在图像处理中，对当前位置像素的相邻像素计算新的像素值是很常见的操作，当邻域包括图像的前几行和下几行时，你就需要同时扫描图像的若干行。下面这个例子是对图像进行锐化，它是基于拉普拉斯算子的。众所周知，将一幅图像减去它经过拉普拉斯滤波之后的图像，这幅图像的边缘部分得到放大，即细节部分得到锐化，这个锐化的算子计算方式如下：Sharpened_pixel=5*current-left-right-up-do
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2024-04-03 14:30:42
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首先使用拍照工具拍摄一些JPG格式的标定图片。然后放到特定的文件夹下，我这里是image文件夹。在标定前，首先读取该文件夹下的图片文件，获取这些图片文件的文件名，以备将来opencv读取图片使用。这样做的好处是不用特意给拍摄的图片按照特定格式重新命名，大大减小了工作量。标定时，程序会检查这些图片是否能正常提取格点，如果不能，程序自动舍去，在标定时该幅图片不参与计算。标定完成后，程序会把标定结果显示
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2024-04-14 22:39:25
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OpenCV PCA介绍1. 什么是PCA2. 特征向量与特征值如何计算2.1 组织数据集2.2 计算经验均值2.3 计算与均值的偏差2.4 寻找协方差矩阵2.5 求协方差矩阵的特征向量和特征值3. 源代码3.1 代码解释3.2 结果 这篇文章将介绍如何去使用 OpenCV 类：cv::PCA 来计算目标方向。1. 什么是PCA主成分分析(PCA)是一个统计过程，提取一个数据集最重要的特征。 假
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2024-07-02 09:15:56
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1.点集拟合的含义 点集拟合是一种通过拟合函数或曲线来近似描述给定离散数据点的技术,在点集拟合中，可以使用不同的函数或曲线拟合方法来拟合直线、三角形和圆形。直线拟合：对于给定的二维数据点集合，可以使用最小二乘法来拟合一条直线。三角形拟合： 对于给定的二维或三维数据点集合，可以使用三角形拟合方法来找到尽可能逼近数据点的最佳三角形。圆形拟合： 对于给
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2024-06-17 16:33:55
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# Python 图像提取外边界像素实现方法
## 1. 概述
在本文中，我将指导你如何使用Python来提取图像的外边界像素。这个技术在图像处理和计算机视觉中非常常见，可以帮助我们识别物体的轮廓和边缘。
## 2. 整体流程
下面是实现这个功能的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 灰度化处理 |
| 3 | 边缘检测 |
原创
2024-07-04 04:16:38
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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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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
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2024-03-20 11:25:38
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现在，我们希望CP一直为0或者一直为1的期间都不会触发，只在CP从低到高，或者从高到低变化的瞬间触发。我们即将发明的新型触发器叫做“边沿触发”的D触发器，因为它只在CP脉冲的边沿触发。边沿触发的触发器，实际上还分“上升沿D触发器”和“下降沿D触发器”。 下面只讲前一种，即上升沿D触发器，要制作一个上升沿D触发器，其实很简单，它的秘密在于，可以像下图那样，将两个D触发器首尾相连。 这个大触发
目标内边界的像素全都在目标里面，目标外边界的像素全都不在目标上，是包围着目标的。
二值图像内外边界的计算都是有两种方法的，所以一共是4种算法，不过实际用到跟踪的只有一个而已。
首先是内边界跟踪：
第一种方法不是跟踪方法。步骤是先对原图像腐蚀，然后用原图像减去腐蚀后的图像就得到边界了。
第二种方法是跟踪方法。步骤如下：
1.遍历图像。
2.标记第一个遇见像素块的前景像素（i,j）。
3.对这个像
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2020-09-10 16:28:00
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一;边缘检测的一般步骤：(1)滤波，经常使用高斯滤波 (3)检测，常使用阈值方法检测1，can
边沿检测指的是检测一个信号的上升沿或者沿检测电路。
原创
2023-06-24 09:40:04
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前言：Sobel算子是像素图像边缘检测中最重要的算子之一，在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。 由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速
卷积
函数， 简单有效，因此应用广泛。美中不足的是，So
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2024-07-18 14:10:30
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目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
小知识：反色反色原理很简单，在一个rgb色彩空间中，可将任何一种颜色看成笛卡尔坐标中的一个点，对于任意点，反色就是计算以（128， 128，128）为中心时该点的对称点，比如rgb(100, 150, 200)对应的反色就是rgb(155, 105, 55)。 OpenCV优化：图像的遍历4种方式 我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点
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2024-04-22 11:32:20
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