图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
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2024-07-26 10:35:47
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#矩的计算:moments函数
#在opencv中,函数cv2.moments()同时会计算上述空间矩
#中心矩,归一化中心距
#使用函数cv2.moments()提取一幅图像的特征
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('./image/feather.jpg')
cv2.imshow('original',img)
# print(img.s
目标学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。理论考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。OpenCV中的直方图均衡OpenCV具有执行此操作的功能cv
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2024-09-10 08:14:18
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之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪，这次我们将介绍一种算法，用来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图：最开始的窗口是蓝色圆环的区域，命名为C1。蓝色圆环的重音用一个蓝色的矩形标注，命名为C
# 使用Python和OpenCV计算轮廓的质心
在计算机视觉的领域中，轮廓（Contours）是物体形状的重要特征。轮廓不仅可以用来检测物体的边界，还可以用于进一步的图像分析，如形状识别和特征提取。其中，轮廓的质心（Centroid）是一个非常重要的概念，它代表着轮廓的“中心点”。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来计算轮廓的质心，并给出代码示例和应用场景。
## 1. 什么是质
在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？OpenCV真的有这个妙手回春的功能！别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做，其实由程序员自己写代码去做更加高效！图像修复技术的原理是什么呢？简而言
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2024-09-07 08:08:24
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# OpenCV求质心的实现方法（Python版）
## 一、整体流程
在使用OpenCV进行图像处理时，求质心是一个常见的操作。通过求质心，我们可以获得图像中特定区域的中心点，这在很多应用中都非常有用。下面是实现OpenCV求质心的一般流程：
```mermaid
journey
title OpenCV求质心的实现方法（Python版）
section 准备工作
原创
2023-09-02 05:52:02
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1.什么是无线传感器网络?答：无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量传感器节点组成的一种自组织网络，这些传感器节点不仅能感知网络内的环境信息，还具有简单的计算能力，同时可以将感知和计算后的相关信息在网络中进行传输，具有一定的通信能力。传感器节点是WSN中最重要的节点，它是整个WSN的基础，具有感知数据、处理数据、存储数据和传输数据的功能
# 使用Python OpenCV计算质心
在计算机视觉领域，质心（Centroid）是图像中一个重要的概念。质心通常代表物体的“中心”，计算质心的意义在于能够对物体进行更精确的识别和分析。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来计算二值图像的质心，并提供示例代码和相关的图示来帮助读者更好地理解。
## 什么是质心？
质心是物体的几何中心，在二值图像中，质心通常指的是白色部分（前景）
原创
2024-09-05 04:13:53
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一、开运算开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀 开操作=腐蚀+膨胀 主要应用在二值图像，灰度 图像也可以。 可以消除背景噪声 morphologyEx 运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k) cv2.MORPH_OPEN:开运算import cv2 as cv
import numpy as np
def open_de
插值的定义：设函数y=f(x)在区间[a,b]上有定义，且已知在点a≤x0<x1<…<xn≤b上的值为y0,y1,…,yn,若存在简单函数P(x)使得P(xi)=yi (i=0,1,…,n)成立，就称P(x)为f(x)的插值函数， x0,x1,…,xn称为插值节点，包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间，求插值函数P(x)的方法就是插值法。有时，在图像的几何变换中，比如缩放和旋
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2024-05-04 14:15:16
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Meanshift和Camshift目标将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法。MeanshiftMeanshift背后的直觉很简单，假设你有点的集合。（它可以是像素分布，例如直方图反投影）。你会得到一个小窗口（可能是一个圆形），并且必须将该窗口移到最大像素密度（或最大点数）的区域。如下图所示：初始窗口以蓝色圆圈显示，名称为“C1”。其原始中心以蓝色矩形标记，名称为“C
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2024-10-24 22:47:35
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经过大量的思考和实验,我得到了答案！首先,我们在每个三角形中添加第4个点,使它们成为具有体积质心的四面体.我们计算质量的体积和中心,并将它们相互乘以得到我们的时刻.我们总结时刻并除以总体积来得到我们的整体质心.每个四面体的质心仅为4个点的平均值.这里的技巧是,由于创建STL文件的方式,三角形具有从零件表面向外指向的法线,遵循用于创建三角形的3个顶点的右手规则.我们可以通过允许我们使用一致的约定来确
引 言 无线传感器网络是面向事件的监测网络，对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。实时地确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感 器网络最基本的功能之一，也是提供监测事件位置信息的前提，所以定位技术对传感器网络应用的有效性起着关键的作用。 在无线传感器网络中，按节点位置估测机制，根据定位
现实考量：圆检测参考霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以要先对图像做中值滤波。由于效率问题，OPencv中霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步。 * 检测边缘，发现可能圆心 * 基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径的大小。opencv实现cv.HoughCircles（ image，method，dp，minDist ，circles ，param1 ，param2 ，minRadius
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2024-02-24 14:40:10
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之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪，这次我们将介绍一种算法，用来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图：最开始的窗口是蓝色圆环的区域，命名为C1。蓝色圆环的重音用一个蓝色的矩形标注，命名为C
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2024-07-02 07:44:04
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OpenCV-滤波算子(一)author@jason_ql 平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），常用来减少图像上的噪点或者失真。1、线性滤波：1.1 方框滤波：BoxBlur()方框滤波一般用来模糊一张图片。C++：void bosFilter(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point a
一、canny算子优点 相比较于常见的robert算子、sobel算子、梯度求边缘等方法，使用canny算子可以提取单像素二值化的细边缘，这是其他方法所不具备的 二、opencv canny算子提取边缘基本原理 opencv中canny算子的基本原理主要有以下几个步骤： 1. 梯度或sobel算子求边缘图 下图是用梯度求的边缘图，梯度值取水平梯度和垂直梯度之和，可以看到求出的边缘具有一定的宽度，
前言轮廓检测是传统视觉中非常常用的功能，这里简单记录一下opencv中的轮廓检测算法使用方法，至于理论，后续有机会再去细品。调用流程和方法OpenCV里面通常要求是针对二值图像进行二值化，所以轮廓检测包含如下步骤：载入图像灰度化二值化轮廓检测代码实现如下：img =cv2.imread("blackBG.jpg")
# grayscale
# https://docs.opencv.org/4.
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2023-11-07 21:05:45
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最近跟着老师做一个交通识别的项目, 总算明白了一个道理, 这水啊, 不去亲自蹚上一遭就不知道有多深, 更根本的原因当然还是自己学的不够扎实, 不够好.经过了一个寒假的折磨,终于做出了一个原型来, 想到了自己当时被折磨的头疼的样子,想着将一部分源代码发上来, 希望可以帮助到别人.呵呵，废话不多说了这里我发的是一个手写字符识别的程序(这是在编写交通标志的过程中产生的,因为当时手头的交通标志的样本够,所
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2024-07-02 15:20:09
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