在上文已经学习过了opencv的编码规则，为了能够方便灵活的运用OPECV库，我们需要对其框架结构进行学习了解，以方便我们进行实际工程调用调用。1、Opnecv库到底提供了什么？ 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件，很明显，Opencv解压后，提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE。2、Opencv库build
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2024-04-05 08:42:04
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需要的库和自定义函数import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name, mat):
cv2.imshow(name, mat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() 图像形态学操作最基本的两个处理：腐蚀和膨胀一、腐蚀
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2024-02-28 10:36:01
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骨架提取是将二值图像减少到1像素宽的表示。这对于特征提取和（或）表示对象的拓扑结构非常有用。# pip install scikit-image
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.util import in
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2023-10-08 20:38:51
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信号在FPGA器件中通过逻辑单元连线时，一定存在延时。延时的大小不仅和连线的长短和逻辑单元的数目有关，而且也和器件的制造工艺、工作环境等有关。因 此，信号在器件中传输的时候，所需要的时间是不能精确估计的，当多路信号同时发生跳变的瞬间，就产生了“竞争冒险”。这时，往往会出现一些不正确的尖峰信 号，这些尖峰信号就是“毛刺”。数字电路中常将毛刺定义为采样间越过逻辑门限一次以上的任何跳变，主要是指电路输出
模型效果：在上文中，我们制作了数据集，并利用数据集进行了模型的训练，利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验，发现效果还是不错的。 前两张为静态图片检测，后一张为视频检测效果截图。 但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上，还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化：第一次转化：（.weight–>.pb）这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南https://doc
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2024-05-29 20:57:44
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Graph Cut 与Grab Cut 都是基于图论得分割方法。另外OpenCV实现了Grab Cut。Graph cuts 是一种有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域应用于前背景分割，立体视觉，抠图。此类问题与图的最小割问题相关联。 首先用一个无向图 G 表示要分割的图像，V和E分别是顶点（vertex）和边（edge）的集合。此处的Graph和普通的Graph稍有不同。Graph Cu
了解OpenCV的基本框架，有助于我们对OpenCV产生一个全面的认识。本文将从OpenCV的安装目录来介绍，使用的版本为Window系统上的OpenCV 3.3.0。首先打开OpenCV 3的安装目录，如图1所示，可以看到sources和build文件夹。其中sources文件中存放openCV的源代码，build文件夹中存放着许多头文件和外部接口，方便被引用。 图1进入source文件夹，我们
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2024-04-27 11:10:30
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# 使用Python和OpenCV去除毛刺的实践
毛刺（也称为锯齿或锯齿状边缘）是图像处理中的一个常见问题，尤其是在处理数字图像时。毛刺通常出现在一次性图形生成或边缘检测过程中的不平滑区域。为了改善图像质量，我们可以使用Python的OpenCV库来去除这些毛刺。
## 1. 什么是毛刺？
毛刺是图像中由于分辨率不足、算法不够完善或采样错误而造成的不平滑现象。它通常表现为边缘的锯齿状形态，影
原创
2024-10-17 13:39:00
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C/C++ OpenCV实现 Canny 边缘检测一、边缘检测的一般步骤 1、滤波 2、增强 3、检测二、Canny函数介绍 1、Canny函数原型
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2024-07-19 20:35:46
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二值图像骨架线提取HilditchThin算法Rosenfeld算法OpenCV_Contrib中的算法示例其他细化算法查表法HilditchThin的另一种算法 二值图像骨架线提取算法：HilditchThin算法、Rosenfeld算法、OpenCV_Contrib中的算法HilditchThin算法1、使用的8邻域标记为：2、下面看下它的算法描述： 复制目地图像到临时图像，对临时图像进行一次
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2024-03-12 04:50:36
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1 骨架细化原理思想：公式: y = p0*2^0 + p1*2^1+ p2*2^2 + p3*2^3 + p4*2^4 + p5*2^5 + p6*2^6 +p7*2^7 前辈们对此作出了总结，得出每个点周围8领域的256种情况，放在一个char data[256]的数组中，不可以删除用0来
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2024-03-07 20:56:35
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# Python如何去除骨架提取后的毛刺
在图像处理的领域，骨架提取是一项常用技术，用于获得图形的细节结构。然而，这一过程可能会产生一些毛刺（噪声），从而影响后续的分析和处理。本文中，我们将介绍如何在Python中进行骨架提取，并进一步去除这些毛刺，确保得到干净的图像。
## 1. 了解骨架提取
骨架提取是通过去掉图像中的冗余部分，获得物体的“骨架”，这一操作常常用于字符识别、形状分析等场景
原创
2024-10-28 06:05:42
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ApproxChains用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
double parameter=0, int mi
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2024-05-13 19:37:58
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参考文献：《OpenCV轻松入门》均值滤波用当前像素点周围N*N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。函数语法dst = cv2.blur(src, ksize, anchor, borderType)ksize：滤波核的大小,anchor：锚点，使用默认值即可borderType：边界样式，该值决定了以何种方式处理边界，使用默认值即可
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2024-05-05 18:14:54
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Opencv基础入门笔记：图像模糊之均值模糊及高斯模糊1.图像模糊的概念理解我们都听说过图片的去模糊，但是图片的模糊又有什么用呢？ 下面借两张图来说明。 下面两张图中，左边是原图，右边是模糊处理后的图片，可以明显的看到图上的噪声减少了很多，同时，一些小的，较小的白点也被去掉了。也就是说：作用1：去噪点，去除椒盐噪点 当我们再把图片中像素二值化处理，合理设置最低阈值，最高阈值进行二值化处理，发现，被
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2024-02-25 06:25:48
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尝试利用CMake重编译OpenCV多次失败，苦于用不了OpenCV的GPU模块！ 受一个师兄的启发，开始尝试从OpenCV库函数中抠出来自己的CUDA代码，忙活了一周终于有点起色。成功抠出来FAST角点检测的代码，特在此分享经验~首先需要研读OpenCV库函数的代码，找到其位置：.cu文件 D:\software\opencv-2.4.13\opencv\sources\modules\gp
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2024-03-11 01:38:08
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小弟一直推崇的读书方式是：先以最快的速度大概浏览一遍，把握整本书的整体框架。接着，再慢慢的“宰”。（没想到才过了几天，已经出了opencv2.4.9了，在这里我就不重新下载了）所以，对于学习OpenCV也一样，我们得先有个总体的掌握，再慢慢的啃这块肥肉会方便很多。那么废话不多说，直接上：打开 $(OPENCV)\build\include\文件夹（小弟的是D:\OpenCV 2.4.8\openc
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2024-04-05 14:10:40
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Kinect开发学习笔记之（七）骨骼数据的提取我的Kinect开发平台是：Win7x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。 要实现目标：通过微软的SDK提取骨
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2024-05-11 16:30:53
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OpenCV（二）之阈值与平滑处理Image smoothing系列Image smoothing-阈值操作Image smoothing-图像平滑滤波操作-均值滤波滤波操作-方框滤波滤波操作-高斯滤波滤波操作-高斯内核-getGaussianKernel()滤波操作-中值滤波滤波操作-几种滤波的效果对比补充点，及细节知识 Image smoothing系列在这一节中，我分析了关于openCV中
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2024-04-29 18:41:46
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1、学习了解在OpenNI中，要对人进行骨架追踪，需要人先摆出PSI的姿势，然后系统根据该姿势进行骨骼校正，待校正完成后才进行骨骼的跟踪，其流程图可以参考下面的图： 由图可以看出，其完成骨骼跟踪主要分为3个部分，首先需检测到人体，然后需要固定的PSI姿势来对人体的姿势进行校正，待姿势校正完成后，才能进行人体骨骼的追踪。参见博客文章Kinect+OpenNI学习笔记之6(获取人体骨架并在Qt中显示
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2023-10-14 22:00:45
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