实现两幅图像线性（不同系数下）的融合涉及到Opencv中两个关键的方法，addWeighted()和createTrackbar()addWeighted方法：函数原型：void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dty
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2024-03-21 20:03:56
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步骤：1、下载官网opencv的exe以及相应版本opencv_contrib的zip cmake版本是，选择msi安装格式 2、将两者解压至如图所示的目录
1.Start Contours可被认为是一条连续点点点（这些点具有相同的颜色或亮度）沿边界相连的曲线。Contours对与形状分析和目标的检测、识别是一种有用的工具。（1）为了更好的准确性，使用二值图像，寻找Contours之前，先应用阈值化或Canny边缘检测（2）OpenCV中，找Contours就像从黑色背景中找到白色前景
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2024-08-06 19:30:08
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通常，平滑图像的目的是为了减少噪声和伪影。OpenCv提供5种不同的平滑操作。目录1. 简单模糊cv::blur()和方框型滤波器cv::boxFilter()2. 中值滤波器cv::medianBlur()3. 高斯滤波器cv::GaussianBlur() 4. 双边滤波器cv::bilateralFilter()1. 简单模糊cv::blur()和方框型滤波器cv::boxFilt
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2024-04-10 13:23:25
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其实主要是imfill(matrix, 'holes'); 的openCV/C++ 实现。 Overview: imfill是matlab的一个函数，在http://www.mathworks.cn/cn/help/images/ref/imfill.html 中有详细的讲解。这个函数有好几种不同的签名。在这里我的侧重点是imfill(m, 'holes')，以及如何用openCV来实现im
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2024-05-22 15:10:41
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推荐一款简洁实用的OpenCV UI库 - cvui cvuiA (very) simple UI lib built on top of OpenCV drawing primitives项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/cvui 项目介绍在计算机视觉领域，OpenCV是一个不可或缺的工具库。然而，当我们在基于OpenCV的应用中需要构建用户界面时，通
前言OpenCV中基本图形的绘制。 目录前言一、基本图形绘制1.画线2.画矩形3.画圆4.画椭圆5.画多边形6.绘制文本二、综合实战：鼠标绘制基本图形 一、基本图形绘制1.画线line(img, 开始点， 结束点，颜色，线宽，线型) 声明：void line(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar & color,
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2023-10-23 07:31:14
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# 使用OpenCV绘制轮廓的外接矩形
在计算机视觉中，轮廓是一个非常重要的概念。它可以帮助我们识别物体的边界，并在图像中进行进一步的分析。在这篇文章中，我们将通过Python中的OpenCV库来实现轮廓的外接矩形绘制。我们将学习如何提取图像的轮廓，并在其外部绘制一个矩形。
## 1. 环境准备
首先，我们需要安装OpenCV库。在终端中输入以下命令：
```bash
pip instal
cv::goodFeaturesToTrack(imGrayPre, prepoint, 1000, 0.01, 8, cv::Mat(), 3, true, 0.04);//第三个参数是提取的最大点数，0.01返回寻找角点的质量，8表示相邻角点间的最小距离，mask表示不会在mask为零的地方提取角点，最后一个参数一般不变通过上面得到的prepoint像素值是整数级别的，还不够精确；我们接下来求
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2024-04-13 21:55:31
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1、问题描述：轮廓的面积contourArea（）得出一个面积，后面利用宽*高得出一个面积，两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。2、contourArea（）findContours() 提取轮廓， contourArea() 计算轮廓面积。ContourArea计算轮廓的面积使用格林公式。格林公式是什么？在高数的曲线曲面积分部分，格林公式、高斯公式和斯托克斯公式是三
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2024-03-22 10:47:02
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本序列文章的目的是总结一下这段时间所学到的，主要分为以下几部分，本章是第五部分。1 算法概述2 runtld.cpp源码解析3 tld.cpp源码解析4 LKTracker(重点)5 FerNNClassifier.cpp源码解析（重点）6 tld_utils.cpp源码解析 方差分类器代码中是通过积分图来计算一个图的灰度值的方差的。fern分类
我们的目标：能够掌握轮廓查找与绘制的方法能够掌握轮廓面积及长度的计算方法能够编程实现形状匹配能够掌握轮廓的几何形状拟合方法任务一 凸包绘制案例一 获取凸包import cv2
# 读取图片并转至灰度模式
img = cv2.imread('contours2.png', 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret,
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2024-04-01 09:36:17
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虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体进行处理。 函数findContours()：可以将这些边缘像素合成轮廓。一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。 1）在opencv中，轮廓用标准模板库(STL)向量vector<>表示； 2）它处理的图像可以是Canny()函数得到的有边缘像素的图像，或者是t
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2024-02-26 11:06:12
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用鼠标点击4个点，围成一个任意4边形，然后统计这个4边形内的灰度的平均值工具。（其实也不算什么工具，:-D）实现思想：对一张图片A，建立一个掩膜，即：建立一个和图片大小一样的矩阵，让选择的那4个点内的数字为1，其他地方为0。之后再和图片A矩阵对应相乘，这样会只留下这个4边形内的像素值存在，其他地方的像素值都为0了。然后把这些像素值相加，再求平均就得出最终结果。语言：c++环境要求：Opencv（我
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2024-03-21 10:24:35
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霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。直线检测直线的表示方式对于平面中的一条直线，在笛卡尔坐标系中，常见的有点斜式，两点式两种表示方法。然而在hough变换中，考虑的是另外一种表示方式：使用（r,theta）来表示一条直线。其中r为该直
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2023-08-30 18:22:04
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# 如何实现“python opencv Contour 根据轮廓拷贝内部区域图像”
## 1. 流程
首先，让我们来看一下整个实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取原始图像 |
| 2 | 对图像进行灰度化处理 |
| 3 | 使用findContours函数找到图像的轮廓 |
| 4 | 根据轮廓拷贝内部区域图像 |
| 5 | 显示拷贝后的图
原创
2024-06-08 03:24:54
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项目需要准备用的opencv进行多张图加入mp3的音频合成视频，经查找需要javacv的支持。项目需要网上看了好多有关javacv的资料，没有找到合适的，最后慢慢研究了下javacv并记录下，方便以后使用，于是找到最新的opencv-3.4.1，然后下载了对应的java支持javacv1.3.31：准备资料下载opencv、javacv2：配置环境方式 (1)解压下载的 opencv，解压java
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2024-04-23 10:45:23
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# Java Contour: 深入理解等高线图
## 什么是等高线图？
等高线图是一种常用的可视化技术，用于表示三维数据的二维表现，通常用于地形图或表示某些特定数值分布的图表。在等高线图中，等高线连接具有相同数值的点。这种图表可以帮助用户直观地理解数据的分布和变化趋势。
在数据科学、地理信息系统（GIS）和机器学习等领域，等高线图常被用来分析复杂的数据关系。本文将以Java为基础，介绍如何
原创
2024-09-03 04:11:42
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Python-OpenCV 笔记6 – 轮廓（Contours）参考文档： https://docs.opencv.org/3.4/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html1、查找轮廓 findContours函数原型image, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, con
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2023-07-20 18:21:00
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今天的全是与轮廓有关的，许多图像处理都需要用到轮廓，因为用轮廓可以解决很多问题。什么是轮廓：轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用 第八节：轮廓的提取与轮廓的应用（一）获取轮廓（cv2.findContours, cv2.drawContours）（二）快速获得最大的轮廓（cv2.contourArea，sorted）
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2024-05-14 19:05:01
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