OpenCV图像处理 文章目录OpenCV图像处理一、访问和修改像素值二、ROI 区域三、制作图像边界（填充）三、图像混合 一、访问和修改像素值先来理解一下，图像与一般的矩阵或张量有何不同(不考虑图像的格式，元数据等信息)。首先，一张图像有自己的属性，宽，高，通道数。其中宽和高是我们肉眼可见的属性，而通道数则是图像能呈现色彩的属性。我们都知道，光学三原色是红色，绿色和蓝色，这三种颜色的混合可以形成
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2024-02-23 11:42:27
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(0)轮廓分析概述及作用通过将Canny边缘提取或者二值化结果作为输入图像来实现轮廓发现与绘制，可是这些并不是我们想要的最终结果，我们一般根据获取到的轮廓求出它们的外接矩形或者最小外接矩形，并计算外接矩形的横纵比例、轮廓面积、周长等数据，然后使用这些数据实现特定几何形状轮廓的查找与过滤，为后续的处理与分析剔除不正确的区域而保留候选对象。(1)边界框最常见的获取轮廓的外接矩形是边界框，获取每个轮廓的
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2024-09-14 16:14:58
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学习模糊/平滑图像，消除噪点。目标：[1] - 模糊/平滑图片来消除图片噪点.[2] - 涉及OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter().1. 滤波和模糊关于滤波和模糊，很多人分不清，来理理：[1] - 它们都属于卷积，不同滤波方法之间只是卷积核不同(对线性滤波而言)[2] - 低
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2024-03-10 20:26:58
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OpenCV学习心得——基础篇——了解OpenCV数据类型——辅助对象、工具函数与模板结构 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）电子版书籍下载地址 暂无资源内容：辅助对象 这种主要针对于控制各种各样的算法
这里说的图片相似度判断的demo中是先进行四种值的判断然后再进行边缘判断，是否匹配。那四种值分别是：1. 相关度判断；2.卡方；3.直方图相交值；4.Bhattacharyya距离但是哪怕进行了这些判断，加边缘匹配后，常常会有明显区别却判断成YES。可谓是精度太低。随后我们进行了思考。如何处理这种问题。废话不多说，直接说答案，我们将要对比的两张图片分解成多个区域。将每个区域裁剪成一个个
代码详解数据导入部分数据导入部分的代码主要有三个步骤，（1）从txt中读取文本数据，常规操作，这里没什么可说的；datasets = {
'%s-%s' % (task_name, f):
load_data('%s%s/%s.%s.data' % (data_path, task_name, task_name, f))
for f in ['train', 'valid
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2024-07-10 15:40:37
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// define head function
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxmat.hp
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2015-08-01 10:56:00
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# Java OpenCV中的颜色渐变实现
在计算机视觉中，颜色渐变是一种常见的效果，可以用于图形设计、影像处理以及图像分析等多个领域。本文将通过Java OpenCV库来实现颜色渐变的效果，并提供相关代码示例与流程图，帮助读者更好地理解这一过程。
### 什么是颜色渐变？
颜色渐变是指颜色从一种色彩逐渐过渡到另一种色彩的过程。它可以是线性的，即颜色在一条直线上渐变；也可以是径向的，即颜色从
原创
2024-09-20 13:32:02
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函数：Imgproc.matchTemplate(Mat image, Mat templ, Mat result, int method)参数说明：image：源图像templ：模板图像result：比较结果method：匹配算法匹配算法：T
原创
2022-08-09 09:36:16
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# 使用 Python 和 OpenCV 进行模板匹配的入门指南
模板匹配是一种用于在图像中查找特定子图像（模板）位置的技术。本文将为您详细说明如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现模板匹配。我们将通过一个简单的流程，逐步引导您完成整个过程。
## 流程概述
下面是进行模板匹配的主要步骤，您可以根据这个表格跟随学习：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 04:31:58
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原理平滑也称模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理时需要用到一个滤波器。 最常用的滤波器是线性滤波器，线性滤波处理的输出像素值（例如：）是输入像素值（例如：）的加权平均： 称为核, 它仅仅是一个加权系数。 均值平滑下面是一个使用blur函数的均值平滑：#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highg
在本教程中，您将学习如何使用OpenCV，深度学习和Python对黑白图像进行着色。图像着色是获取输入灰度（黑白）图像然后输出彩色图像的过程，该彩色图像表示输入图像的语义颜色和色调（例如，晴天的海洋必须是“蓝色”，它不能被模型着色为“粉红色”。）以前的图像着色方法有：依赖于重要的人工注释产生去饱和着色今天在这里使用的新方法依赖于深度学习。我们将利用能够为黑白图像着色的卷积神经网络，其结果甚至可以“
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2024-04-24 11:07:17
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Python+OpenCV进行图像的基本处理HSV颜色模型理论cv2.imread()读入图像cv2.cvtColor(p1,p2) 颜色空间转换plt.imshow()图片显示cv2.inRange()提取图片中指定颜色的部分cv2.threshold()将一幅灰度图二值化cv2.Canny()边缘检测cv2.GaussianBlur()高斯滤波、高斯模糊 HSV颜色模型理论HSV(Hue,
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2023-12-14 01:56:56
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彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。 RGB就是指Red,Green和Blue,一副图像由这三个channel(通道)构成； Gray就是只有灰度值一个channel； H
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2024-02-27 14:50:49
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文章目录一、伪彩色二、LUT1. LUT概念2. 作用3. LUT函数4. LUT应用4.1 颜色空间缩减4.2 图像反转三、OpenCV：applyColorMap函数 一、伪彩色伪彩色（Pseudo-color）图像的每个像素的颜色不是由每个基本色分量的数值直接决定，实际上是把像素当成调色板（Palettes）或颜色查找表（Color Look-Up Table，CLUT）的表项入口地址，根
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2024-05-24 22:14:56
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文章目录一篇文章搞懂OpenCV之图像特征纹理特征形状特征哈里斯角检测Shi-Tomasi角点检测尺度不变特征变换算法 一篇文章搞懂OpenCV之图像特征图像特征即图像中独特的，易于跟踪和比较的特定模板或特定结构，例如我们肉眼可见的颜色、形状、轮廓以及亮度等等这些都可以认为是图像特征。 图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。颜色特征(全局特征)：描述了图像或图像区域所对
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2023-09-09 15:15:24
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函数createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod ); /*参数1：滑动条轨迹名
参数2：滑动条依附的窗口名
参数3：滑块的位置，创建时，滑块初始位置就是这个变量当前的值
参数4：轨迹的最大值
参数5：回调函数
参数6：默认0，用户传给回调函数的数据，如果第
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2024-04-14 12:09:43
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OpenCV 入门系列：OpenCV 入门（一）—— OpenCV 基础OpenCV 入门（二）—— 车牌定位OpenCV 入门（三）—— 车牌筛选OpenCV 入门（四）—— 车牌号识别OpenCV 入门（五）—— 人脸识别模型训练与 Windows 下的人脸识别OpenCV 入门（六）—— Android 下的人脸识别OpenCV 入门（七）—— 身份证识别本文主要内容：如何训练 OpenCV
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2024-07-29 14:49:04
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// define head function
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxmat.hpp"
#
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2014-12-15 16:47:00
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# Python OpenCV 渐变色实现
## 一、整体流程
为了实现 Python OpenCV 渐变色，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 创建一个空白图像 |
| 步骤3 | 定义渐变色的起始颜色和结束颜色 |
| 步骤4 | 创建一个渐变色图像 |
| 步骤5 | 显示渐变色图像
原创
2023-10-07 14:18:41
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