一、图像修补在实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声或者是镜头上的灰尘或水滴,或者是旧照片的划痕,或者由于图像的部分本身已经损坏。而“图像修复” (Inpainting),就是妙手回春,解决这些问题的良方。图像修复技术简单来说,就是利用那些已经被破坏区域的边缘,即边缘的颜色和结构,繁殖和混合到损坏的图像中,以达到图像修补的目的。如果被破坏的区域不是太大,并且在被破坏区域边缘包含足够多的纹
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。阴影去除是图像处理中的一个重要任务，它旨在消除图像中由光照不均匀或遮挡造成的阴影，以便更好地识别和分析图像内容。阴影去除的原理可以有多种方法，其中一种常见的方法是通过颜色空间转换和图像分割来实现。以下是一个基本的阴影去除原理：颜色空间转换：
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2023-08-01 15:46:18
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目录一、效果图二、实战三、算法核心一、效果图二、实战适用场景：平面且周围没有墙体时，例如：足球游戏1、准备资源：Unity酱模型 （可直接在Unity商店搜索)2、一个C#脚本和一个材质和Shader3、去掉模型身上的材质阴影投射效果（即去除ShadowCaster的Pass），在Unity酱身上的材质Shader都是通过Fallback的Shader进行投射阴影的所以注释掉Fallback即可。
学习目标
理解图像的邻域，连通性
了解不同的形态学操作：腐蚀，膨胀，开闭运算，礼帽和黑帽等，及其不同操作之间的关系
1 连通性
在图像中，最小的单位是像素，每个像素周围有8个邻接像素，常见的邻接关系有3种：4邻接、8邻接和D邻接。分别如下图所示：
4邻接：像素p(x,y)的4邻域是：(x+1,y)；(x-1,y)；(x
文章目录一、前言二、代码实现二、算法改进一、前言本文探讨图像阴影部分提取，借鉴【博主】思想，处理图像：图像处理都是光照
原创
2020-08-23 10:39:24
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这里给出实现代码#pragma execution_character_set("utf-8")*/#include<opencv2/opencv.hpp>#include<math.h>#include<vector>#include <opencv2\imgproc\types_c.h>#include<opencv2\imgproc\i
原创
2022-08-16 16:23:04
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# Java OpenCV 去阴影
## 引言
在计算机视觉领域中，去除图像中的阴影是一个重要且常见的任务。阴影会导致图像中的信息丢失或变形，因此在许多应用中需要对阴影进行去除。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了许多功能强大的工具和算法。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库来去除图像中的阴影。我们将首先了解图像阴影的原因，然后介绍常用的去阴影技术，并给出Java代码示例。
原创
2023-08-25 12:49:57
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第二章：OpenCv算法的基本介绍与应用一、目录二、图像处理流程三、图像预处理3.1噪声分类3.1.1随机噪声3.1.2椒盐噪声3.1.3 高斯噪声3.2 滤波3.2.1 均值滤波3.2.2 中值滤波3.2.3 高斯滤波3.2.4 双边滤波3.2.4 运动模糊3.2.4 锐化滤波3.3 图像增强3.3.1 直方图均衡化四、图像分割4.1 分割类型分类4.2 单阈值分割4.3 分离各种颜色空间通道
1、 对于图像中的某一像素点 P（x, y）, 在我们正常的坐标系中，x代表其横坐标，y代表其纵坐标，而在opencv的函数 cvGet2D()与cvSet2D() 中，却行不通。cvGet2D() 的函数原型是 : CvScalar cvGet2D (const CvArr * arr, int idx0, int idx1); 函数返回的是一个CvScal
1.背景消去建模基本原理：在opencv中有两种方法可以进行背景消除： （1）基于机器学习(KNN–K个最近邻)背景消除建模 （2）其二、基于图像分割(GMM，高斯混合模型抗干扰图像分割)背景消除建模相关API:（1）BackgroundSubtractor（2）BackgroundSubtractorMOG2 图像分割方法（3）BackgroundSubtractorKNN 机器学
参数说明： IplImage *workImg-当前全局变量,表示正在显示的图片。 downleft, upright- 检测出的阴影部分矩形框的两个对角顶点。 from: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7334043
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2016-04-10 14:06:00
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## OpenCV阴影处理在Java中的应用
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理工具和算法，可以帮助开发者实现各种图像处理任务。在本文中，我们将重点介绍如何在Java中使用OpenCV来处理阴影。
### 阴影处理的重要性
阴影是图像中的常见问题之一，它会使得图像中的信息变得模糊或不清晰。在图像处理中，我们通常会遇到需要去除或减轻阴影的情况，以便更好地分析图像内容。
# Android中使用OpenCV去除阴影
在图像处理领域，去除阴影是一个常见的任务。在数字图像中，阴影会干扰物体的边缘检测和识别。OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，可以帮助我们进行图像处理，包括去除阴影。本文将介绍如何在Android应用中使用OpenCV去除阴影。
## 准备工作
在开始之前，我们需要在Android项目中集成OpenCV库。首先，将OpenCV的库文件添加
展开全部脸部阴影消除是比较复杂的，尤其阴影面积较大的图片。消除大致分为三个过程：首32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333433646437先用选区工具把阴影部分选取出来，然后调亮及调色,大致修复阴影主体部分。然后复制周围正常肤色区域来消除阴影的边缘部分，最后整体调色和处理细节即可下面具体阐述：1、复制背景图层，在副本上将阴影部份选取出来，
其实这是一节小学数学课。割补法：拆东墙（割），补西墙（补），也即割补法需要两个动作，分别是割与补。我们首先来看一个直观的应用割补法的例子：
右侧的四分之一圆挪到左侧，补上空白部分，这里的挪和补即暗含割补法的思想。通过割补或者叫分裂合并，实现对不好计算的面积转换为容易计算的面积，比如讲曲线围绕出来的面积（当然可用微积分的方法加以计算，不在本文的考虑范围之内），转换位三角形或者梯形等常规图形。
用GMM提取运动目标，在光照比较强烈的条件下，会把阴影也当成运动目标提取出来。 利用阴影亮度降低而色度基本不变的特点，在HSV空间里利用以下公式进行判断#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "HaarDetect.h"
#inc
背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的
OpenCV添加边框到您的图像目标使用OpenCV函数cv :: copyMakeBorder设置边框（额外填充到您的图像）。理论在前面，我们学会了使用卷积来对图像进行操作。自然产生的一个问题是如何处理边界。如果评估点位于图像的边缘，我们如何卷积它们？大多数OpenCV功能是将给定的图像复制到另一个稍大的图像上，然后自动填充边界（通过下面的示例代码中解释的任何方法）。这样，可以在所需要的像素上执行
对于png透明图片，在QQ，贴吧等平台上，看缩略图时默认是以白色为背景，而点开看原图时默认是以黑色为背景，基于此显示逻辑可以实现一种图像，看缩略图时是表图，看原图时是里图，这就是幻影坦克。基于图像线性融合原理，公式：g(x)=α*f(x)+(1-α)h(x)，可以假设最后生成图与白色叠加得到表图，最后生成图与黑色叠加得到里图，套用公式即可得到幻影坦克的理论公式：公式和原理都源自B站视频，BV1kV
原标题：基于OpenCV的图像阴影去除我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。Test_image1.图像中有一个非常明显的阴
