opencv中的函数使用OpenCV图像处理-Mat对象常用方法1.imshow（）函数imshow（）函数用于在指定的窗口显示一幅图像，函数原型如下：void imshow(const string& winname, InputArray mat);第一个参数：const string&类型的winname，填需要显示的窗口标识名称。第二个参数：InputArray类型的mat
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2024-03-07 09:11:25
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# 这是一个示例 Python 脚本。
import cv2
import numpy as np
def track_object():
# 打开摄像头外接
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头帧
# ret（Return Value）是一个布尔值，表示是否成功读取了一帧图像。如果成功
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2024-06-18 10:12:27
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# 使用Python OpenCV 只保留指定颜色的实现指南
在计算机视觉中，图像处理是一项重要的技能。使用Python的OpenCV库，我们可以实现只保留特定颜色的效果。本文将分步骤详细讲解这个过程，确保即使是刚入行的小白也能顺利完成这一任务。
## 整体流程
下面是实现的整体流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-20 04:21:20
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前言还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路里面用到了距离变换，连通区域计算，还是归一化等一些API，比较烦所，其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作，需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开，上一章中我们学习了In
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2024-02-26 16:55:55
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一、访问像素值 【准备工作】为了说明如何直接访问像素值，将创建一个简单的函数，随机选择一些像素，把它们设置为白色。 【实现】记得添加头文件 #include<random> &n
文章目录一、图像红变蓝，蓝变红的问题（1）原因分析（2）代码及结果展示1）错误代码2）错误结果3）正确代码二、深度学习数据包plt.imshow绘制图像偏蓝黄色（1）原因分析1）原理解释代码2）结果（2）实际绘图分析与解决1）问题代码示例2）问题结果3）期望代码示例4）期望结果三、参考 一、图像红变蓝，蓝变红的问题（1）原因分析用cv2.imread()读取数据，用plt.imshow()展示数
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2024-05-29 06:12:31
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OpenCV图像处理基础（变换和去噪）基础知识使用OpenCV读取图片图像变换仿射变换图像缩放图像旋转图像平移图像裁剪图像翻转亮度与对比度变换图像去噪高斯噪声椒盐噪声中值和均值滤波高斯滤波高斯双边滤波基础知识在计算机中通常使用像素矩阵表示图像，像素的位置对应图像的坐标，像素深度用于定义表示像素值的位数，图像通道在RGB色彩模式下就是指那单独的红色、绿色、蓝色部分。使用OpenCV读取图片impor
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2024-05-11 20:02:46
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HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。色调H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄...
原创
2021-07-29 13:47:20
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前言在OpenCV中我们有时候提取样本的时候可能会通过颜色来进行提取，那HSV颜色空间在这个时候就可以加以利用上了，本章主要是解决HSV颜色空间（摘自网上文章，在此留用），用于对HSV一个基本的认识了解。HSV颜色系统简介HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统，在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见，因为它更符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜色
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2024-03-22 16:14:23
139阅读
import matplotlib.pyplot as plt
def pdf(x, mu, sigma):
a = 1. / (sigma * np.sqrt(2. * np.pi))
b = -1. / (2. * sigma ** 2)
return a * np.exp(b * (x - mu) ** 2)
x = np.linspace(-6, 6, 1000)
for i in ran
# 如何实现Java裁切指定颜色范围
## 一、整个流程概述
为了实现Java裁切指定颜色范围，我们可以通过以下步骤完成：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 遍历图片像素点 |
| 3 | 判断像素点颜色是否在指定范围内 |
| 4 | 进行裁切操作 |
| 5 | 保存裁切后的图片 |
## 二、具体操作步骤
### 1. 读取图
原创
2024-03-22 05:23:08
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今天写的是图像，视频的加载与保存1.图像，数字图像，像素1.图像图像：定义为二维函数f(x,y),其中，x,y是空间坐标，f(x,y)是点（x,y）的幅值灰度图像：是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y)彩色图像：由三个（如RGB,HSV）二维灰度（或亮度）函数RGB：R，红，G，绿，B，蓝HSV：H，色调，S，饱和度，V：明度2.数字图像数字图像：像素组成的二维排列，可以用矩阵表示单色（灰度）图
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2024-09-29 17:23:39
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# 如何在 Python OpenCV 中保留固定 RGB 颜色
在这篇文章中，我们将逐步学习如何使用 Python 的 OpenCV 库来保留图像中的固定 RGB 颜色。这是一个常见的图像处理任务，尤其是在图像分割和颜色检测领域。
## 任务流程概览
| 步骤编号 | 操作 | 描述
原创
2024-10-22 05:57:28
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## Python OpenCV 保留图片特定颜色
### 引言
在数字图像处理中，我们经常需要对图像进行各种处理和分析。其中一个常见的需求是从图像中提取特定颜色的目标物体。Python的OpenCV库是一个强大的图像处理工具，可以帮助我们实现这个目标。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来保留图像中的特定颜色。
### 准备工作
在开始之前，我们需要准备好Python和Open
原创
2023-08-26 08:24:49
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本次要整理记录的内容有：通过HSV色彩空间提取具有某种色彩范围的区域和像素统计。HSV色彩空间提取色彩范围 一般我们所使用的图像都是RGB图像，也就是具有R、G、B三通道的图像，每个通道的取值范围为[ 0 , 255 ]。而HSV图像同样是应用十分广泛的一种图像类型，它分为H、S、V三个通道，分别为色调、饱和度、亮度，其中H的取值范围是[ 0, 180 ]，S和V的取值范围是[ 0 , 255 ]
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2023-11-22 16:22:18
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学习目标：利用python+opencv对某颜色范围进行识别准备工作： 1、 Pycharm 开发环境 2、 Python 3.8.3 3、 opencv4 HSV基本颜色分量范围程序说明：其目标是为了检测颜色为黄色的物体，然后对其质心和轮廓标注出来。 检测图像为下方（程序比较简单，主要流程为： Videocapture获取图像 --> set重置图像大小提高程序速度 --> cv
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2023-07-31 17:41:14
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效果展示： 思路是将图片转化为hsv格式，然后用inRange函数变为黑白二值化图像，二值化图像有噪点时用开操作闭操作去除，用canny算子检测边缘，findContours函数寻找轮廓，再计算轮廓矩 和中心，再绘制轮廓和形心图片转化为hsv格式 图为各种颜色的hsv值对应表cvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV); //直接转换为hsv HSV效果图inRange函数//in
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2024-03-28 03:31:38
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近日在用opencv做一些图像处理的操作时，需要对一些高分辨率的图像进行保存。比如，在操作一个容量为230M的图像后，并对该图像保存为JPG格式后，发现图像容量变为80M了！针对这个问题，忙了大半天，到处翻阅资料，终于知道为什么了。先举个例子说明自己遇到的问题，为了看出效果，我特意用了一个高分辨率的图片做实验。比如我有如下的一个233M的图片经过下面的程序读进内存，再次保存后，图片容量就急剧变小了
# 如何在Python OpenCV中实现保留一种颜色
## 简介
在本文中，我将向你解释如何在Python OpenCV中保留一种特定颜色的图像。这个技术可以在图像处理中起到很大作用，比如在图像识别或者特效处理中。我将通过步骤表格和代码示例来向你展示整个流程。
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 转换图像颜色
原创
2024-03-01 05:09:43
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有时候我们没办法得到pdf或者word文档，这个时候会使用手机或者相机进行拍照，往往会出现背景，打印出来就是灰色的或者有黑色的背景，这个时候影响视野观看，通过代码实现对背景去除，还原清晰图像。代码如下：#!/usr/bin/python3.6
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020/11/17 19:06
# @Author : ptg
# @Email :
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2023-07-23 21:32:45
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