本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法，完成特征点的正确匹配，并求出变换矩阵，通过变换矩阵计算出要识别物体的边界。SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法，关于该算法的就不多说了，网上的资料有很多，在此提供两个链接，一个是SIFT原文的译文，一个是关于SIFT算法的详细解释：SIFT算法译文SIFT算法详解整个实现过程可以复述如下：提供两张初始图片，一幅为模板图像，一幅为
目录demo画线画矩形画圆画椭圆画多边形在图片上添文字 demoimport cv2
import numpy as np
#创建一个全黑的图像
img = np.zeros((512,512,3),np.uint8)
#画一条线
cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
#画一个矩形
cv2.rectangle(img,(384,0),(510,12
检测图片像素为白色的流程和代码实现
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作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python来检测图片像素是否为白色。以下是整个流程的步骤：
步骤 | 代码 | 描述
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OpenCV是一个图像处理库，囊括了大量的图像处理函数，为了解决问题通常要使用库中的多个函数，因此在函数中传递图像是家常便饭。同时不要忘了我们正在讨论的是计算量很大的图像处理算法，因此，除非万不得已，我们不应该拷贝大 的图像，因为这会降低程序速度。OpenCV函数中输出图像的内存分配是自动完成的（如果不特别指定的话）。使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题。赋值运算符和拷贝
引言计算机中的目标检测与人类识别物体的方式相似。作为人类，我们可以分辨出狗的形象，因为狗的特征是独特的。尾巴、形状、鼻子、舌头等特征综合在一起，帮助我们把狗和牛区分开来。同样，计算机能够通过检测与估计物体的结构和性质相关的特征来识别物体。其中一个特征就是边缘。在数学上，边是两个角或面之间的一条线。边缘检测的关键思想是像素亮度差异极大的区域表示边缘。因此，边缘检测是对图像亮度不连续性的一种度量。So
日记最近做的项目需要用到去雾，尝试了很多去雾算法，包括使用暗通道去雾之后，用自动色阶优化，gamma校正，超分辨率重建等手段进一步处理图像，也没有达到想要的效果。看完“Optimized contrast enhancement for real-time image and video dehazing”这篇论文，看论文贴图比较酷炫，复现一波试试效果。作者的源码说句实话，放置的比较乱，并年代久远
第十章: Canny边缘检测canny边缘检测是一种一阶微分算子检测算法，但为什么还要单独拿出来讲呢，因为它几乎是边缘检测算子中最优秀的边缘检测算子，你很难找到一种边缘检测算子能显著地比Canny算子做的更好。Canny提出了边缘检测算子优劣评判的三条标准： 1、较高的检测率。边缘检测算子应该只对边缘进行响应，检测算子不漏检任何边缘，也不应该将非边缘标记为边缘。 2、精确定位。检测到的边缘与实际边
深度学习的许多应用中需要将提取的特征还原到原图像大小，如图像的语义分割、生成模型中的图像生成任务等。通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。常见的上采样方法有双线性插值、转置卷积、上采样（unsampling）、上池化（unpooling）和亚像素卷积（sub-pixel convolution，PixelShuff
图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点，而且这些点连接起来就构成了若干线条，这些线条就可以称为图像的边缘。 Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了，有兴趣的读者可以查
1. 取边界拟合四线交点取中这个是个人感觉自由度最大的，应该也是可以达到的精度上限最高的，也支持图像的旋转，如果筛选直线的方法得当对于线的相交角度也没特殊要求，但是手动计算量也较大；本人实现的取四条直线的方法具有局限性，这里只写思路图片转灰度图
cv::Canny取边界
cv.HoughLinesP拟合直线筛选符合条件的四条边界直线（筛选直线最为麻烦，若图像清晰且边界平行固然好办，但是低像素低画质
基于OpenCV的图像颜色与形状识别设计与实现实验指导书一、实验目的：通过本实验，学生将了解图像颜色与形状的基本概念，并掌握使用OpenCV进行图像颜色与形状识别的方法。具体操作包括图像剪裁、颜色识别、轮廓检测。二、实验器材：计算机安装了Python和OpenCV库的开发环境彩色图像三、实验步骤：1、导入必要的库：import cv2 as cv
import numpy as np
import
在做物体检测时，由于成本和应用场合的限制，不能够一味地增加相机的分辨率，或者已经用了分辨率很高的相机，但是视野范围很大，仍然无法实现很高的精度，这时就要考虑亚像素技术，亚像素技术就是在两个像素点之间进行进一步的细分，从而得到亚像素级别的边缘点的坐标（也就是float类型的坐标），一般来说，现有的技术可以做到2细分、4细分，甚至很牛的能做到更高，通过亚像素边缘检测技术的使
角点检测可能应用于工业检测中，可以作为特征点作为后续处理的条件，也可以做图像分割，比如工件外轮廓由直线、圆弧等连接而成，可以通过角点检测把直线和圆弧分割开等。OpenCV中通过两个函数实现图像的亚像素级角点检测。1、goodFeaturesToTrack()void goodFeaturesToTrack(InputArray image, OutputArray corners, int max
所谓上采样简单的讲就是将一幅图像的分别率提高，比如原始图像是256*256，经过2倍的上采样变为了512*512的图像。最常见的实现方式是插值，比如双线性插值，立方插值等，还有一些卷积方式的上采样操作，比如反卷积，亚像素卷积等。下面介绍一些相关的上采样操作：UnpoolingUnpooling是CNN中max pooling的逆操作。这是从2013年纽约大学Matthew D. Zeiler和Ro
如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。
[cpp]
view plain
copy
基本的图片核心操作本节主要介绍一些基本的图片核心操作一. 学习目标获取图片的像素值并修改图片的像素值获取图片属性选择 ROI合并和分离图片二. 获取和修改图片的像素值首先我们载入一张图片>>> import numpy as np
>>> import cv2 as cv
>>> img = cv.imread('./test_image/le
之前方面的总结：之前用的Harris和Shi-Tomasi进行角点检测时得到的都是自己想要的角点，这些角点的坐标都是粗略的，要想得到最完美的角点检测就是利用亚像素级角点检测若我们进行的不是图像处理的识别特征点而是进行几何测量，通常需要更高的精度前两种角点检测只能提供简单像素的坐标值，也就是说有时候会需要实数坐标值而不是整数坐标值。1.亚像素级角点检测的位置在摄像机标定，跟踪并重建摄像机的轨迹...
原创
2021-07-09 10:20:05
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Size winSize = Size(5,5); Size zerozone = Size(-1,-1); TermCriteria tc = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001); cornerSu
转载
2018-10-04 12:43:00
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# Python：白色像素抠透明的实现
在图像处理领域中，透明背景的图片是非常常见的需求。本文将指导你如何使用 Python 实现将白色像素抠成透明。对于刚入行的小白来说，能够掌握这个技能将对后续的图像处理大有裨益。
## 整体流程
首先，我们来梳理一下实现的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
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了解图像格式，首先要了解图像的常用属性：像素(Pixel)：人眼直接感受到的图像位图(bitmap)：通过记录每一个像素值来存储和表达的图像位深度：位图中每个像素点用多少个二进制位来表示bmp：Windows系统中标准的位图格式一、工业相机的像素格式黑白相机：Mono8、Mono10、Mono10 Packed、Mono12、Mono12 Packed 彩色相机：RGB8、Bayer、BGR、YU
