色温与白平衡从字面上理解，白平衡的意思是白色的平衡。白平衡是描述显示器中红、绿、蓝三基色混合生成后白色精确度的一项指标，可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。色温，就是定量的以开尔文温度（K）来表示色彩。它是开尔文通过黑体这一理想光源，在不同温度下，所发出光线的颜色特性来定义的。开尔文温度和摄氏度之间的关系： 零下273.15摄氏度被称为绝对零度，就是0K。然后温度每上升一摄氏度，也
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2024-04-05 22:44:42
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第十二节：车牌识别，视频流的处理，迷宫破解（一）车牌识别（二）视频流的处理（三）结语 （一）车牌识别下面我们要实现的功能是识别图片中的车牌并将其用原谅色进行框选，然后截取并显示车牌的图片，最后当鼠标在Result上左键双击时保存车牌图片到指定文件夹import cv2
platenumber = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_russian_plate
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2024-05-23 22:25:27
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一、说明 opencv是一套较完整的计算机视觉库，在图像处理上具有较广泛的应用，并且在4.x版本中包含了当前较火的深度学习模块。在后续的图像识别相关工作中，必定会使用到opencv。因此有必要简单介绍下OpenCV。以下是在Windows上搭建QtCreator+OpenCV4.0的基本步骤。二、环境搭建 1、进入https://sourceforge.net/projects/opencvlib
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2024-09-29 21:37:23
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# 使用OpenCV与Python提取白色图像
在图像处理的领域中，颜色的提取是一项常见且非常实用的技术。个人或工程师可能会需要从复杂背景中提取特定的颜色，例如白色。本文将介绍如何使用OpenCV库和Python语言来提取白色，并演示如何通过实际代码来实现。我们还将通过饼状图展示不同颜色的比例，帮助更好地理解颜色提取的效果。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source
C++还没有学完（才学到第七章结束），所以第一个小程序运行出来就用了将近一个小时，关于头文件包含的内容也不是太清楚 在成功运行之后，在这里总结解决方法和不懂的内容 。环境：Visual2012 opencv2.4.13书上的原程序：
#include <highgui.h>
void main()
{
IplImage *img = cvLoa
使用 图像金字塔图像金字塔是视觉运用中广泛采用的一项技术。一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中:高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采
前言上一篇中我们学习了《OpenCV---HSV颜色空间介绍》，对HSV的颜色进行了一个简单的了解，这一章我们在研究一下利用颜色把想到的数据获取出来。OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数）视频效果
API函数void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upp
Windows10下用Vscode配置OpenCV (解包即用版)维基百科： OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP
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2024-08-29 16:29:27
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目录1 图像窗口滑动条2 鼠标响应 窗口交互操作可以方便用户对程序流程进行操作，能使用户根据不同需求实现不同的处理效果。有时，某一个参数的需要反复调试不同的数值来确定，使用图像窗口滑动条可以快速确定这些参数值。因此交互操作不仅可以在程序运行过程中改变参数数值、避免重复运行程序、节省时间，还能够增加结果的对比效果。 1 图像窗口滑动条图像窗口滑动条就是在显示图像的窗口中创建的能够通过滑动改变数值
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2024-04-01 06:17:54
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第4章 图像滤波本章思维导图本章内容概要算法理论介绍1、均值滤波、方框滤波2、高斯滤波基于OpenCV的实现C++ 本章思维导图（待更新）本章内容概要图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。算法理论介绍1、均值滤波
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2024-05-07 23:28:24
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OpenCV学习笔记（二）访问和修改图像像素问题提出基础知识RGB表色模型图像深度图像的Mat结构访问图像像素的语句和方法实例：消除背景网格对灰度图像的处理对彩色图像的处理结语 问题提出之前做开题报告需要画流程图，于是我在网上用了某某免费流程图在线制作，美滋滋地画完后发现——不！能！保！存！。原来只能免费做图，不能免费保存啊。那我就QQ截图呗，可截图有自带的网格背景，如下： 如果放到报告中，与白
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2024-03-15 10:27:47
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# 使用Python和OpenCV去掉白色背景的详细指南
在计算机视觉领域，OpenCV是一个非常强大的库，能够帮助我们处理和分析图像。今天，我们将学习如何使用Python和OpenCV去掉图像中的白色背景。
## 整体流程
以下是完成此任务的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------------
# 利用Python和OpenCV过滤白色
在图像处理领域，颜色过滤是一种常见的技术，它可以帮助我们从图像中提取特定颜色的区域。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来过滤图像中的白色区域。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了广泛的工具和算法，用于图像和视频处理。OpenCV在Python中有广泛的应用，因为它
原创
2024-07-27 03:27:11
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增强现实增强现实(Augmented Reality，AR)是将物体和相应信息放置在图像数据上的一 系列操作的总称。最经典的例子是放置一个三维计算机图形学模型，使其看起来属 于该场景；如果在视频中，该模型会随着照相机的运动很自然地移动。如上一节所 示，给定一幅带有标记平面的图像，我们能够计算出照相机的位置和姿态，使用这 些信息来放置计算机图形学模型，能够正确表示它们。1 PyGame 和 PyOp
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2024-07-04 13:07:45
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1 ArUco markerArUco marker是由S.Garrido-Jurado等人在2014年提出的，全称是Augmented Reality University of Cordoba，详见他们的论文《Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion》。它类似于二
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2023-12-29 10:04:41
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基本知识灰度图像的存储方式：多通道图像存储方式OpenCV 中的通道存储为 BGR像素值的存储方式RGB 模式，显示设备采用这种模式HSV、HLS 将颜色分解成色调、饱和度和亮度/明度YCrCb 在 JPEG 图像格式中广泛使用CIE Lab* 是一种感知上均匀的颜色空间，它适用来度量两个颜色之间的距离图片的基本操作学习目标：访问像素值并修改访问图片属性设置图像区域（ROI）拆分、合并图像这一节主
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2024-05-27 16:29:44
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目录demo画线画矩形画圆画椭圆画多边形在图片上添文字 demoimport cv2
import numpy as np
#创建一个全黑的图像
img = np.zeros((512,512,3),np.uint8)
#画一条线
cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
#画一个矩形
cv2.rectangle(img,(384,0),(510,12
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2024-05-14 20:22:23
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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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文章目录1.首先了解腐蚀和膨胀原理2.开运算（1）为什么开运算可以去白噪点呢？（2）.函数讲解（3）代码实战3.闭运算（1）函数讲解（2）代码实战 1.首先了解腐蚀和膨胀原理2.开运算开运算=腐蚀+膨胀（顺序不可颠倒）（1）为什么开运算可以去白噪点呢？根据腐蚀的原理，使用一个给定大小的卷积核（结构单元）对图像进行卷积，操作是用卷积核（结构元素）B与其覆盖的二值图像A做“与”操作，如果结果为1，那
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2024-04-19 11:08:14
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1、基于OpenCV的边缘检测步骤：①滤波：边缘检测的算法只要是基于图像增强的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很明感，因此必须采用滤波器来改善与噪音有关的边缘检测器的性能。（高斯滤波采用高斯离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和） ②增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的
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2024-03-26 06:16:41
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