前言上一篇中我们学习了《OpenCV---HSV颜色空间介绍》，对HSV的颜色进行了一个简单的了解，这一章我们在研究一下利用颜色把想到的数据获取出来。OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数）视频效果
API函数void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upp
基本知识灰度图像的存储方式：多通道图像存储方式OpenCV 中的通道存储为 BGR像素值的存储方式RGB 模式，显示设备采用这种模式HSV、HLS 将颜色分解成色调、饱和度和亮度/明度YCrCb 在 JPEG 图像格式中广泛使用CIE Lab* 是一种感知上均匀的颜色空间，它适用来度量两个颜色之间的距离图片的基本操作学习目标：访问像素值并修改访问图片属性设置图像区域（ROI）拆分、合并图像这一节主
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2024-05-27 16:29:44
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背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的
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2024-03-06 09:48:32
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OpenCV学习笔记（二）访问和修改图像像素问题提出基础知识RGB表色模型图像深度图像的Mat结构访问图像像素的语句和方法实例：消除背景网格对灰度图像的处理对彩色图像的处理结语 问题提出之前做开题报告需要画流程图，于是我在网上用了某某免费流程图在线制作，美滋滋地画完后发现——不！能！保！存！。原来只能免费做图，不能免费保存啊。那我就QQ截图呗，可截图有自带的网格背景，如下： 如果放到报告中，与白
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2024-03-15 10:27:47
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背景消除建模（BSM）以前我们有两篇介绍过，本章主要是目的是我把Android NDK OpenCV的Demo重新建了一个新的，一是把原来那个DEMO中关于TesserartOCR的相关部分都去掉了，二是在这个Demo中加入多个图片的展示，这样可以显示源图与处理后的图片进行对比了，文章最后会上传Demo的代码。视频效果话不多说，还是先上干货视频中可以看到，我们把源图，基于图像分割的GMM和基于机器
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2024-07-01 20:10:49
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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
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2024-07-18 09:54:15
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文章目录一. 掩码操作简介二. 我们的测试用例 一. 掩码操作简介矩阵的掩码操作非常的简单.这个想法是,我们根据掩码矩阵(也称为内核)重新计算图像中每个像素的值.此掩码保存的值将调整邻近像素(和当前像素)对新像素值的影响程度.从数学的观点来看,我们用我们指定的值做加权平均.二. 我们的测试用例让我们考虑一下图像对比度增强方法的问题.基本上,我们想对图像的每个像素应用一下的公式: 第一种表示方法是
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2024-09-24 22:49:38
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# 用Python OpenCV将白色背景变为透明
在图像处理领域，去除白色背景并将其替换为透明背景是一项常见的任务。这里我将引导你完成这个过程，使用Python的OpenCV库。本文将详细说明各个步骤，并将提供必要的代码示例，确保你可以顺利实现这个功能。
## 整体流程
我们通过以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 描述 |
|-------
原创
2024-09-17 06:20:54
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昨天在网上看了一个利用C++里面的opencv实现我的名字的滤镜，感觉很酷，想再python也整个，于是昨天花了一天的时间，整了一个。基本上思想是一样的，只不过python上简化了很多步骤而已，这也是python强大的地方啊！我们使用的是python3.6+opencv3.4.2组合的。分别分为以下几个步骤：1.背景天空分割 2.再融合，以1的mask直接将云图拷贝过来 3.卡通化处理，下面就结合
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
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2024-04-03 12:07:37
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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
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2023-10-18 17:40:57
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文章目录一、前景提取1. 固定背景提取法2. 根据视频序列动态建立背景1）均值法、中值法、滑动均值滤波、单高斯2）帧间差分法3）混合高斯法4）能量分析法5）光流法6) codebook 码本模型二、前景提取1. 与前景提取有关的类2. 举例 一、前景提取当观察场景的是一个固定的相机，背景几乎保持不变。在这种情况下，感兴趣的元素是在场景中运动的物体。我们将这些运动的物体称为前景，为了提取出这些前景
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2024-04-15 11:27:44
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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
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2023-09-12 20:24:41
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一、黑帽简介黑帽（Black Hat），又称“底帽”运算，其结果图像为闭运算图与原图像的差，即：dest=close(src,kernal)-src由于闭运算是先膨胀和腐蚀，因此闭运算会去除图像中的小黑点，同时也会扩大图像前景轮廓的范围，实际上也就是放大了图像前景色区域，因此从闭运算图减去原图的运算结果突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域，此外黑帽还能得到图像内部的小孔，或者前景色中的小黑点。因此
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2024-03-06 21:48:32
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## Python OpenCV抠白色背景图
在图像处理中，有时我们需要将图片中的物体从背景中抠出来，以便进行后续处理或合成。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来实现抠白色背景图的操作。
### OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以帮助我们处理图像和视频数据。它提供了许多功能，包括图像处理、特征检测、物体识别等。
### 抠白色背景图流程
抠白色背景图
原创
2024-03-06 05:05:40
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文章目录0 前言1 VGG网络2 风格迁移3 内容损失4 风格损失5 主代码实现6 迁移模型实现7 效果展示8 最后0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? 毕设 深度学习图像风
OpenCV框架介绍概述OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。历史OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间，已经席卷整
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2024-09-09 10:43:28
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背景消除或背景减法是这样一种假设。我们有2个图片，一个是静止的，比如场景，没有需要检测的东西，另一个照片则包含了要检测的对象，但他是侵入了背景里的东西，或对象。我们就是要检测这个东西，比如商场进入的小偷，老鼠，或者马路上通过的车辆。利用背景减法，我们容易找到我们感兴趣的东西。先看看下面2张图片：右边图片是我们的背景，左边图片是我们的结果，我们找到感兴趣的部分，就是框起来的部分。框起来前就是我们对比
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2023-08-22 16:44:36
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实验十六 用高斯背景建模分离背景实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解背景建模的基本原理；掌握实现背景建模的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）使用VideoCapture类打开视频； （四）创建高斯混合模型； （五
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2024-04-03 12:38:21
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1.cvSetImageROI基于给定的矩形设置图像的ROI（感兴趣区域，region of interesting）大多数OpenCV函数都支持ROI，并将它作为一个独立图像进行处理，所有像素坐标都是从ROI的左上角或者左下角(基于图像结构)开始计算的。void cvSetImageROI（IplImage* image，CvRect rect）；image 图像头,待处理图像rect ROI
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2024-05-25 16:41:45
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