在实现图像窗口展示的时候,经常出现图像过大或过小而无法有效的展示全图,opencv提供了cvResize()和resize()两个函数进行相应的缩放操作默认图片的坐标1、cvResize:函数原形CVAPI(void) cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation CV_DEFAULT( CV_INTER_LINEAR ))
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2024-02-29 11:07:14
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OpenCV均值哈希与感知哈希计算,比对图像相似度,当计算出来的汉明距离越大,图像的相似度越小,汉明距离越小,图像的相似度越大,这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索.离散傅里叶变换的推导 具体代码和OpenCV代码请移步到博客下面附上Mathmetica代码设X (n) 是一个长度为M的有限长序列,则定义X (n) 的N点离散傅里叶变换为
X (k) = DF
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2024-06-26 15:38:21
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Opencv入门系列六主要内容:图像平滑处理:通过特定的操作在保证原图像特征完整的前提下,滤除一些噪音信号,将图像信息相邻像素点差距较大的进行近似处理。这里不同的滤波对应不同取近似值的方法。图像平滑处理对应的是英文Smoothing Images。图像平滑处理通常伴随图像模糊操作,因此图像平滑处理有时也被称为图像模糊处理,图像模糊处理对应的英文是Blurring Images。均值滤波方框滤波高斯
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2024-04-23 14:30:39
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# Python使用OpenCV提取图像面积
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者,我将指导一位刚入行的小白如何使用Python结合OpenCV库来提取图像的面积。在本文中,我将详细介绍整个流程以及每一步需要做什么,包括所需的代码和注释。通过本文的指导,希望能帮助小白顺利完成这个任务。
## 流程概述
首先,让我们来看一下实现提取图像面积的整个流程:
```mermaid
journey
原创
2024-03-21 05:58:52
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OTSU算法:就是计算出灰度图最佳阈值的算法1.先对灰度图进行直方图计算并归一化处理,得到0-255之间每个像素在灰度图中出现的概率,即表示为某个像素在灰度图中出现了n个,灰度图总的像素点为N个,则这个像素的出现概率为Pi=n/N2.每个灰度图可以由阈值k将灰度图分为A,B两大类,很容易得到A,B类在灰度图中的出现概率以及灰度均值3.计算灰度图A,B类得类间方差,在最佳阈值K处,求得的类间方差最大
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2024-03-27 07:56:02
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图像均值漂移概述✔️ MeanShfit 均值漂移算法是一种通用的聚类算法,通常可以实现彩色图像分割。基本原理✔️ 对于给定的一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆形区域内样本的质心,即密度最大处的点,再以该点为中心继续执行上述迭代过程,直至最终收敛。彩色图像分割✔️ 均值迁移可以不断分割找到空间颜色分布的峰值,然后根据峰值进行相似度合并,解决过度分割问题,
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2024-08-26 19:49:22
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按面积选择区域 select_shape二值化为了减少噪声的干扰,删除面积小的区域,代码中将连通区域面积(像素个数)不足100的区域认为是噪声点,并将其删除(即置为背景黑色)。 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#in
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2024-04-09 12:09:15
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# Python OpenCV图像二值化及面积比分析
## 引言
在计算机视觉领域,图像处理是一项重要技术。其中,图像二值化是将图像转换为黑白图像的过程,广泛应用于边缘检测、特征提取及物体识别等任务。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行图像二值化,以及如何计算不同区域的面积比,帮助读者理解这一过程的重要性。
## 图像二值化概述
图像二值化是通过设定阈值,将图像中的像素值分为两个
public static void main(String[] args) { // 1. 加载由libname参数指定的系
原创
2023-03-08 15:44:37
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问题描述:关键字:VS2015、Opencv、形状、周长、面积、轮廓提取在很多时候我们需要对一些形状进行识别,其中包括对形状的区分、对图像的提取、对面积和周长的计算等等,这时我们可以利用opencv进行运用从而实现目的。本篇文章源于有一次同学提出了一个问题:存在一张图片如下,把图中的红色内容提出来,并且识别形状(正三角形,圆形,正方形),计算面积,周长,边长,中心点,接下来我们就用VS2015+O
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2024-01-04 06:10:36
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图像轮廓与图像分隔修复(7):图像的矩一,矩的计算:momentsO)函数;二,计算轮廓面积:contourArea()的数;三,计算轮廓长度: arcLength()函数;四,综合示例程序:查找和绘制图像轮廓矩;一,矩的计算:momentsO)函数moments()函数用于计算多边形和光栅形状的最高达三阶的所有矩。矩用来计算形状的重心、面积,主轴和其他形状特征,如 7Hu不变量等。
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2024-04-03 20:10:25
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内容有: 均值滤波 cv2.blur(),方框滤波 cv2.boxFilter(),高斯滤波 cv2.GaussianBlur(),中值滤波 cv2.medianBlur()滤波可理解为,平均卷积操作。对于图像上存在的噪声点,通过滤波平滑处理操作,可以去除噪声点。在开始前我们先导入需要用的库文件,获取需要用到的图片。import cv2
# 指定图像所在文件夹位置
f
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2024-04-12 04:02:41
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图像在计算机中就是一个普通的数值矩阵存在的,所以也就能够相应的进行各种运算,这些运算构成了图像处理的基本操作。图像加法可以混合两幅图像进行图像融合,比如在处理照片的贴图;图像减法可以用来去掉运动图像的背景,来进行目标定位追踪。这篇文章主要介绍图像的算术运算,逻辑运算,重映射变换等。代数运算算术运算包括加、减、乘、除和位运算,这些运算操作的特点是提供两个输入参数,得到一个输出结果。有时候还可以运算操
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2024-04-03 11:58:03
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文章目录OpenCV-Python:IV OpenCV中的图像处理14 几何变换14.1 扩展缩放14.2 平移14.3 旋转14.4 仿射变换14.5 透视变换 OpenCV-Python:IV OpenCV中的图像处理14 几何变换目标: • 学习对图像进行各种几个变换,例如移动,旋转,仿射变换等。 • 将要学到的函数有:cv2.getPerspectiveTransform。变换:
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2024-08-14 22:31:17
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1 基于阈值1.1 原理 灰度阈值化,是最简单的图像分割,其速度最快,广泛用于硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理等)。 设输入图像 $f$,输出图像 $g$,则阈值化公式如下: $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 &
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2024-02-13 11:44:24
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本文区分”
问题引出“、”
概念抽象
“、”
算法实现“三个部分
由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用
,并通过”答题卡识别“”
OCR字符分割”“
压板识别
”“
轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用。使得读者能够对
“投影技术”加速认识和理解,从而在解
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2024-03-15 12:20:58
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KeyFrameGreenScreenExample是一个演示如何使用OpenCVForUnity库和Unity引擎实现绿幕抠像的示例项目。该项目使用了多张图像作为关键帧,并通过对关键帧进行透视变换和色彩校正等操作,将绿幕背景替换为指定的背景图像。具体来说,KeyFrameGreenScreenExample中的主要步骤如下:加载关键帧图像和背景图像,并获取绿幕区域的掩码。对关键帧图像进行透视变换
文章目录目标检测图像分割GrabCut算法图像搜索 目标检测目标检测可以使用HOG+SVM的方式实现。在单类别物体检测任务中,可以使用OpenCV的"特征点检测+特征描述"匹配方式快速检测目标,但是这种方式一般适用于单个物体检测。如果图片中存在多个同类别物体,就需要借助聚类方法来实现。 OpenCV中的ORB检测器算法采用FAST算法来检测特征点,使用BRIEF进行特征点描述(用于匹配特征点)。
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2024-06-05 20:23:29
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OpenCV轮廓Contour与连通域Connection朋友们,今天我想跟大家分享OpenCV中的轮廓Contour与连通域Connection相关的知识。通过这篇blog,你将了解:怎么对图片进行二值化什么是OpenCV 中的轮廓与连通域。如何用OpenCV 提取轮廓和连通域。如何使用不同的颜色来显示这些轮廓与连通域。轮廓与连通域的区别。在得到二值图的基础上,今天我想跟大家分享以下如何在Ope
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2024-03-01 09:33:52
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重点:一、查找图像轮廓:findContours()函数coutours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) 1、image与函数参数中的原图像一致 (opencv4~取消第一个参数) 2、co
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2023-10-16 16:30:01
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