 以及通过matplotlib 显示
def showimg():
# 第二个参数可以为 cv2.IMREAD_COLOR 彩色 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度模式
# cv2.IMREAD_UNCHANGED 读入衣服图像，并且包括图像的alpha通道
img
转载
2024-04-09 13:59:01
109阅读
# 实现图像分块 Python 教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何在 Python 中实现图像分块的功能。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取图像] --> B[将图像转换为数组]
B --> C[分块处理]
C --> D[保存处理后的图像]
```
### 关系图
原创
2024-06-28 05:36:49
54阅读
图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。当然也可以是给定多张图像，但是总会转换成两张共享某些公共区域图像拼接的问题，因此本文以最简单的形式进行介绍。本文主要的知识点包含一下内容：关键点检测局部
转载
2023-08-09 10:52:18
192阅读
本文要记录的是图像分割中的经典：Snake。简单分割算法关注的是局部信息，忽略了图像的纹理结构、位置等信息，而Snake模型可以将局部特征和全局特征相结合。
Snake简介：Snake的思路就是将目标图像的边缘检测转变为求解能量泛函最小值的过程。这类算法需要给出初始的轮廓，然后进行迭代，使轮廓沿能量降低的方向靠近，最后得到一个优化的边界。能量函数包括内外
OpenCV图像旋转的代码cv::transpose( bfM, bfM )前提：使用两个矩阵Mat型进行下标操作是不行的，耗费的时间太长了。直接使用两个指针对拷贝才是王道。不知道和OpenCV比较效果如何。贴出下面的代码： C++ //图像旋转 ...
转载
2017-02-27 13:45:00
252阅读
2评论
经过前面的讨论，我对Image类进行了优化，代码如下：//C#灰度图像处理类，作者：wmesci
//unsafe class Image :CriticalHandle, IDisposable
{
[DllImport("kernel32.dll")]
static extern IntP
转载
2024-08-29 16:38:12
107阅读
一、 算法目的及原理（1） 目的：阈值分割可以把图像中的前景目标和背景分割开，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩图像的数据信息，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程，常用于机器视觉产品的检测。（2） 原理：通过统计灰度直方图，在峰与峰的灰度级之间设定阈值，把图像分割成n类。基于OTSU的阈值
转载
2024-05-31 00:50:59
226阅读
文章目录图像的基本表示方法二值图像灰度图像彩色图像像素处理二值图像及灰度图像彩色图像使用 numpy.array 访问像素二值图像及灰度图像彩色图像感兴趣区域（ROI）通道操作通道拆分通过索引拆分通过函数拆分通道合并获取图像属性 本章主要介绍图像的基本表示方法、像素的访问和操作、感兴趣区域处理、通道处理等知识点。需要强调的是，使用面向 Python 的 OpenCV（OpenCV for Pyt
转载
2024-03-02 09:05:00
95阅读
在遥感图像处理时,通常因为图像太大,导致计算机内存不够,无法处理.将图像进行分块处理后,再对每一块进行处理将结果进行合并,既能减少计算机内存的负担,又能提高处理速度. python代码 from osgeo import gdal import os import numpy as np def w ...
转载
2021-09-12 21:56:00
167阅读
2评论
时装业是人工智能领域很有前景的领域。 研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。 在这里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。在这篇文章中，我们会开发一个提取连衣裙的应用。 它输入原始的图像（从网络上下载或用智能手机拍照），并提取图像中的连衣裙。 分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声，但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题。最后，您还可以尝试将此解决方案与之
