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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opencv 图像平滑图像模糊（图像平滑）使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV 提供了四种模糊技术高斯模糊值是符合高斯分布的，方框中心的值最大，其余方框根据距离中心元素的距离递减，构成一个高斯小山包。指定高斯核的宽和高（必须是奇数）以及高斯函数沿
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2024-02-28 15:58:19
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CvxText.h#ifndef OPENCV_CVX_TEXT_HPP_
#define OPENCV_CVX_TEXT_HPP_
// source from: http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=2083&extra=&page=1
// 支持OpenCV中文汉字输入
#include <
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2024-03-17 00:18:03
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使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV
提供了四种模糊技术。 1.平均
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2023-09-08 22:52:13
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模糊操作方法：均值模糊，中值模糊，自定义模糊模糊原理： 基于离散卷积，不同的卷积得到不同的卷积效果，模糊是卷积的表象。基础讲解链接opencv学习笔记11：图像滤波（均值，方框，高斯，中值）卷积原理示意图： （2乘1+3乘以1+6乘以1）除以3=3 边缘2和1未被卷积保留 边缘不参与卷积直接保留。均值模糊import cv2 as cv
import numpy as np
def blur_d
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2024-03-08 18:05:21
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模糊操作基本原理1.基于离散卷积 2.定义好每个卷积核 3.不同卷积核得到不同的卷积效果 4.模糊是卷积的一种表象卷积原理根据视频所讲的意思 2 3 6 8 5 7 6 6 9 1 2 3 5 6 6 6 6 7 5 1 5=3+6+8/3取整 7=6+6+9/3模糊操作1.均值模糊#均值模糊
def blur_demo(image):
#卷积，卷积之后变平滑（5,5）是一个5行5列的矩阵
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2023-10-27 11:27:58
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模糊图像图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声.卷积就是叠加.卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。通俗的说： 在输入信号的每个位置，叠加一个单位响应，就得到了输出信号。 这正是单位响应是如此重要的原因。卷积的应用用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，
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2024-05-22 15:50:59
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图像平滑（图像模糊）： 一幅图像和一个低通滤波器进行卷积，能够实现图像平滑效果，也就是图像模糊效果。平滑操作通常会从图像中移除高频信息（噪音、边缘）。所以图像平滑后，图像边缘往往会被模糊（本文介绍的最后一种双边模糊技术基本不会模糊图像边缘）。Opencv 提供了多种图像平滑技术，也叫图像模糊技术。1. 平均模糊# kernel size is 5*5blur = 
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2023-07-04 12:31:31
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模糊操作方法：均值模糊，中值模糊，自定义模糊 模糊原理： 基于离散卷积，不同的卷积得到不同的卷积效果，模糊是卷积的表象。卷积原理： （2乘1+3乘以1+6乘以1）除以3=3 边缘2和1未被卷积保留 边缘不参与卷积直接保留。这个应该是均值模糊1.均值模糊：代码如下：import cv2 as cv
import numpy as np
#均值模糊:去除随机噪声
def blur_demo(imag
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2023-11-13 11:50:31
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图像模糊 -线性滤波均值滤波高斯滤波中值滤波 2.非线性滤波双边滤波图像模糊的作用 -图像预处理时减低噪声。模糊操作的基本原理 - （数学的卷积运算） 其中权重核H（K，L）H（K，L）为“滤波系数”上面的式子可以简记为： 通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波
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2024-03-07 18:02:59
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模糊处理所用的原理：数学上的卷积计算，所谓的卷积算子或称为掩模(窗口)，简单理解为一组m*n矩阵，m，n为奇数的好，这样可以保证中心点存在，针对图像的像素矩阵，自上向下，自左向右的移动掩模矩阵(或卷积算子)的中心点，从而遍历像素矩阵(注意，3*3的掩模矩阵，边缘的1列像素点无法处理，5*5的掩模矩阵，边缘的2个像素点无法处理，这些无法处理的像素点可以采取其他算法处理)。常用的几种方式(各具特色，各
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2023-11-25 15:58:23
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11.OpenCV的图像模糊 文章目录前言一、均值滤波二、高斯滤波三、方框滤波四、中值滤波五、双边滤波六、2D滤波七、OpenCV-Python资源下载总结 前言 图像模糊也称平滑处理，它主要处理图像中与周围差异较大的点，将其像素值调整为与周围点像素近似的值，其目的主要是消除图像噪声和边缘。一、均值滤波 均值滤波是指以当前点为中心，用其周围N * N个像素点的平均值来代替代替当前点的像素值。用
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2023-11-23 22:35:46
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用 Opencv 和 Python 模糊检测 在刚刚过去的这个周末，我坐下来想在 iphoto 中整理这些海量的照片。这不仅仅意味着巨大的工作量，因为我很快注意到一个现象——其中充斥着大量模糊的照片。主要因为我的摄影技术比较low，Jemma又特别活泼，跑来跑去，有时候看到我拍照，它又吓得缩起来发抖，所以我抓拍的效果不是很好，导致有多照片都是模糊的作为一个普通人，我可能会想软件设计者们会开发出新功
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2024-01-02 19:05:30
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title: OpenCV-图像模糊（图像平滑）OpenCV-图像模糊（图像平滑）学习如下：cv.bulr()cv.GaussianBlurcv.medianBlurcv.bilateralFilter"""
通过将图像与低通滤波器内核进行卷积来实现图像模糊。这对于消除噪音很有用。
它实际上从图像中消除了高频部分（例如噪声，边缘）。
因此，在此操作中边缘有些模糊。（有一些模糊技术也可以不模糊边缘）
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2023-08-16 11:34:22
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OpenCV平滑（模糊）图像一、学习目标二、平滑理论介绍三、学习四种不同的滤波器四、完整使用实例 一、学习目标了解什么是图像的平滑（模糊）学会使用均值模糊、高斯模糊、双边模糊、中值模糊等处理图像动手练习平滑实例二、平滑理论介绍平滑，也叫模糊，是一种简单而常用的图像处理操作。平滑通常可以用来减少噪声(其他用途将在下面的教程中看到)。为了执行平滑操作，我们将对我们的图像应用一个滤波器。最常见的滤波器
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2023-12-31 21:40:12
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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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# 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。
https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/ 这只超可爱、超活跃家养小猎犬可能是有史以来拍照次数最多的狗。从8周大我们得到它的时候，到现在，不到3年的时间，我们已经收集了6000多张狗狗的照片。在刚刚过去的这个周末，我坐下来，试图整理手机里大量的照片。这是一项艰巨的任务，而
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2024-07-11 22:09:33
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1、学习目标 如何使用OpenCV平滑图像或模糊图像OpenCV。 学习不同的形态学操作，如2D卷积（图像滤波）和图像模糊（图像平滑），使用平均，高斯模糊，中值模糊，双边滤波等。 2、使用函数方法 2D卷积 ： cv.filter2D（） 图像模糊：cv .blur（） 高斯模糊：cv.GaussianBlur（） 中值模糊：cv.medianBlur（） 双边滤波：cv.bilateralFil
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2024-02-19 10:38:54
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