1.理论（1）去噪边缘检测容易受到图像中噪声的影响，故首先需要用5x5的高斯滤波器去除图像中的噪声。（2）计算图像的强度梯度将去噪（平滑）后的图像由sobel内核分别在水平和垂直方向上求导（一阶微分），得到Gx和Gy。根据这两幅梯度图，求得每个像素的边缘梯度大小和方向。（3）非极大值抑制 得到梯度大小和方向后，对图像进行全扫描，去除可能不构成边缘的任何不需要
文章目录基础概念1 . 二值化2 . 灰度值3 . ROI4 . 通道常用内置函数1 . cv2.imread ( )2 . cv2.imshow( )3 . numpy.ones( )4 . numpy.hstack( )和numpy.vstack( )膨胀与腐蚀1 . 什么是膨胀和腐蚀2 . 代码 基础概念1 . 二值化二值化(Binarization)意将非二值图像经过计算变成二值图像，它
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2023-08-26 08:24:24
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opencv图像读取、显示、视频播放等 opencvGPU接口图像add、sub、颜色空间转换、阈值操作等1 opencv 图像读取#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv
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2024-09-28 10:27:41
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opencv中有多种方法进行图像的二值化，前面的3中直接设置二值化的阈值，比较粗暴无脑，而且用人眼看的话根本看不出来最佳阈值，因此人为的设置阈值是一种很不科学不严谨的方法，在opencv中ostu二值化应用很多。它是二值化中的一种高效算法，如果不了解ostu这种经典的二值化法就不能说是学习过opencv。算法原理首先从原理说起，这个ostu并不是完成最终的图像二值化，而是计算出二值化最合理最优化的
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2024-03-21 15:43:38
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Kinect 2.0 + OpenCV 显示深度数据、骨架信息、手势状态和人物二值图 Kinect 2.0实测比第一代性能提升非常多！ 本来想简单地找个教程复制黏贴一下，居然还没有人写过C++版的Kinect 2.0教程，自己摸索了一下，现在把结果拿出来和大家分享。 实现的功能是：深度数据（Depth Data），骨架信息（Body Data），手势状态（Hand State）和人物二值图（就
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2024-08-29 16:10:56
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形态学的基本操作目录形态学的基本操作膨胀腐蚀开运算闭运算梯度顶帽黑帽膨胀 跟卷积操作类似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素，其中B作为结构体可以是任意形状。我们回忆一下中值平滑操作——取每一个位置的矩形领域内值的中值作为该位置的输出灰度值，图像的膨胀操作与中值平滑操作类似，它是取每一个位置的矩形领域内
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2024-10-10 12:40:58
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什么是图像二值化在认识二值化前，我们先简单介绍一下几个概念：彩色图像彩色图像有blue，green，red三个通道，取值范围均为0-255灰度图灰度图：只有一个通道，取值范围在0-255，所以一共有256种颜色二值图像二值图像，只有两种颜色,既黑色和白色图像二值化图像的二值化也很简单，大概二步就可以完成，具体如下第一步：获取阈值获取阈值很简单，OpenCv的threshold函数进行全局阈值，也可
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2023-11-20 07:00:14
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# 如何实现"opencv JAVA 二值化 opencv二值化"
## 整体流程
```mermaid
journey
title 开发者教小白实现opencv JAVA二值化
section 准备工作
开发者：下载安装opencv库
小白：查找opencv JAVA二值化文档
section 实现二值化
开发者：编写代
原创
2024-07-10 06:18:58
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目录1 什么是阈值化- threshold()2 二进制阈值化3 反二进制阈值化4 截断阈值化5 反阈值化为06 阈值化为07 小结参考资料1 什么是阈值化- threshold()图像的二值化或阈值化 (Binarization) 旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值 ，通过阈值 将图像的像素划分为两类
二值图二值图与灰度图概念阈值分割之二值分割获取阈值算法全局阈值自适应阈值 二值图与灰度图概念PS：opencv 中二值图像是基于背景是黑色！！！！阈值分割之二值分割五种阈值分割方法 : 输入图像 + 阈值TC++ API：threshold 注意这个 API 只能支持灰度图CV_EXPORTS_W double threshold( InputArray src, OutputArray dst
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2024-04-26 11:41:10
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上一节我们学习了用自适应阈值对一幅图像进行二值化，相信大家学习之后，已经有所了解，本节我们针对二值化这个概念我们进入深入的剖析，本节我们将学习二值化函数(threshold)的具体原理与用法！1、函数原型double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type);2、函数功
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2024-03-15 19:54:49
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图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果；二值化一般是提取轮廓的准备工作；二值化处理之后，图像只有0或255，变成黑白图像。OpenCV中有全局二值化和局部二值化，全局二值化对光线敏感，局部二值化可以克服光线的影响全局二值化double threshold( InputArray src,//src输入数组（多通道，8位或32位浮
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2023-11-21 19:23:03
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（一）简单阈值简单阈值当然是最简单，选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了。函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数，第一个原图像，第二个进行分类的阈值，第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值，第四个是一个方法选择参数，常用的有： • cv2.THRESH_BINARY（黑白二值） • cv2.THRESH_BINARY_INV（黑白二值反转） • cv
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2023-08-21 21:08:28
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常用opencv函数：1、cv2.line()：画线——参数依次为：图片路径，起点和终点坐标值，颜色（rgb），线条宽度（像素）2、dst = cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None)：颜色空间转换函数——参数依次为(原图像，color转化代码，输出图像，输出通道), 返回转换后的图像3、ret, dst = cv2.threshold(src, thresh,
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2023-06-26 17:31:28
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opencv图像边界填充api函数：cv::copyMakeBorder()CV_EXPORTS_W void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst,
int top, int bottom, int left, int right,
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2024-02-03 06:32:24
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二值图像分析一块核心技能就是图像形态学操作技巧，这里也打算根据我自己的项目经验，给大家吐槽总结一下，希望大家多提宝贵意见，不足之处多多补充！形态学操作与相关函数OpenCV中支持的图像形态学操作主要有膨胀、腐蚀、开操作、闭操作、顶帽操作、黑帽操作、形态学梯度操作，涉及的相关API函数主要有如下几个：腐蚀操作函数：void cv::erode(
InputArray src,
Output
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2024-06-28 03:42:38
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目录功能作用：（一）简单阈值（二）自适应阈值：（三）Otsu’s二值化功能作用： 二值化函数作用：图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。 &nb
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2023-06-15 02:14:37
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详解内容可参考： 对博主viewcode总结的内容表示感谢！ 1. 增加边界的类型有以下4个类型： 以一行图像数据为例，abcdefgh是原图数据，|是图像边界，为原图加边 aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh 重复 fedcba|abcdefgh|hgfedcb 反射 gfedcb|abcdefgh|gfedcba
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2024-02-26 12:47:40
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边界值分析法是一种补充等价划分的测试用例设计技术，它不是选择等价类的任意元素，而是选择等价类边界的测试用例。实践证明，在设计测试用例时，对边界附近的处理必须给予足够的重视，为检验边界附近的处理专门设计测试用例，常常取得良好的测试效果。边界值分析法不仅重视输入条件边界，而且也从输出域导出测试用例。对边界值设计测试用例，应遵循以下几条原则： 1、如果输入条件规定了值的范围
原创
2022-01-13 15:19:41
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# 二值图像边界跟踪算法及其实现
在计算机视觉领域，图像边界检测是一个重要的任务。尤其是在处理二值图像时，边界跟踪算法显得尤为重要。本文将介绍二值图像边界跟踪算法的基本原理，并用Python代码示例说明如何实现。
## 什么是二值图像？
二值图像是一种仅包含两种像素值（通常是0和1或者黑和白）的图像。它广泛应用于图像分割、特征提取等任务。二值图像的特点是在表示物体与背景之间的边界时，更加清晰
原创
2024-09-14 03:21:58
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