前言上一篇中我们学习了《C++ OpenCV使用InRange对HSV颜色进行分割》，本身通过视频中可以看到我们通过颜色把按摩器提取了出来，这次我们基于上一章的成果，在上面实现原视频中的物体标识出来，呈现出追踪的效果。实现效果视频
实现思路对源视频用InRange进行颜色分割对分割出来的图像进行形态学操作（开操作去燥）然后再进行N闪的膨胀（N为整数，需要自己把握）对膨胀后的形态进行查
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2024-08-13 10:20:48
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HSV是一种比较直观的颜色模型，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H, Hue），饱和度（S,Saturation），明度（V, Value）。1、色调（H）用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；2、饱和度（S）饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某
## Python OpenCV 黑色区域
### 引言
我们生活在一个多彩的世界里，但有时候我们需要从一片色彩纷呈的图像中提取出特定颜色的区域。Python OpenCV是一个强大的计算机视觉库，其中包含了许多用于图像处理和分析的功能。本文将为您介绍如何使用Python OpenCV来提取图像中的黑色区域。
### 什么是黑色区域
在RGB颜色模型中，黑色是由红色、绿色和蓝色通道的值都为
原创
2023-12-26 06:37:26
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分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征。其他图像分割方法，如阈值，边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念，彼此像素间互相独立，没有统一性。分水岭算法较其他分割方法更具有思想性，更符合人眼对图像的印象。其他关于
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2024-09-26 17:01:42
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OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
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2023-12-24 14:37:28
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# 如何实现“python opencv 图像区域填充黑色”
## 概述
在使用Python中的OpenCV库进行图像处理时，有时候需要对图像的某个区域进行填充操作。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库实现对图像区域填充黑色的操作，适用于刚入行的小白开发者。
### 流程
下面是实现该操作的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
原创
2024-03-25 07:29:09
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这一节来真正进入opencv的源码分析中，本次分析的函数是GaussianBlur()，即高斯滤波函数。在前前面博文《opencv源码解析之滤波前言2》： 中已经阐述了这个函数的用法，即：
其函数声明为： void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, d
程序展示 # 色块监测 例子
#
# 这个例子展示了如何通过find_blobs()函数来查找图像中的色块
# 这个例子查找的颜色是深红色
import sensor, image, time
# 颜色追踪的例子，一定要控制环境的光，保持光线是稳定的。
red_threshold =(
# 使用OpenCV检测黑色图片中的封闭黑色区域
在计算机视觉中，图像处理是一个重要的研究方向。而使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）检测图像中的封闭黑色区域是一个常见的应用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python的OpenCV库来实现这个目标。通过具体的代码示例，读者将能够理解封闭区域的检测过程。
## 1. 安装必要的库
在使用
在许多图像处理应用程序中，使用 Java 和 OpenCV 统计图像的特定区域内的黑色像素是常见任务。这对于监测设备运行状态、分析图像数据或进行图像分割等应用至关重要。
> **用户反馈：** “我需要在一个特定区域中统计黑色像素的数量，但不知道该如何在 Java 中使用 OpenCV 来实现。”
### 参数解析
为了解决这个问题，我们需要关注 OpenCV 中的一些关键类和方法，特别是涉
如何修复错误导致此错误的原因有两个：>文件名拼写错误.>图像文件不在当前工作目录中.要解决此问题,您应确保文件名拼写正确(以大小写敏感检查)并且映像文件位于当前工作目录中(此处有两个选项：您可以更改IDE中的当前工作目录或指定文件的完整路径).平均颜色与主色然后要计算“平均颜色”,你必须决定你的意思.在灰度图像中,它只是图像中灰度级的平均值,但是颜色没有“平均值”.实际上,颜色通常通过
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2024-03-23 10:18:59
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目标ROI提取案例背景⛳️ 最近看到一个小伙伴询问一个图片roi提取的问题，我觉得这个案例虽然不难，但是可以很好的结合此前opencv基础知识的分享，因此分享给大家一起学习探讨。问题：✔️ 需要在下面的图片中提取出圆形的内容，并且单独保存roi截图。 目标原图
☝️ 想法：✔️ 看到这个问题时，当时有3个想法，分别是：霍夫曼圆检测轮廓筛选提取连通组件提取✔️ 认真看图时，发
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2024-03-02 11:16:30
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（一）基本介绍Graphcut是一种基于图论的分割方法，在计算机视觉领域中应用于前背景分割、医学处理、纹理分割及立体视觉灯方能，基于图论的分割技术是图像分割领域中新的研究热点，该方法基于能量优化算法，将图像分割问题转化为图的最小割优化问题。Grabcut是Graphcut算法的改进。graphcut是一种直接基于图切算法的图像分割技术，仅仅需要确认前景与背景输入，该算法就可以完成背景与前景相似督导
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2024-03-22 16:13:40
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# 使用 OpenCV 框选图像中的黑色区域
在计算机视觉的应用中，框选特定区域是一项基本且重要的操作。对于刚入行的小白开发者来说，理解如何使用 Python 的 OpenCV 库来框选图像中的黑色区域，可能会显得有些棘手。本文将指导你完成这个过程，并提供详细的代码及注释。
## 流程概述
下面是我们将要执行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装
目录一、什么是颜色目标检测？二、如何实现基于颜色的目标检测？三、算法代码实现四、算法运行流程五、效果展示与分析六、思维扩展参考资料注意事项 一、什么是颜色目标检测？ 所谓的颜色目标检测，即根据物体的颜色来快速的进行目标定位，该算法的思路比较简单，但是却有很大的使用价值。二、如何实现基于颜色的目标检测？ 整个算法的实现步骤比较简单，具体的步骤如下所示：步骤1-根据图片中的目标设定合适的lowe
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2023-10-17 22:08:31
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题目描述 现在给出一个 n∗m 的二维矩阵，矩阵上的每个点只可能是 0 （代表白色）或 1 （代表黑色）。现规定某一点的颜色
原创
2022-12-27 12:47:00
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一、cv2.getPerspectiveTransformcv2.getPerspectiveTransform(src, dst) → retvalsrc：源图像中待测矩形的四点坐标sdt：目标图像中矩形的四点坐标一、cv2.warpAffine放射变换函数，可实现旋转，平移，缩放；变换后的平行线依旧平cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst=None, f
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2024-03-17 09:44:36
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# 使用Python和OpenCV去除图像中黑色区域的示例
在图像处理领域，黑色区域的去除是一项常见的任务。使用Python及其强大的OpenCV库，我们可以轻松实现这一目标。本文将通过具体的代码示例，带您快速掌握如何去除图像中黑色的区域，同时结合流程图和旅行图，呈现整个过程的清晰结构。
## 理论概述
首先，我们需要了解什么是黑色区域。在图像中，黑色通常意味着像素值为0（例如RGB为(0,
# 使用Java和OpenCV清除图片中的黑色区域
在图像处理中，删除黑色区域（或者其他特定颜色区域）是一项常见任务。通过使用Java结合OpenCV，我们可以高效地完成这一操作。本文将介绍如何使用Java和OpenCV清除图片中的黑色区域，并提供相应的代码示例。
## 为什么要删除黑色区域？
在许多应用场景中，黑色区域可能是多余的元素。例如，在图像背景去除、物体检测、图像修复等任务中，去掉
OpenCV学习心得——基础篇——图像与视频的读取与写入 FOR THE SIGMA
FOR THE GTINDER
FOR THE ROBOMASTER简介：这一系列的学习心得第一轮将参考《学习OpenCV3》一书操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的）http://www.ubuntu.org.cn/download/desktop 桌面版ubuntu16
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2023-12-05 17:14:13
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