背景在现场下军棋时需要三个人，其中一个人当裁判。如果只有两个人，又想玩军棋，就需要有一个自动裁判机制。想通过手机自动识别棋子上的文字，目前还没有看到专门实现这个功能的软件，因此想自已动手试一试。准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片（模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的，以后再对着真实的棋子拍照吧） 在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取（本项目为
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2024-03-31 19:02:56
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linefeature_trackerlinefeature_tracker.hlinefeature_tracker.cpp1. 在读取图像并提取线段特征之前，会先进行内参读取和图像去畸变2. 从图像中进行线特征的提取、跟踪和补充3. 线端点坐标转换为归一化坐标，最终发布 PL-VIO代码地址：https://github.com/HeYijia/PL-VIO PL-VINS代码地址：http
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2024-03-31 09:13:10
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目录一、Opencv中常用的图像的读取方法二、形态学操作中核的生成getStructuringElement()函数三、Opencv中图像的三种二值化:threshold、adaptiveThreshold、Otsu 二值化四、图像模糊均值滤波Blur()函数 一、Opencv中常用的图像的读取方法1、直接根据图片路径进行读入String img_path = "C:/Users/mak
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2024-02-13 21:06:56
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import cv2import numpy as np img = cv2.imread("hd.jpeg", 0) img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize = 3)lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/10,118) #这里对最后一个参
原创
2023-01-13 06:25:15
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我们在对表格进行提取之前，要先对扫描进来的表格进行矫正，由于我做的项目的原因，所需要的处理的表格全都是扫描版的，所以不会出现前文表格线是弯曲的情况，所以表格矫正的方法比较简单。请参考： 将表格矫正之后，我们接下来应该对表格进行提取，首先，先对传进来的表格模板进行图形处理，先对将要使用的函数进行介绍： &n
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2023-11-10 09:56:54
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提取表格直线是数据处理和文档分析中的一个重要任务，尤其是在处理图像中的表格数据时。使用 Python 的 OpenCV 库，我们可以通过图像处理技术提取出表格的直线，以便后续的数据提取和分析。下面我将详细记录解决这个问题的完整过程。
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### 备份策略
为了有效地管理提取的直线数据，我设立了一个备份策略。备份的频率和方式基于数据的重要性和更新频率。
```mermaid
gantt
提取步骤输入彩色图像*imread**转换为灰度图像cvtColor转换为二值图像adaptiveThreshold定义结构元素（异形卷积核）开操作(腐蚀+膨胀)提取水平与垂直线，消除斜线adaptiveThreshold 自适应阈值操作APIvoid adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int a
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2023-11-10 19:10:07
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目录基本介绍cv2.getPerspectiveTransforms介绍cv2.warpPerspective介绍寻找特征图像完整代码及运行效果 基本介绍 注意：这篇文章的前提是学过图像仿射变换 使用opencv的透视变换可以使我们简单的提取
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2023-12-14 12:17:19
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目录基本介绍cv2.getPerspectiveTransforms介绍cv2.warpPerspective介绍寻找特征图像完整代码及运行效果 基本介绍 注意：这篇文章的前提是学过图像仿射变换 使用opencv的透视变换可以使我们简单的提取
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2023-12-14 10:10:57
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OpenCV如何配置在IDEA中自行百度环境：win10+IDEA2021.2.3+jdk11.0.1+OpenCV-460.jar一、首先我们得了解OpenCV中的Mat类，详情见上一篇文章二、算法流程1.利用OpenCV识别图像的三通道像素值，并存储在二维数组中2.因为后面需要得到累计频率为%2和98%所对应的像素值，所以需要将二维数组转换为一维数组方便排序3.在一维数组中统计每个像素所出现的
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2024-05-07 17:58:18
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LBP（Local Binary Pattern），即局部二进制模式，对一个像素点以半径r画一个圈，在圈上取K个点（一般为8），这K个点的值（像素值大于中心点为1，否则为0）组成K位二进制数。此即局部二进制模式，实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图。在旧版的Opencv里，使用CvHaarClassifierCascade函数，只支持Harr特征。新版使用CascadeClassifier类，还
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2024-01-03 22:25:40
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解读的是苏剑林大神在百度关系抽取比赛中的代码，源代码看这里数据转换苏神把原始数据(数据下载地址)进行了转换，只提取出其中的(1)句子文本(2)spo列表，存成json，如下图: 这个json加载进来是一个列表，列表中每一个样本是一个dict，存储了上述的两个字段：text和spo_list，这两个字段是模型训练所需要的。数据修复 传入的是一个dict，也就是上述json l
这两天无意间又发现了两个提取Unity游戏资源的工具，这会儿刚好有时间我就码点字总结一下。一、disunity 如下图所示，OpenAssets-File 选一个 .asset 或者一个.assetbundle 然后Extract All即可导出，感觉只是在disunity上增加了一个可视化的功能。 三、UnityStudio其实我觉得这个工具非常牛逼、前面两个都只能把资源解开
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2024-02-20 19:08:36
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计算机中的边缘算法主要是依靠梯度差来计算，常见的有sobel算子，lapacian算子等，在实现方法上都大同小异，OpenCV中对这类函数都有封装，使用起来很方便：1.Sobel算子的边缘检测我们先找一张灰度图像，这里用一张照片，取在HSV色域的V通道：sobel算子有两个方向：-1-2-1000121 -101-202-101 分别用来检测水平方向与竖
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2024-03-18 09:48:37
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十九、霍夫变换—直线1、霍夫直线变换介绍
Hough Line Transform用来做直线检测前提条件—边缘检测已经完成平面空间到极坐标空间转换对于任意一条直线上的所有点来说变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得到r的大小属于同一条直线上点在极坐标空间（r, ）必然在一个点上有最强的信号出现，根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标，从而得到直线。笛卡尔坐标中的每一个点都对应极
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2024-06-23 20:32:08
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# 使用 OpenCV 实现霍夫变换提取直线
在计算机视觉和图像处理领域，霍夫变换是一种常用的方法，用于识别图像中的几何形状，特别是直线。本文将带你一步步实现通过 Python 和 OpenCV 提取图像中的直线。无论你是一个刚入门的小白，还是希望提高自己技能的开发者，本文都将帮助你理解并实现霍夫变换。
## 流程概述
在开始编码之前，我们先了解一下整个流程。提取图像中的直线主要分为几个步骤
特征提取代码总结颜色提取Ø 颜色直方图提取：Code:#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>using namespace std; int main( int argc, char** argv ){IplImage * src= cvLoadImage("E:\\Down
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2023-01-06 10:18:56
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在数据分析和机器学习中，特征提取是从数据中提取有意义的信息的重要步骤。特征提取可以帮助提升模型的性能和效率，进而推动整个项目的成功。本文将详细记录针对“python特征提取代码”的问题解决过程，以便为未来的项目提供参考。
### 初始技术痛点
在我们开始构建一个基于机器学习的图像分类系统时，我们面临了一个技术痛点：如何从大量原始图像数据中有效提取特征以供模型使用。特征的数量和质量直接影响模型的
# 深度学习图像提取代码实现
## 概述
深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用，其中图像提取是一个重要的任务。本文将介绍深度学习图像提取的实现流程，并给出每一步所需的代码和注释。
## 流程概览
以下是深度学习图像提取的实现流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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| 1. 数据预处理 | 对输入的图像进行预处理，如缩放、归一化等操作 |
| 2. 构建神经网络
原创
2023-08-11 13:18:58
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霍夫变换：通常图像中直线对应重要的边缘信息，在计算机视觉中直线检测是一项具有重要意义的技术。由于直线具有特定的特征，因此提取方法也不同于一般的边缘检测方法。一、霍夫变换直线检测Hough变换直线检测是一种参数空间提取直线的方法，它将直线上点的坐标变换到过点的系数域，利用了共线点与直线相交之间的关系，将直线检测问题转换为技术问题。这种方法的主要优点是受直线中间隙和噪声的影响较小。主要思想原理如下：在
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2023-11-28 07:18:07
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