opencv3.0/*cv21Canny边缘检测 by txwtech Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。切记canny的输入原图像是8位灰度图像，所有输入是彩色图像是需要用cvColor转灰度图像 1.图像降噪 2.计算图像梯度 3.非极大值抑制 4.阈值筛选首先，图像降噪。我们知道梯度算子可以用于增
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2023-10-27 07:04:10
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# 使用 Python 和 OpenCV 进行边缘检测与去噪
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现边缘检测后去噪的过程。对于刚进入计算机视觉领域的初学者来说，这可能会有些复杂，但别担心，我将逐步带你完成这个过程。
## 流程概述
接下来，我们将通过一个表格展示整个流程的步骤，帮助你理解每一步的具体任务。
| 步骤 | 描述
Image ProcessFiltering介绍 OpenCV 中的滤波函数。滤波时一般会考虑到边缘问题，在此处介绍了所有补全边缘的方法。网页中右侧代表补全值得示例。边缘补全函数：copyMakeBoarder。两种滤波方式：调用相应的 Filtering 函数。生成对应的卷积核，然后调用 Filter2D 函数。bilateralFilter双边滤波：边缘保留的滤波方法，将像素值差值大于某一阈值
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2024-03-28 03:32:11
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在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的
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2024-05-21 16:08:39
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原理：通过图像信号函数的极大值来判定图像的边缘像素点。最优边缘检测主要以下面三个参数为评判标准：低错误率：标识出尽可能多的实际边缘以及减少噪声产生。高定位性：表示出边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应：图像的边缘标记具有唯一性，虚假响应边缘应该得到最大抑制。目录（一）Canny的原理（二）Canny库函数的实现（三）再次解释（一）Canny的原理检测步骤：消除噪声边缘检测的算法主要是基于图
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2024-05-11 20:38:10
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.About图像滤波频率:可以这样理解图像频率，图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理。图像的不同本质上是灰度分布规律的不同。但是诸如“蓝色天空”样的图像有着大面积近似的灰度强度，而某个充满微小物体的细微场景则灰度变化迅速。定义图像轻度变化快的信息为一幅图像的高频信息，鲤鱼边缘，定义变换缓慢的信息为低频信息。傅里叶变换或者余弦变换，可以明确的显示图像的频谱。 &
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2024-08-29 16:25:45
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一.膨胀与腐蚀常用的API: createTrackbar是Opencv中的API，其可在显示图像的窗口中快速创建一个滑动控件，用于手动调节阈值，具有非常直观的效果。具体定义如下：[cpp] view plain copy1. CV_EXPORTS int createTrackbar(const string& trackbarname, const str
环境:Ubuntu16.04+QT5.8+Opencv3.3.1实现功能图像处理: 建立一个QT界面,打开指定路径下的图片,点击处理后对图像进行相应处理(如,变成灰度图像),点击按钮关闭界面.视频处理: 建立一个QT界面,打开指定路径下的视频,点击处理后对视频进行相应处理(变成灰度图像/变回彩色图像),点击按钮关闭界面.创建项目首先新建一个项目,选择Qt Widgets Application:
本文的环境为opencv3.0+vs13，使用库函数简单的实现了背景差方法下的车辆检测。PS：但检测的效果并不理想，所以改用haar+adaboost的方法去做检测了，但有幸看到国外一个Urban Track 的项目，介绍里提及使用背景差实现了检测和跟踪，本人还没看完下面贴出链接，感兴趣的可以去研究下：https://www.jpjodoin.com/urbantracker/基本的思路都体现在注
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2024-03-31 08:52:30
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[python刷题模板] 差分 一、 算法&数据结构1. 描述2. 复杂度分析3. 常见应用4. 常用优化二、 模板代码1. 二维差分模板题2. 一维差分模板3. 同时使用二维差分和二维前缀和三、其他四、更多例题五、参考链接 一、 算法&数据结构1. 描述差分可以用来区间增加，注意询问时需要累加前缀和，因此如果是大量询问，需要他们有序或可以离线。对原数组a[i],定义diff[i
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2023-10-02 11:03:46
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Diff算法什么是Diff算法？diff算法作为Virtual DOM的加速器，其算法的改进优化是React整个界面渲染的基础和性能的保障，同时也是React源码中最神秘的，最不可思议的部分传统Diff：计算一棵树形结构转换为另一棵树形结构需要最少步骤，如果使用传统的diff算法通过循环递归遍历节点进行对比，其复杂度要达到O(n^3)，其中n是节点总数，效率十分低下，假设我们要展示1000个节点，
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2024-09-16 08:35:33
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一、Canny边缘检测使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪音计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应应用双阈值检测来确定真正的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测1：高斯滤波器2：梯度与方向3：非极大值抑制4：双阈值检测 从下图可以看出：A点超出最大边界值，被处理为边界，舍弃。C点满足条件，而且与边界相连(A点)。B点虽然在min<B<
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2024-05-07 11:57:44
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滤波的目的：1、抽出对象的特征作为图像识别的特征模式2、适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术，一般用来模糊图像或者消除噪声这里我们简单谈空间域的滤波处理，主要是把滤波器想象成一个包含加权系数的窗口，平滑是，进行加权平均，得到像素点的值1、方框滤波之BoxBlur函数boxblur函数的作用是使用boxfilter（方框滤波器），从src输入，dst输出
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2024-08-08 15:52:31
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bsdiff的基本原理bsdiff是由Conlin Percival开源的一个优秀的差分算法，而且是跨平台的。在Android系统中所使用的imgdiff本质上就是bsdiff。bsdiff的依据在传统更新中，包含了复制和插入两种操作，复制指的是找到old文件中所匹配的部分，将其复制到新文件中。插入指的是将old文件中所没有的数据插入到新文件中。这种方式在二进制文件更新中并不适用，因为对源代码进行
背景建模 文章目录背景建模帧插法混合高斯模型混合高斯模型学习方法混合高斯模型测试方法代码案例 帧插法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题混合高斯模型在进行前景检测前，先对背景进行训
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2024-08-09 09:49:53
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包1. 包命名规则：2. 包的作用：JDK中的包引包1. 什么时候需要引包：2. 如何引包：3. 引包的快捷键：ctrl+shift+O4. 注意访问控制符封装 包1. 包命名规则：包名全部由小写字母（多个单词也全部小写）；如果包名包含多个层次，每个层次应该用“.”分割；包名一般由倒置的域名开头，比如com.baidu；——不要有www自定义包不能java开头； 2. 包的作用：有利于类的查找与
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2024-10-09 14:06:17
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目标检测是将运动的物体从背景中检测出来,人们希望设计能适用于各种监控环境,不受光照、天气等外界因素影响的目标检测算法。但这种算法难免复杂度大,现有一些算法大多是针对某一类问题提出的,主要包括背景减法、相邻帧差法和光流法等1.1背景减法 背景减法(backgroundsubtraction)是目前运动目标检测的主流方法,其基本思想是将当
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2024-03-27 09:06:39
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图像超像素传统方式的图像超像素常见的方式就是基于立方插值跟金字塔重建。OpenCV中对这两种方式均有实现，低像素图像在纹理细节方面很难恢复，从低像素图像到高像素图像是典型的一对多映射，如果找到一种好的映射关系可以尽可能多的恢复或者保留图像纹理细节是图像超像素重建的难点之一，传统方式多数都是基于可推导的模型实现。而基于深度学习的超像素重新方式过程未知但是结果优于传统方式。在深度学习方式的超像素重建中
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2024-07-23 09:32:22
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图像模糊（图像平滑）使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV 提供了四种模糊技术。1.平均模糊这是由一个归一化卷积框完成的。他只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。可以使用函数cv2.blur() 和cv2.boxFilter() 来完
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2024-04-28 07:25:47
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文章目录QuestionIdeasCode
Question输入一个长度为 n 的整数序列。接下来输入 m 个操作，每个操作包含三个整数 l,r,c，表示将序列中 [l,r] 之间的每个数加上 c。请你输出进行完所有操作后的序列。输入格式 第一行包含两个整数 n 和 m。第二行包含 n 个整数，表示整数序列。接下来 m 行，每行包含三个整数 l，r，c，表示一个操作。输出
原创
2022-07-01 12:58:34
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