1.项目背景Realsense是Inter公司的一个立体相机系列，提供了易用的深度相机硬件并配备了开发SDK。但是在实践中，我们往往需要按照自己的功能需求对图像进行处理。一般的做法是仅使用Realsense的通讯库，获得左右相机图像、彩色相机图像、深度图像后使用OpenCV对获得的图像进行处理。如果仅仅是对图像进行处理分析的话，OpenCV自带的也有简单的GUI。但是，如果考虑将其开发为一个完整的
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2024-04-21 21:51:11
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opencv对多种颜色小球的形状及位置判断 文章目录前言一、opencv是什么？二、使用步骤1.引入库2.设置颜色阈值3.对图片进行加载和处理4.处理图片的函数5.获取颜色空间函数6.运行效果7.完整代码总结 前言在这段时间参加了一个竞赛，写下了这个代码，但是总感觉有一些地方是不完善的，希望有大神可以指导指导呀！这是一个关于使用opencv库判断颜色小球形状及位置的功能实现，其中也参考了一些前辈的
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2024-05-04 18:56:26
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1.建立纯白图片，指定大小 250*250为图片的宽高，可自己设置。 Mat white = cv::Mat(250,250,CV_8UC3,Scalar(255,255,255)); 2.建立纯黑图片 Mat black = cv::Mat(250,250,CV_8UC3,Scalar(0,0,0
原创
2022-05-29 01:16:53
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# Python判断图片是否纯色的流程
在Python中判断一张图片是否纯色，可以通过以下步骤来实现：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 获取图片的像素值 |
| 3 | 判断像素值是否一致 |
| 4 | 输出判断结果 |
下面将逐步介绍每个步骤需要做的事情，并给出相应的代码示例。
## 步骤1：读取图片
在Python中，我们可以使用P
原创
2023-07-27 08:12:57
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核心函数：（后面标明号的，下面有解析） int cvFindContours(
Iplimage* img,//这是输入函数，必须是8bit,单通道的图像---1
CvMemStorage* storage,// 已分配的内存，用来存这个函数所搜索到的轮廓 ---2
CvSeq** firstContour,//此处的指针不需要自己分配，只需在外面定义一个该类型的指针即可--3
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2024-09-23 11:16:47
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从Opencv教程上才发现下面的话。要是早点看到就好了，就不用看haartraining了，不过话说haartraining的网上的资料还是有不少的，但是traincascade就比较少了，所以只能自己硬着头皮看代码了。在程序的使用上跟haartraining差不多，代码流程部分在这记录下以后慢慢补充。”OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining
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2024-05-29 06:40:27
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内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》 图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像，对这些图像进行expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果，就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合 拉普拉斯金字塔通过源
# Python判断图片是否纯色
在图像处理中，有时候需要判断一张图片是否为纯色图片，即图片中所有像素都具有相同的颜色。Python提供了PIL库（Python Imaging Library），可以帮助我们实现这个功能。在本文中，我们将介绍如何使用PIL库来判断一张图片是否为纯色图片。
## 安装PIL库
首先，我们需要安装PIL库。可以通过pip命令来安装：
```markdown
p
原创
2024-06-19 03:24:51
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如何判断一张图片是否为纯色，这是一个刚入行的小白开发者可能会遇到的问题。作为一名经验丰富的开发者，我将为他提供一份指导，帮助他完成这个任务。
#### 判断图片是否为纯色的流程
为了更好地组织思路，我将以表格的形式展示整个判断纯色图片的流程：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| ------ | ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库 | 导入需要使用的Python库
原创
2024-01-26 07:26:45
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# 判断图像为纯色的Python实现
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个判断图像为纯色的流程：
```mermaid
flowchart TD
A(加载图像) --> B(提取颜色信息)
B --> C(判断颜色是否为纯色)
C --> D(输出结果)
```
## 2. 每一步详解
### 步骤一：加载图像
首先，我们需要加载图像，可以使用PIL库来读
原创
2024-07-12 06:24:33
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寻找一幅图像的匹配的模板，可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西，比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域（当然这样的方法并不鲁棒）。而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能。函数为matchTemplate。所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像（patch）最相似的区域。该函数的功能为，在输入源图像Source image（I）中滑动框，寻找各个位置与模板图像Temp
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2024-03-30 09:30:58
187阅读
常用的OpenCV函数速查
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；
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2024-04-23 12:50:23
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# Android判断图片是不是纯色
作为经验丰富的开发者，我将向你解释如何在Android中判断一张图片是否为纯色。这将有助于你更好地理解图像处理和Android开发。
## 整体流程
我们首先来看一下整个流程的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-01-06 04:03:33
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# Python判断背景是否为纯色
## 整体流程
首先我们需要获取图片的像素数据，然后对像素进行处理，判断是否为纯色背景。
### 步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入相关库 |
| 2 | 读取图片 |
| 3 | 获取图片像素数据 |
| 4 | 判断像素是否为纯色 |
| 5 | 输出结果 |
## 代码实现
### 导入相关库
```p
原创
2024-07-03 03:49:15
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源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
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2024-07-24 14:29:35
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这个函数首先是载入了两张png图片到srcImage1和logoImage中，然后定义了一个Mat类型的imageROI，并使用cv::Rect设置其感兴趣区域为srcImage1中的一块区域，将imageROI和srcImage1关联起来。接着定义了一个Mat类型的的mask并读入dota_logo.jpg，顺势使用Mat:: copyTo把mask中的内容拷贝到imageROI中，于是就得到了
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2024-10-14 17:23:36
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目录图像梯度处理1. Sobel算子2. Scharr算子3. Laplacian算子4. 不同算子的比较Canny边缘检测 图像梯度处理1. Sobel算子dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)ddepth：输出图像的深度，-1 表示采用的是与原图像相同的深度。dx：代表 x 方向上的求导阶数，0 表示这个方向上没有求导，一般为 0、1、2。 d
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2024-06-20 14:40:13
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OpenCV 简介：Python 处理图像有 OpenCV 库。OpenCV 可以运行在 Linux，windows，macOS 上，由 C 函数和 C++ 类构成，用于实现计算机图像、视频的编辑，应用于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。OpenCV 安装：OpenCV 无法用 pip 或easy_install 安装，需要手动下载 .whl 文件安装。实际应用中安装的OpenCV 库版本为 2
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2024-03-08 16:44:43
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目录 1. 加载图像(cv::imread)2. 显示图像(cv::nameWindows与cv::imshow)3. 修改图像(cv::cvtColor)4. 保存图像(cv::imwrite)5. 读视频6. 写视频7. imread()RGB的转换8. 图像的膨胀（dilate）和腐蚀（erode） 1. 加载图像(cv::imread)imread()功能是加载图像文件成为一个Mat
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2024-04-10 21:54:16
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区域生长：就是以某个像素值进行扩散，查找颜色相近的范围区域。这里主要介绍四种方法： 固定灰度值、动态灰度值、固定RGB值、动态RGB值。这四种方法对应不同图片。经测试效果可以1.固定灰度值区域生长//固定灰度值区域生长
cv::Mat RegionGrow(cv::Mat src, cv::Point2i pt, int th)
{
cv::Point2i ptGrowing;
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2023-10-16 00:16:03
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