在本教程中，您将学习如何使用OpenCV，深度学习和Python对黑白图像进行着色。图像着色是获取输入灰度（黑白）图像然后输出彩色图像的过程，该彩色图像表示输入图像的语义颜色和色调（例如，晴天的海洋必须是“蓝色”，它不能被模型着色为“粉红色”。）以前的图像着色方法有：依赖于重要的人工注释产生去饱和着色今天在这里使用的新方法依赖于深度学习。我们将利用能够为黑白图像着色的卷积神经网络，其结果甚至可以“
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2024-04-24 11:07:17
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OpenCV图像处理 文章目录OpenCV图像处理一、访问和修改像素值二、ROI 区域三、制作图像边界（填充）三、图像混合 一、访问和修改像素值先来理解一下，图像与一般的矩阵或张量有何不同(不考虑图像的格式，元数据等信息)。首先，一张图像有自己的属性，宽，高，通道数。其中宽和高是我们肉眼可见的属性，而通道数则是图像能呈现色彩的属性。我们都知道，光学三原色是红色，绿色和蓝色，这三种颜色的混合可以形成
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2024-02-23 11:42:27
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如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换，主要包括了图像的平移变换，缩放，旋转，翻转，镜像变换等。1，几何变换的基本概念1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置，建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系，通过这种映射关系
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2024-01-09 19:43:40
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opencv 实现图像倒影（渐变）效果【源码】
原创
2022-04-11 13:41:19
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opencv 实现图像倒影（渐变）效果【源码】
原创
2021-12-22 11:21:26
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前文传送门：引言其实蛮不好意思的，刚才翻了翻自己的博客，上次写 OpenCV 的文章已经接近半个月以前了，我用 3 秒钟的时间回想了下最近两星期时间都花在哪了。每次思考这种问题总会下意识甩锅给工作，最近工作忙的一批，emmmmmmmmmmmm。。。。。。。。。这么骗自己是不对的！实际上是美剧真香，最近把「反击」从第一季到第六季看了一遍，还不错，喜欢看动作类的同学可以尝试下。本篇文章是关于图像处理轮
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2024-02-26 20:01:35
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第四章：OpenCV中的图像处理本章节你将学习图像的改变色彩空间、提取对象、图像的几何变换、图像的阈值、平滑图像等OpenCV图像处理的基本内容。一、改变色彩空间目标：本章节你需要学习以下内容:*你将学习如何将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间，例如BGR↔Gray，BGR↔HSV等。
*除此之外，我们还将创建一个提取视频中某个特定彩色对象的应用程序
*你将学习以下函数：cv.cvtColor
(0)轮廓分析概述及作用通过将Canny边缘提取或者二值化结果作为输入图像来实现轮廓发现与绘制，可是这些并不是我们想要的最终结果，我们一般根据获取到的轮廓求出它们的外接矩形或者最小外接矩形，并计算外接矩形的横纵比例、轮廓面积、周长等数据，然后使用这些数据实现特定几何形状轮廓的查找与过滤，为后续的处理与分析剔除不正确的区域而保留候选对象。(1)边界框最常见的获取轮廓的外接矩形是边界框，获取每个轮廓的
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2024-09-14 16:14:58
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图像渐变我们大体想一下思路无非是这样：将图像所有的像素点的RBG，每个点就减去相同的量，而且这个量是个渐变的量。是的，就是这样，我们的程序也是这个思路，不过就是没有单纯的“想”这么简单了。我这里只编写了纵向渐变，还没有写其他复杂的渐变，以后慢慢研究吧。先看效果： 原始图片: 图像变暗渐变： 图像变暗
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2017-04-17 14:09:00
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图像渐变我们大体想一下思路无非是
原创
2023-07-21 22:27:39
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学习模糊/平滑图像，消除噪点。目标：[1] - 模糊/平滑图片来消除图片噪点.[2] - 涉及OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter().1. 滤波和模糊关于滤波和模糊，很多人分不清，来理理：[1] - 它们都属于卷积，不同滤波方法之间只是卷积核不同(对线性滤波而言)[2] - 低
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2024-03-10 20:26:58
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前言1.图像滤波也叫图像模糊，是平滑图像像素常用处理的方式，通常是为了达到减少图像噪声和伪影，或者降低图像分辨率，OpenCV提供了常用的五种图像模糊操作。 2.我的这里演示的系统环境是Linux，IDE是Qt creator,OpenCV的版本是3.30。图像模糊1.简单模糊 （1）blur()是实现简单模糊，是最常用的一种图像模糊方式,目标图像中的每个值都是源图像相应位置一个窗口中像素的平均值
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2024-03-05 19:51:49
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// define head function
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxmat.hp
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2015-08-01 10:56:00
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# Java OpenCV中的颜色渐变实现
在计算机视觉中，颜色渐变是一种常见的效果，可以用于图形设计、影像处理以及图像分析等多个领域。本文将通过Java OpenCV库来实现颜色渐变的效果，并提供相关代码示例与流程图，帮助读者更好地理解这一过程。
### 什么是颜色渐变？
颜色渐变是指颜色从一种色彩逐渐过渡到另一种色彩的过程。它可以是线性的，即颜色在一条直线上渐变；也可以是径向的，即颜色从
原创
2024-09-20 13:32:02
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Python+OpenCV进行图像的基本处理HSV颜色模型理论cv2.imread()读入图像cv2.cvtColor(p1,p2) 颜色空间转换plt.imshow()图片显示cv2.inRange()提取图片中指定颜色的部分cv2.threshold()将一幅灰度图二值化cv2.Canny()边缘检测cv2.GaussianBlur()高斯滤波、高斯模糊 HSV颜色模型理论HSV(Hue,
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2023-12-14 01:56:56
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原理平滑也称模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理时需要用到一个滤波器。 最常用的滤波器是线性滤波器，线性滤波处理的输出像素值（例如：）是输入像素值（例如：）的加权平均： 称为核, 它仅仅是一个加权系数。 均值平滑下面是一个使用blur函数的均值平滑：#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highg
彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。 RGB就是指Red,Green和Blue,一副图像由这三个channel(通道)构成； Gray就是只有灰度值一个channel； H
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2024-02-27 14:50:49
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文章目录一、伪彩色二、LUT1. LUT概念2. 作用3. LUT函数4. LUT应用4.1 颜色空间缩减4.2 图像反转三、OpenCV：applyColorMap函数 一、伪彩色伪彩色（Pseudo-color）图像的每个像素的颜色不是由每个基本色分量的数值直接决定，实际上是把像素当成调色板（Palettes）或颜色查找表（Color Look-Up Table，CLUT）的表项入口地址，根
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2024-05-24 22:14:56
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文章目录一篇文章搞懂OpenCV之图像特征纹理特征形状特征哈里斯角检测Shi-Tomasi角点检测尺度不变特征变换算法 一篇文章搞懂OpenCV之图像特征图像特征即图像中独特的，易于跟踪和比较的特定模板或特定结构，例如我们肉眼可见的颜色、形状、轮廓以及亮度等等这些都可以认为是图像特征。 图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。颜色特征(全局特征)：描述了图像或图像区域所对
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2023-09-09 15:15:24
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卷积什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后，整个框再往右移一步继续计算，横向计算完后，再往下移一步继续计算。简而言之，卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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