背景在现场下军棋时需要三个人，其中一个人当裁判。如果只有两个人，又想玩军棋，就需要有一个自动裁判机制。想通过手机自动识别棋子上的文字，目前还没有看到专门实现这个功能的软件，因此想自已动手试一试。准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片（模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的，以后再对着真实的棋子拍照吧） 在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取（本项目为
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2024-03-31 19:02:56
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linefeature_trackerlinefeature_tracker.hlinefeature_tracker.cpp1. 在读取图像并提取线段特征之前，会先进行内参读取和图像去畸变2. 从图像中进行线特征的提取、跟踪和补充3. 线端点坐标转换为归一化坐标，最终发布 PL-VIO代码地址：https://github.com/HeYijia/PL-VIO PL-VINS代码地址：http
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2024-03-31 09:13:10
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现边界提取
边界提取是计算机视觉中的一种基本任务，通常用于物体检测和图像分析。对于刚入门的开发者来说，使用 Python 和 OpenCV 是一种非常有效实现边界提取的方式。本文将详细介绍边界提取的整个流程，以及每一步的实现代码。
## 整体流程
边界提取的基本步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作描述
# 使用 OpenCV Python 实现边界提取
在计算机视觉领域，边界提取是一项常见而重要的任务，它可以帮助我们识别图像中的物体。今天，我将带你学习如何使用 OpenCV 和 Python 实现图像的边界提取。以下是我们实现这一目标的基本流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|---------------|
关于图片处理，经常遇到的一个问题是如何获取roi区域（说白了就是抠图），并对roi区域赋值，比如说赋值成黑色。首先，关于如何获取roi区域，opencv的Mat类中提供了两种方法。代码如下：Mat operator() (Range rowRange, Range colRange) const
Mat operator() (const Rect &roi) const上述两种
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2023-10-19 17:08:31
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总结一下轮廓提取函数：C++: void findContours // 提取轮廓，用于提取图像的轮廓
(
InputOutputArray image, // 输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值图像
OutputArrayOfArrays contours, // 检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个Point向量
OutputArray hiera
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2023-12-15 19:22:46
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轮廓发现简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。可以用图像二值化得到二值化图像进行轮廓发现，也可以先边缘提取然后轮廓发现。完整代码import cv2 as cv
import numpy as np
#边缘提取
def egde_demo(image):
blurred=cv.GaussianBlur(image,(3
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2024-04-03 14:30:27
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LBP（Local Binary Pattern），即局部二进制模式，对一个像素点以半径r画一个圈，在圈上取K个点（一般为8），这K个点的值（像素值大于中心点为1，否则为0）组成K位二进制数。此即局部二进制模式，实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图。在旧版的Opencv里，使用CvHaarClassifierCascade函数，只支持Harr特征。新版使用CascadeClassifier类，还
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2024-01-03 22:25:40
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这两天无意间又发现了两个提取Unity游戏资源的工具，这会儿刚好有时间我就码点字总结一下。一、disunity 如下图所示，OpenAssets-File 选一个 .asset 或者一个.assetbundle 然后Extract All即可导出，感觉只是在disunity上增加了一个可视化的功能。 三、UnityStudio其实我觉得这个工具非常牛逼、前面两个都只能把资源解开
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2024-02-20 19:08:36
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计算机中的边缘算法主要是依靠梯度差来计算，常见的有sobel算子，lapacian算子等，在实现方法上都大同小异，OpenCV中对这类函数都有封装，使用起来很方便：1.Sobel算子的边缘检测我们先找一张灰度图像，这里用一张照片，取在HSV色域的V通道：sobel算子有两个方向：-1-2-1000121 -101-202-101 分别用来检测水平方向与竖
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2024-03-18 09:48:37
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解读的是苏剑林大神在百度关系抽取比赛中的代码，源代码看这里数据转换苏神把原始数据(数据下载地址)进行了转换，只提取出其中的(1)句子文本(2)spo列表，存成json，如下图: 这个json加载进来是一个列表，列表中每一个样本是一个dict，存储了上述的两个字段：text和spo_list，这两个字段是模型训练所需要的。数据修复 传入的是一个dict，也就是上述json l
在图像处理领域，边界提取是一个常见而重要的任务，特别是在使用 Python 和 OpenCV 库时。通过形态学操作，我们可以有效地提取图像中的边界特征。本文章将详细介绍在 Python OpenCV 中进行形态学边界提取的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及最佳实践。
### 环境预检
首先，我需要确保环境满足运行 OpenCV 的要求。以下是系统需求和硬件配置的表格
在处理图像分析问题时，Python OpenCV提供强大的工具来提取连通区域的边界框。本文将详细阐述如何使用Python OpenCV来实现这一目标，并形成系统化的复盘记录。
## 环境准备
### 技术栈兼容性
在进行图像处理之前，需要确保所用的技术栈兼容性。以下是Python和OpenCV的版本兼容性矩阵：
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
|----
以下这一节不会再像之前那样详细介绍，主要是以理解概念为主，关于API介绍或者程序在视频中都有，以后用到知道去哪里找即可。（一）拉普拉斯算子作为一个卷积核，这是一个二阶的算子，是用来提取边缘的，主要是利用一阶导数最大的地方二阶导数为0这个特征来进行边缘提取，但是这个算子的噪声很明显。处理的流程：先高斯模糊去掉噪声，在转换为灰度图像，在拉普拉斯二阶导数计算，取绝对值，显示结果。（二）canny算子这是
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2024-03-27 09:24:17
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文章目录1.Canny引入2.Canny算法实现步骤（1）去噪（2）计算梯度和梯度方向（3）过滤非最大值（4）使用阈值检测边缘3.Canny函数实现4.实例代码测试（1）图片测试代码（1）调节阈值大小（2）使用L2gradient=True（3）设置apertureSize中的Sobel算子大小（2）实时检测代码5.Canny的实际应用 1.Canny引入（1）Canny边缘检测算子是John.
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2024-04-30 18:51:44
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本小节中一起学习如何从深度图像中提取边界（从前景跨越到背景的位置定义为边界）。我们对三种类型的点集感兴趣：物体边界，这是物体最外层和阴影边界的可见点集；阴影边界，毗连于遮挡的背景上的点集；Veil点集，在被遮挡物边界和阴影边界之间的内插点，它们是由激光雷达获取的3D距离数据中的典型数据类型。这三类数据及深度图像的边界如图1所示。代码首先，在PCL（Point Cloud Learnin
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2023-11-04 13:30:20
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我又来水博客了，今天我做了关键词提取算法。代码我会上传到我的github中去，这个算法需要stopword和corpus两个txt格式，导入的时候，会出现下面的错误gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 26: illegal multibyte sequence只需要在里面的open函数里面加一句encoding=“utf-8”即可...
原创
2021-09-08 10:11:44
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文章目录边缘检测评估指标一、边缘检测的具体评估指标二、目标检测分类中Precision（精确度）和Recall（召回率）的计算三、边缘检测任务中计算Precision和Recall代码中计算Precision和Recall四、边缘检测评估指标OIS、ODS、AP的计算1.PR曲线2.OIS-F值3.ODS-F值4.AP5.R50 边缘检测评估指标最近在研究边缘提取，复现了文章Richer Con
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2023-10-26 06:45:43
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# Python Request Token提取代码教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入requests库)
B --> C(发送请求)
C --> D(提取Token)
D --> E(结束)
```
## 2. 步骤及代码示例
### 步骤一：导入requests库
```python
i
原创
2024-05-12 03:40:20
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特征提取代码总结颜色提取Ø 颜色直方图提取：Code:#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>using namespace std; int main( int argc, char** argv ){IplImage * src= cvLoadImage("E:\\Down
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2023-01-06 10:18:56
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