最近在折腾了一下VS2012的OpenCVS2.4.5配置，同VS2010下基本相同，做个简单的记录，以备日后查阅。1. 安装OpenCV从OpenCV官网：http://opencv.org/下载OpenCV安装包，放到想要安装的位置双击，即可安装，我这里是安装在C:\Program Files\opencv的位置2. 新建工程在这里就使用简单的控制程序进行测试了，截图如图一所示：图 1 新建3
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
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2024-05-08 19:21:36
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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
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2024-03-06 09:48:32
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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
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2023-12-08 19:15:54
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# 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
原创
2024-06-17 04:28:31
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# 使用 OpenCV 和 Python 去除图像中的阴影
在图像处理中，阴影的存在常常会影响后续的图像分析，如物体识别和特征提取等。本文将一步步教会你如何使用 OpenCV 和 Python 去除图像中的阴影。我们将通过以下步骤来实现这一功能：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像中的细节信息也主要集中在其高频部分,因此,如何去掉高频干扰同时又保持细节信息是关键。为了去除噪声,有必要对图像进行平滑,可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类。在空域法中,图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波。对于均值滤波,它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动,将窗口中心点对应的图
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2024-05-05 16:34:44
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# 使用Java和OpenCV2进行图像处理的指南
如果你是一名刚入行的开发者，想要使用Java和OpenCV2进行图像处理，你来对地方了。这篇文章将为你提供一个完整的流程，从环境设置，到编写代码，帮助你顺利使用Java与OpenCV2。
## 整体流程
下面是使用Java和OpenCV2的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------|
| 1 | 安装Java
原创
2024-08-25 06:07:44
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最近开始了解图像处理的一些东西，曝一些读《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》的提要吧，和一个室友找的根据背景来追踪目标的简单代码。提要：0. 概述，提要本书的内容1. matlab编程基础，关于matlab图像处理的部分2. visual c++ 处理图像的部
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2024-06-07 06:42:29
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投影变换 在放射变换中，物体是在二维空间中变换的。如果物体在三维空间中发生了旋转，那么这种变换就成为投影变换，在投影变换中就会出现阴影或者遮挡，我们可以运用二维投影对三维投影变换进行模块化，来处理阴影或者遮挡。在OpenCV中有类似于getAffineTransform函数：getPerspectiveTransform(src,dst)函数 用来处理计算投影变换矩阵。与getAffineTran
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2024-05-01 23:13:06
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图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度 这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述：基于亮度差算法：这种方法通过比较图像中相邻像素或同一物体不同部分的亮度差异来检测阴影。假设在同一光照条件下，物体表面颜色应相对一致，若出现较大差异则可能被认为是阴影区域。通过统计分析或者阈值处理，可以区分出阴影并尝试通过某种方式（例如线
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2024-07-30 13:48:10
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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
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2024-06-11 11:09:58
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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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上给出的关于64位系统的配置是有问题的，下面这个方案是我参考网上的一些配置方案修正过的。1、下载 OpenCV-2.3.1.exe ，解压并放到某个目录下，例如 D:\OpenCV2、配置环境变量：在path环境变量中添加D:\OpenCV\build\x64\vc10\bin以及D:\OpenCV\build\common\tbb\intel64\vc10，中间以分号隔开；2.4.3版
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2024-04-21 20:56:40
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一.OpenCV简介OpenCV所有的类和函数都在cv命名空间里面,可以用using namespace cv;#include "opencv2/opencv.hpp" 1.Core模块--核心组件模块#include "opencv2/core/core_c.h"#include "opencv2/core/core.hpp"基础结构及操作 动态结构 数组操作 绘图函数&
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2024-05-27 10:27:51
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# 使用 OpenCV 和 Python 删除图像中的阴影
在图像处理中，阴影会影响图像的分析和处理效果。在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 和 Python 来去除图像中的阴影。下面是实现的基本流程：
## 实现流程
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读入图像 |
| 3
### Java OpenCV Java去除阴影
#### 1. 概述
在图像处理中，去除阴影是一项常见的任务。在本文中，我将教会你如何使用Java和OpenCV库来实现去除阴影的功能。
#### 2. 实现流程
下面是实现去除阴影的流程，我们可以用一个表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载图像 |
| 2 | 将图像转换为灰度图
原创
2023-11-12 07:11:00
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暗通道去雾算法(CVPR 2009最佳论文)以下内容引用:https://www.yanxishe.com/columnDetail/16970前言这篇论文的灵感来自于作者两个观察，第一个是在 3D 游戏中的雾使得作者坚信人眼有特殊的东西去感知雾，而不仅仅是靠对比度。第二个是作者阅读了之前的一篇去雾方面的论文《Single Image Dehazing》，发现这篇论文中的 Dark Object
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2023-10-27 18:39:32
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Ⅰ. 边缘检测算法0x01.Canny边缘检测Canny边缘检测算法是由4步构成，分别介绍如下：第一步：噪声去除 由于边缘检测很容易受到噪声的影响，所以首先使用高斯滤波器去除噪声，在图像平滑那一章节中已经介绍过。第二步：计算图像梯度对平滑后的图像使用 Sobel 算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数（ 和 ）。根据得到的这两幅梯度图（&nbs
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2024-08-21 20:45:15
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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
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2024-02-02 14:06:12
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