1、概述 概念：反向投影是反应直方图模型在目标图像中的分布情况。简单点来说就是用直方图模型去目标图像中寻找是否有相似的对象。 ps：所以这里需要有两个输入：1.模型图片 。2.场景图片 ，即利用模型图片直方图去场景图片中搜索。 calcBackProject(
const Mat* images,//const Mat类型的images,输入的数组(或数组集),它们需为相同的深度(CV_8U或
git上下载慢的话，可以从此链接下载demo程序及模型 and 视频文件 以下是自动翻译的图1：能够检测人员以及他们是否在视频中佩戴安全夹克和安全帽的应用程序。它能做什么此应用程序是一系列物联网参考实现之一，说明如何为特定问题开发工作解决方案。它演示了如何使用英特尔®硬件和软件工具创建智能视频物联网解决方案。该参考实施检测人员和潜在的违反安全装备标准的行为。这个怎么运作该应用程序使用英特
图像处理中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，非常容易被理解。而HSV模型，是针对用户观感的一种颜色模型，侧重于色彩表示，什么颜色、深浅如何、明暗如何。将RGB转换为HSV模型，H是色彩、S是深浅， S = 0时，只有灰度、V是明暗，表示色彩的明亮程度。为解决过曝光问题，我们拟在V分量上做统计处理。将得到的人脸图像从RGB空间转换到HSV空间，同时在HSV
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2024-02-24 11:24:15
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理论什么是反向投影？反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲， 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。如果你有一个肤色直方图 ( Hue-Saturation 直方图 ),你可以用它来寻找图像中的肤色区域。反向投影的工作原理？假设你已经通过下图得到一个肤色直方图(Hue-Saturation)， 旁边的直方图就是&
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2024-07-08 15:13:29
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简介消失点的定义：消失点是透视图图像平面上的一个点，三维空间中相互平行的线的二维透视投影（或图形）似乎会聚。图像中的所有东西似乎都汇聚在一个点上，这个点被称为消失点。如上图所示，右侧图像中心的“红点”是图像的消失点。让我们尝试使用OpenCV、Python和C++来找出图像中的这个消失点。解决步骤第一步，我们将找到图像中的所有线条，线条应该至少有几个像素长。第二步，我们将过滤这些找到的直线，过滤将
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2024-03-07 15:15:50
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目录任意角度旋转：任意方向翻转缩放加噪（两种方法）去噪（四种方法）亮度均匀与反色全程opencv+vs很多都是opencv封装的库函数拼凑一下，调调参就出了程序设计毒瘤课任意角度旋转：原理可以参考(63条消息) 经验 | OpenCV图像旋转的原理与技巧_小白学视觉的博客#include<bits/stdc++.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
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2023-12-15 14:23:16
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文章目录1. 提取指定位置的像素RGB值(BGR)2. 修改指定像素的BGR值2.1 修改一个像素2.2 修改一个区域的像素3. 图像的创建3.1 创建纯黑/白图像3.2 创建黑白相间图像3.3 创建彩色图像3.4 随机颜色图像（雪花点图）4. 图像的拼接水平拼接 hstack()垂直拼接 vstack() 正文开始！首先准备一张图片，用于代码的示例， 这里我选择使用这只cat图（忽略这个去不掉
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2024-04-23 13:15:51
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在本教程中，您将学习如何使用EAST文本检测器在自然场景下检测文本。本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。运行环境：EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。主要内容： ● 教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。
● 接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算
车道线检测 c++ 实现完整代码及车道线数据链接： github：https://github.com/xuzf-git/lane_detection_by_DIP 1、主要内容使用数字图像处理的基本方法，构建一个车道线检测模型。该模型可以识别图像中所有的车道线，并得到完整的车道线信息。模型在tuSimple Lane Dataset大小为100的数据子集进行了测试，达到了较好的结果。本文专注于体
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2024-07-21 07:24:38
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文章题目：Robust Reflection Removal with Reflection-free Flash-only Cues文章链接：arxiv.org/pdf/2103.04273代码链接：https://github.com/ChenyangLEI/flash-reflection-removal本文是港科大陈启峰老师组的一篇文章，不得不说，从learning to see in t
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2024-03-06 15:10:17
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拐角 OpenCV的goodFeaturesToTrack()函数实现了一个稳健的拐角检测器。使用了Shi和Tomasi提出的兴趣点检测算法。更多关于该函数的内部原理可以从此文档页面找到http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=
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2024-04-01 19:38:07
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一、图片预处理1.1 边界填充(padding)方法 : cv2.copyMakeBorderBORDER_REPLICATE：复制法，也就是复制最边缘像素。BORDER_REFLECT：反射法，对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcbBORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称，gfedcb|abcdefgh|gfed
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2023-12-05 13:00:12
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首先我们先来看一下详细的逻辑思路：灰度化对比度增强梯度极大值查找皮肤排除孤立点消除高斯模糊阈值处理区域表求和得到最终结果D根据结果D与梯度最大值查找的结果对图像A里的斑点进行泊松放出处理，得到自动祛斑的最终效果概括来说就是一下三个主要步骤：- 1.sobel算子————》找到斑点的可能区域 sobel算子的主要目的是为了检测边缘。图像边缘一般指图像的灰度变化率最大的位置。 先看看关键性代码：src
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2024-05-10 16:03:31
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1. 边缘保留滤波EFP高斯双边滤波：cv.bilateralFilter均值迁移滤波：cv.pyrMeanShiftFiltering高斯模糊： 基于权重，权重只考虑像素空间的分布，中间的权重大，边缘的权重小。没有考虑像素值之间的差异问题，没有考虑边缘。 边缘保留滤波： 像素之间的差异很大，说明是显著特征，如果直接平滑（滤波），显著特征会消失。像素之间差异大的地方通常是边缘，所以边缘保留滤波处理
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2024-05-09 12:54:56
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目录一、“智能高清滤镜” 原理分析1.1、智能扫描引擎AI-Scan功能拆解1.1.1、**图像感知**1.1.2、场景化决策1.2、版面还原与识别技术分析1.2.1、元素检测和识别1.2.2、元素聚合1.2.3、版面识别二、深度测评——“智能高清滤镜”功能2.1、图像处理方面2.2、摩尔纹去除方面2.3、功能拓展方面三、 智能高清滤镜体验感受——“所拍即所得”
扫描技术已经被广泛应用于
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2024-07-01 11:04:09
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光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生，但本质上，我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每天都在经历。
从本质上说，光流就是你在这个运动着的世界里感觉到的明显的视觉运动
（呵呵，相对论，没有绝对的静止，也没有绝对的运动）。例如，当你坐在火车上，然后往窗外看。你可以看到树、地面、建筑等等，他们都在往后退。这个运动就是光流。而且，我们都会发现
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2024-07-22 17:11:40
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come from : ISP（Image Singal Process）算法广泛应用于安防监控，汽车电子等等一系列产品中。ISP主要算法包括：3A---[AWB(自动白平衡)，AE(自动曝光)，AF(自动对焦)]，CFA插值，暗角补偿，坏点检测，2D/3D去噪,锐化，VDE，Color Matrix，图片缩放，数字宽动态，伽马矫正等等一系列图像处理算法. &n
# 使用 Python OpenCV 去除图像反光的指南
在图像处理中，反光是一个常见的问题，它可能影响图像的质量。通过使用 Python 的 OpenCV 库，我们可以有效地去除这种反光。本文将详细介绍如何实现这一过程，包括所需的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是去除反光的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2024-09-17 06:53:29
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文章目录1. 效果展示2. 算法流程3. 算法分析（带示例）1）对比度亮度调整2）滤波降噪3）反二值化4）腐蚀膨胀处理5）Canny边缘检测6）Hough算子拟合直线7）计算二维码四个顶点坐标8）利用顶点坐标进行仿射变换4. 完整代码（cpp）5. 测试图片6. 参考资料 1. 效果展示首先先展示一下效果，左边是原图，右边是通过矫正后的图片。该算法适用于黑白较为分明的图像，但对于一些极端情况（比
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2024-01-04 17:08:02
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机器人技术的核心是运动控制，包括定位、导航、感知、决策、跟踪等，可广泛应用在家庭服务机器人、工业自动化机器人等领域。自动驾驶是人工智能领域最炙手可热的方向，互联网巨擎（谷歌、Uber、百度等）、传统汽车大厂商、 Tier1供应商以及很多初创公司都纷纷投入到这场全新的交通运输生态的创建中。截止2017年6月18日以来，共有34家公司获得美国加州路测资格，其中中国背景的公司就有9家。 通过对
