目录一、制作数据集代码二、思路总结1、数据集目录的准备2、图片的获取3、样本的录入与样本类型的切换4、数据集存放的方法三、API使用总结一、制作数据集代码import cv2
import os
"""数据集目录准备"""
dataset_path = "./dataset" # 数据集目录
# 检验数据集目录是否存在，不存在则创建目录
if not os.path.exists(datas
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2024-08-08 16:48:46
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把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，每一个区域代表一个像素的集合，每一个集合代表一个物体，而完成该过程的技术通常称为图像分割。图像分割方法主要分为：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法，以及基于特定理论的分割方法等。 阈值分割实现简单、计算量小、性能稳定。 阈值分割处理又称为图像的二值化处理。 文章目录1 全局阈值分割APIOTSU优化TRIANGLE优化直方图技术法
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2024-05-10 13:59:35
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YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，但是在YOLACT里没有feature roi
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2024-03-25 13:46:52
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最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。一旦
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2024-07-10 18:27:36
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最近需要做一个图像分割的程序，查了opencv的源代码，发现opencv里实现的图像分割一共有两个方法，watershed和mean-shift算法。这两个算法的具体实现都在segmentation.cpp文件内。watershed（分水岭算法）方法是一种基于边界点的分割算法。我想好好的研究一下， 网上找了一些博客和教程，感觉也就泛泛的解释了一下实验的流程，具体算法的运行过程并不清楚，又把原始论文
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2024-03-31 11:04:06
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输入"中国人"，最后效果“中,国,人” String s = “中国人”; Log.e("wy", "星期？:" + s); s=s.replace("",",");
原创
2022-05-26 17:07:42
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# Java 汉字单字分割
## 简介
在中文文本处理中，有时候需要将汉字单字进行分割，以便进行进一步的处理。本文将介绍一种 Java 语言中常用的汉字单字分割方法，并通过代码示例来展示其应用。
## 汉字单字分割方法
中文字符在 Java 中使用 Unicode 进行表示，每个汉字占用两个字节。因此，可以通过遍历字符串的每一个字符，并判断其 Unicode 编码范围来判断是否为汉字。对于
原创
2023-11-24 10:14:20
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### Python实现字符串分割汉字
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中实现字符串分割汉字的功能。在本文中，我将以一个简单的流程和具体的代码示例来讲解这个过程。
#### 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title 字符串分割汉字流程图
section 步骤
Start -
原创
2024-01-17 08:25:09
62阅读
文章目录1. 图像叠加2. 图像混合2.1 线性混合操作2.2 ROI区域的图像混合 1. 图像叠加通过一个图像掩膜（mask），直接将插入处的像素设置为logo图像的像素值//----------------------------------【ROI_AddImage( )函数】----------------------------------
// 函数名：ROI_AddImage（）
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2024-09-25 13:21:52
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前言作为垃圾佬，我的CPU是E3-1230V2本文适用windows。linux系统需要改opencv打开摄像头部分的代码！ 提供一个实验用的onnx模型，提取码：bs9m百度网盘链接安装环境 本人头铁，学习就要学最新的包，直接安装openvino2024.0.0# 建议激活自己的虚拟环境后安装
pip install opencv-python opencv-contrib-python
pip
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2024-10-18 07:06:56
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文章目录前言一、二值化二、形态学去噪点三、创建maker四、应用分水岭五、完整代码 前言我们将展示一个如何使用距离变换和分水岭分割相互接触的物体的例子。 考虑一下下面的硬币图像，这些硬币相互接触。即使你去阈值化它，它也会互相碰触。一、二值化我们从找到硬币的大概估计值开始。为此，我们可以利用自适应的二值化。#include<iostream>
#include<opencv2\o
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2024-01-16 16:05:35
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目录0x01 FloodFill分割0x02 均值漂移MeanShift0x03 图割Grabcut0x04 奇异区域检测0x05 肤色检测0x01 FloodFill分割FloodFill泛洪填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法，通常来说是自动选中与种子像素相关的区域，利用指定的颜色进行区域颜色替换，可用于标记或分离图形的某些部分。比如windows系统中的图像编辑软件中的油漆桶这一功能
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2024-03-19 16:59:26
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首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
#include "cxcore.h"
#include "math.h"
#include <cmath>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <string.h&g
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2024-04-07 10:29:31
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最近我发现，在很多特定问题上传统的分割方法挺方便的，比如分割打印字体文件，网站爬下来的表格图像，pdf中的特定格式文件等。在实战中，我总结了几点记录一下。主要采用opencv-python来应用这些算法。 大体来分,传统的分割算法可分为三类: 基于阈值的分割方法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的
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2023-08-07 15:24:10
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图像分割之（四）OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读zouxy09@.com GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。现在我对源码做了些注释，以便我们更深入的了解该算法。一直觉得论文和
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2024-05-24 18:03:23
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分割的结果中通常包含不想要的干扰，如我们感兴趣的物体被干扰了，如由于反射对分割结果造成的干扰，这时，形态学操作提供了特别有用的方法，让我们调整和描述物体的形状。 本文聚焦形态学操作的若干典型应用，不会对形态学操作的基本数学理论进行系统的阐述，也不会对Op
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2024-03-04 21:32:30
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# 使用 OpenCV 和 Python 处理汉字图像
在计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源库，特别适合于图像处理和计算机视觉任务。在本篇文章中，我们将探索如何利用 OpenCV 库来处理汉字图像，包括读取、显示和预处理汉字图像的基本方法。
## 安装 OpenCV
首先，确保您已经安装了 OpenCV。
一、自己opencv库有freetype#include <opencv2/freetype.hpp> //编译的opencv是否包含，包含就能使用此方法，方便快捷，不包含就要使用方法二了。
cv::Ptr<cv::freetype::FreeType2> ft2;
//字体初始化
void init_font()
{
ft2 = cv::freetype
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2024-03-15 12:17:47
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opencv4学习笔记（1）-阈值分割3种方法文章结构：1.三种分割方法：直接分割、自适应分割（平均值、高斯均值）
2.函数使用
3.程序例程 （C++）
4.效果展示
5.参数设置心得三种分割方法1.直接分割直接分割即最简单的分割方法，将图片转换为灰度图，设置一个灰度值界限，在界限内的像素点，我们就让他变为白色，否则就变成黑色。直接分割简单粗暴，但是缺点也很明显。如果一个
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2024-01-15 01:20:12
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cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。具体的算法原理可以参考下面这篇论文： Pakorn KaewTraKulPong and Richard Bowden. An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow det
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2024-03-26 13:14:46
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