官网参加https://docs.opencv.org/3.4.1/d1/db7/tutorial_py_histogram_begins.html什么是是直方图？ 直方图可以理解为是一个图表，通过它可以对图像的灰度分布有一个全面的了解。 它的X轴上是像素值（一般为0-255，不总是这样），Y轴是和X轴对应像素点的数量。直方图是对图像的另外一种理解方式。通过图像的直方图，你可以直观的了解图像的对比
可以说从这篇文章开始，就结束了图像识别的入门基础，来到了第二阶段的学习。在平时处理二值图像的时候，除了要进行形态学的一些操作，还有有上一节讲到的轮廓连通区域的面积周长标记等，还有一个最常见的就是孔洞的填充，opencv这里成为漫水填充，其实也可以叫种子填充，或者区域生长，基本的原理是一样的，但是应用的时候需要注意一下，种子填充用递归的办法，回溯算法，漫水填充使用堆栈，提高效率，同时还提供了一种方式
位运算位运算：由于计算机数据都是以二进制的形式储存的，位运算就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作的运算。例如与(&)、非(~)、或(|)、异或(^)、移位(<<和>>)等。位运算的用途很广，原因不仅是运算速度快，而且可以表示的方式也很灵活。下面通过一个例子，说明位运算在项目中的使用方法。示例介绍例如，在一个系统中，用户一般有查询(Select)、新增
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2024-04-08 23:17:36
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文章目录HSV颜色模型opencv 的 HSV颜色分量范围改变颜色空间 cvtColor()对象追踪 inRange()DEMO HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。、这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。色调H
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2024-04-17 19:57:23
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系列文章目录第一篇 文章目录系列文章目录前言一、IPv4是什么？1、十进制与二进制2、IP地址的网络划分二、子网掩码是什么？三、分析子网掩码1、按需规划2、子网计算3、子网 CIDR表示法4、IP判断是否是相同网络（号）四、 子网掩码计算器总结 前言推荐大家观看视频，就连新手也都可以搞懂IPv4地址和子网掩码一、IPv4是什么？IP地址是由4组位二进制所组成，共计32位 每组8位二进制，最低可以由
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2023-10-19 10:18:41
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3.矩阵的掩膜操作OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，有两种方法可以访问。第一种是，在代码开头的适当位置，加上using namespace cv;这句。另外一种是在使用OpenCV类和函数时，都加入cv::命名空间。不过这种情况难免会不爽，每用一个OpenCV的类或者函数，都要多敲四下键盘写出cv::，很麻烦。所以，浅墨推崇大家在代码开头的适当位置，加上using nam
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2024-05-02 14:45:33
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刚开始涉及到图像处理的时候，在opencv等库中总会看到mask这么一个参数，非常的不理解，在查询一系列资料之后，写下它们，以供翻阅。 什么是掩膜（mask） 数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程，在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜（也称作“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖，继而下面的腐蚀或扩散将只影响
在像素矩阵（矩阵）中进行掩膜操作是非常简单的。它的核心思想就是根据提供的一个掩膜矩阵（所谓的核）重新计算每一个像素的值（类似卷积）。这个掩膜矩阵保存着每一个临近像素以及像素本身对新生成的像素值的影响。用数学的观点描述就是我们利用掩膜矩阵保存的权重值进行加权平均后计算新的像素值。测试场景让我们思考下图像对比度增强的问题。我们希望用如下的公式去重新计算每一个像素值： 上图第一种标记是以公式的方式，第二
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2024-10-20 07:45:52
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1.掩模掩模又叫掩码，就是在图像的规定位置进行操作其代码如下：import cv2 as cv
import numpy as np
mask=np.zeros((150,150,3),np.uint8)
mask[50:100,20:80,:]=255
cv.imshow('mask',mask)
mask[:,:,:]=255
mask[50:100,20:80,:]=0
cv.imshow(
numpy拥有广播机制， 通过扩展数组的方法来实现相加、相减、相乘等操作 。可以条件掩码，也可以索引掩码。创建ndarray数组a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
np.arange(起始值(0),终止值,步长(1))
a = np.arange(0, 5, 1)
b = np.arange(0, 10, 2)
np.zeros(数组元素个数, dtype='类型')
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2023-12-14 02:06:07
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Sobel边缘检测算子1.基本原理 Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过程中，通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值提取边缘。 采用3×3邻域可以避免在像素之间内插点上计算梯度。Sobel算子也是一种梯度幅值，即：其中的偏导数Sx和Sy可用卷积模板来实现。其模板如下： &
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2024-03-18 23:39:50
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摘要：在VS2010环境中应用Opencv，网上找到了很多配置方法，但大多都是老版本的，很多新手面对最新版本的Opencv无从下手，就给新手童鞋写了这么一篇超级详细的配置攻略，贴上来共享。要强调一点的就是，这种配置方法里使用的Opencv库是直接安装Opencv时候自带的dll库，在你的VS里面是无法调试Opencv的。如果需要调试Opencv，必须应用自己编译出来的Opencv库，具体怎么编译自
前面有篇文章讲到如何进行透明贴图，其实主要用在一些不规则控件UI的制作上面。那个用到的方法是制作一张掩码位图，然后利用BitBlt提供的一些光栅操作进行透明绘制。 有时候人家可能仅仅提供一张需要透明显示的位图，而并没有同步提供掩码位图，怎么办呢？非要人家提供或者我们自己制作一张？ 太麻烦了，有没有简单的程序实现方法？本文将简
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2024-05-24 20:33:01
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# 如何实现Python图像热图掩码
## 概述
在本教程中，我们将学习如何使用Python实现图像热图掩码。热图掩码是一种用于可视化数据的图像处理技术，可以帮助我们更直观地理解数据分布。
## 整个流程
下面是整个实现Python图像热图掩码的流程：
```mermaid
journey
title 实现Python图像热图掩码
section 确定需求
secti
原创
2024-04-07 04:05:54
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所谓掩膜其实就是一个矩阵，然后根据这个矩阵重新计算图片中像素的值。 掩膜主要有以下用途：提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0。屏蔽作用,用掩模对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计。结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。特殊形状图
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2024-05-29 19:54:33
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计算机视觉的训练任务通常需要很多图像数据来做数据集。常见大数据集如ImageNet, VOC,COCO,等等。我们要完成自己特定场合的识任务，就需要收集或采集场景数据，涉及到一些基本的图像处理方法。我遇到或需要使用到的图像处理方法大概有以下几种：1.视频切图片(video_to_image.py)import cv2
vc = cv2.VideoCapture("/home/ba/Videos/
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2024-02-10 07:52:27
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我的OpenCV4学习之旅(2)-图像数据的载入，显示与保存图像存储的容器 — Mat类 数字图像在计算机中是以矩阵形式存储的，矩阵中的每一个元素都描述一定的图像信息，如亮度，颜色等OpenCV提供了一个Mat类用于存储矩阵数据Mat类介绍 在OpenCV不断地版本更新中，OpenCV引入了C++接口，提供了Mat类用于存储数据，利用自动内存管理技术很好地解决了内存自动释放的问题，当内存不再需要时
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2024-02-24 10:21:25
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矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对
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2013-08-18 21:46:00
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矩阵的掩膜操作图像的通道掩膜1.掩膜的定义2.利用掩膜提高图像的对比度opencv实现掩膜操作1.opencv对图像像素的处理用到的函数（1）、CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U)（2）、Mat.ptr(int i=0)（3）、saturate_cast()处理像素值的范围（4）、setTo()（5）、运行时间函数代码实现（带注释）2、函数调用-filter2D
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2024-04-12 10:29:42
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文章目录前言一、图像的基本了解：二、掩膜(Mask)是什么？三、掩膜(Mask)实现图像对比度的调整：四、总结： 前言本文介绍opencv的矩阵掩膜操作。一、图像的基本了解：1、图像的定义：图像是指由输入设备捕捉的实际场景画面或以数字化形式存储的任意画面（由一个个像素组成）。像素是组成图像的最小单位，而每个像素则由多个（通常为3个）不同颜色（通常为红、绿、蓝）的点组成2、图像的基本运算有很多种，
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2024-04-23 20:45:45
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