一. 概述 本文主要通过几个有趣的例子介绍下openbr的思想、对象以及动机。 OpenBR是一个基于Qt，OpenCV和特征的C++库。它既可以在命令行中通过br命令来执行，也可以通过C++或者C程序接口来执行。本文通过br指令来介绍一些例子。 注：以下例子都需要摄像头支持。 二. 几个例子 1.打开Visual Studio 2013 本机工具命令提示并输入如下指令：
<span
转载
2024-04-17 12:02:12
29阅读
由于之前老师一直让我用我们的到的图像深度信息进行虚化，如果深度信息得到的很准确，这的确不是一件难事，只是目前我对那一套计算体系掌握的不够。假设我们手上有一副已经获取的深度图像，现在我的手上有两份，DFD以及双目（双目的后面我会放上）DfD的那个项目不便于公开，抱歉。 我们得到的原图如下： 这次换了以下场景拍的，依然是液晶透镜拍摄得到的像 然后还有一幅深度图。第一步：我们利用深度图进行一个图像分
转载
2024-01-09 19:47:07
119阅读
图片1、读入图像使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径， 第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。(不写默认彩色） cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。 &nbs
转载
2024-03-16 11:05:46
95阅读
图像平滑 模糊/平滑图片来消除图片噪声OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter()2D 卷积 OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作，比如我们的核是下面这样（3×3区域像素的和除以10）：img = cv2.imread('lena.jpg')
# 定义卷积核
ke
转载
2023-10-18 17:40:57
398阅读
朋友找我帮忙更换证件照背景，因为mac上没装合适的软件，就想用OpenCV搞一下。源文件我上传了一份： 使用OpenCV修改证件照背景。里面的代码可以直接用，头文件和库的路径要根据自己的机器进行配置。我的机器是mabbook air 13。OpenCV版本是3.1.0.首先分析一下图片的情况：这次的目标是把肩、头上面的灰色背景除去（当然也可以换成其它颜色）。分析： 从肉眼可以看出背景和衣
转载
2023-09-30 22:58:40
283阅读
目录前言1 Temporal Median Filtering2 使用中值进行背景估计3 背景估计代码（C ++ / Python）3.1 Python代码3.2 C++代码4 帧差分（C++/Python）4.1 Python代码4.2 C++代码4.3 结果 前言首先，奉上原文链接：https://www.learnopencv.com/simple-background-estimatio
转载
2024-07-26 10:46:15
31阅读
openCV中实现了背景分割算法——grabCut()和漫水填充算法——floodFill()；其中GrabCut算法是调用仅需要确认前景和背景输入，该算法就可以完成前景和背景的相对最优的分割；该算法利用了图像中的纹理信息和边界反差信息，来进行分割，和分水岭算法比较类似，但是速度挺慢的，结果好于分水岭；floodFill漫水填充算法比较常见，图画中的填充色用的就是这个算法；原理也比较简单就是遍历封
转载
2024-03-19 08:32:22
48阅读
背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。 背景提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯背景差分法，还有针对运动摄像机的光流法等。 一. 帧间差
转载
2023-09-27 13:27:58
267阅读
文章目录一、项目思路二、环境布置2.1、cvzone安装2.2、MediaPipe安装2.3、常见问题2.4、注意事项三、算法详解3.1、segmentor.removeBG()：去除背景（抠图）3.2、cvzone.stackImages()：堆叠图像3.3、fpsReader.update()：更新帧图像3.4、os.listdir()：返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。四、实
Learning Opencv 3 —— 十五章 背景去除 Background Subtraction背景去除概述background subtraction 也被称为 background differencing。这里将首先介绍经典背景模型的缺点，之后将介绍一些更高阶的方法。其中将介绍一种处理室内光线相对稳定的快速方法和一种能够兼容室外场景的一种称为 codebook 速度较慢的方法。背景去
转载
2023-11-08 15:46:58
282阅读
从本次教程开始，我们进入新的篇章，之前一直在讨论OpenCV的特征部分，这次我们来讨论OpenCV中的背景分离，又称背景减法模型。背景分离（BS）是一种通过使用静态相机来生成前景掩码（即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像）的常用技术。顾名思义，BS计算前景掩码，在当前帧与背景模型之间执行减法运算，其中包含场景的静态部分，或者更一般而言，考虑到所观察场景的特征，可以将其视为背景的所有内容。背景
转载
2023-09-16 22:39:20
230阅读
// 该文件是 OpenCV 项目的一部分。 它受此发行版顶层目录和 http://opencv.org/license.html 中的 LICENSE 文件中的许可条款的约束
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/video.hpp"
#include "opencv2/vide
转载
2024-05-23 17:15:59
100阅读
由于中篇最后得到的图像还是需要手动去磨皮，边缘突出的部分还是没找好。 这里我再想办法处理一下: 现在我们已经得到了这样的一张掩模: 边缘找的不是很好 那么我们可以结合找边缘的方法对它进行处理。第一步: 找边缘的方法常见的主要有三种： 1.1 Sobel代码如下：#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highg
转载
2024-03-07 19:02:36
181阅读
功能简介：通过拖动鼠标实现指定区域水印或是斑点的去除。 实现原理：利用opencv鼠标操作setMouseCallback函数框选(左上到右下)需要处理的区域，按下鼠标开始选中，松开鼠标结束，对选中区域进行像素替换(根据不同图像，可选不同方式)，再对选中区域周围高斯滤波，平滑处理，再对整体图像双边滤波(人像可美颜，增强立体感)，对图像做进一步平滑处理。oepncv实现： Mat im
转载
2024-07-18 09:54:15
221阅读
文章目录下载opencv库一、opencv是什么？图片来源二、使用步骤1.cv2.imread():读取图片2.img.shape读入像素3.cv2.resize():图像缩放4.cv2.cvtColor():图片转换为灰度图5.1.cv2.inRange():二值化处理5.2.cv2.threshold()二值化处理6.cv2.erode/cv2.dilate腐蚀膨胀7.遍历像素点替换背景颜色
转载
2023-11-14 20:44:15
288阅读
一、理论资料 codebook背景建模方法，opencv库中还没有对应的函数。在《learning opencv》中相应的代码，但是不完善甚至，有错误。 有对codebook理论作简要的介绍，部分引用如下： CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型。这种模型能很好地处理时间起伏，缺点是需要消耗大量的内存。CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)
转载
2024-05-03 19:20:07
52阅读
滑稽研究所 opencv更换证件照背景哈喽，大家好呀，我是滑稽君。亲爱的朋友们，还在为证件照背景颜色不符合要求发愁？P图嫌麻烦，抠图又手抖？看了这篇文章之后你再也不用担心这个问题了。那么本期我们就利用opencv来更换证件照的背景颜色。 视频讲解：我们拿到如下素材：我们证件照常用的底色有白底，红底和蓝底。我们的素材为蓝底。现在我们想要红色的背景应该怎么办呢？我们需要进行如下处理。1.
转载
2023-11-08 19:28:38
64阅读
运动目标检测就是先判断在视频序列的帧图像中是否由前景目标的运动，然后再对目标进行初始定位的过程。 传统的目标检测算法主要有相邻帧差法、光流法、背景差分法（又称背景减法）等等。2000年以来，随着神经网络的再次兴起，许多利用神经网络进行目标检测的算法也应运而生。 本文介绍的是背景差分法，它的主要原理是利用当前图像额背景图像的差来检测目标区域。首先对固定摄像机拍摄的视频序列进行计算，得到一个场景的静态
转载
2023-10-08 19:11:08
140阅读
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
转载
2024-03-31 08:52:30
89阅读
背景减除一旦背景模型建立，将背景模型和当前的图像进行比较，然后减去这些已知的背景信息，则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了缺点 —— 该方法基于一个不长成立的假设：所有像素点是独立的场景建模新的前景（物体移动的新位置） —— 旧的前景 （物体离开后留下的“空洞”）—— 背景cvInitLineIterator() 和 CV_NEXT_LINE_POINT() 对任意直线上
转载
2024-04-03 12:07:37
72阅读
