文章目录前言一、Sobel算子1.1 算子内容1.2 代码实现1.3 结果展示二、Scharr算子2.1 算子内容2.2 代码实现三、Laplacian算子3.1 算子内容3.2 实现代码四、三种算子结果对比总结 前言系列3已经初步进入梯度的计算，接下来将对应用于图像梯度的算子引入和展示，包括Sobel算子、Schaar算子和Laplacian算子。一、Sobel算子不同与系列3中，膨胀操作减去
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2024-04-15 18:25:49
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# 利用Python和OpenCV去除图像中的黑色部分
在图像处理领域，去除图像中的黑色部分是一项常见的任务。这通常用于提高图像的视觉效果，或者作为图像预处理的一部分。Python是一种广泛使用的编程语言，而OpenCV是一个强大的图像处理库。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来去除图像中的黑色部分。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了Python和OpenCV。如果还没有安装
原创
2024-07-27 03:26:40
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# 使用 OpenCV Java 擦除黑色手写部分的完整流程
在图像处理中，擦除黑色手写部分可以让我们更容易地分析和理解图像中的其他内容。下文将详细介绍如何使用 OpenCV 和 Java 实现这一过程。
## 完整流程
为了帮助你理解，这里展示了整个实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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OpenCV均值哈希与感知哈希计算，比对图像相似度，当计算出来的汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大，这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索.离散傅里叶变换的推导 具体代码和OpenCV代码请移步到博客下面附上Mathmetica代码设X (n) 是一个长度为M的有限长序列，则定义X (n) 的N点离散傅里叶变换为
X (k) = DF
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2024-06-26 15:38:21
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分水岭算法理论 从意思上就知道通过用水来进行分类，学术上说什么基于拓扑结构的形态学。。。其实就是根据把图像比作一副地貌，然后通过最低点和最高点去分类！原始的分水岭： 就是上面说的方式，接下来用一幅图进行解释---->>> 把图像用一维坐标表示，二维和三维不好画，必须用matlab了，我不会用，意思可以表述到位 第一步：找到图像的局部最低点，这个方法很多了，
对一副宽p、高q的二维灰度图，要完整表示该图像，需要m = p*q维的向量空间，比如100*100的灰度图像，它的向量空间为100*100=10000。下图是一个3*3的灰度图和表示它的向量表示：该向量为行向量，共9维，用变量表示就是[v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8]，其中v0...v8，的范围都是0-255。
灰度化简化图像处理：灰度图像只包含亮度信息，不包含颜色信息，因此数据量比彩色图像小，处理起来更加简单和快速。这对于需要实时处理大量图像数据的场合尤为重要。减少计算复杂度：在许多图像处理任务中，如边缘检测、图像增强、特征提取等，颜色信息并不是关键因素。去除颜色信息可以减少计算的复杂度，提高算法的效率。突出图像内容：在某些情况下，颜色可能会分散观察者的注意力，而灰度图像可以更好地突出图像的结构和纹理，
计算阴影部分面积是一个有趣的计算机图形学问题，通常涉及几何计算和图形变换。本文将从环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和生态集成等方面详细阐述如何用 Python 来解决这个问题。
### 环境配置
搭建Python环境是解决计算阴影面积问题的首要步骤。
1. 安装Python（建议3.8版本及以上）
2. 安装必要的库：NumPy、Matplotlib、SciPy等
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OpenCV中的直方图计算函数calcHist函数可以计算给定的若干幅图像的指定的通道的统计直方图！calcHist函数原型为//!计算给定图像集合的联合密度直方图 （joint dense histogram）
CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mas
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2024-08-15 13:45:56
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其实这是一节小学数学课。割补法：拆东墙（割），补西墙（补），也即割补法需要两个动作，分别是割与补。我们首先来看一个直观的应用割补法的例子：
右侧的四分之一圆挪到左侧，补上空白部分，这里的挪和补即暗含割补法的思想。通过割补或者叫分裂合并，实现对不好计算的面积转换为容易计算的面积，比如讲曲线围绕出来的面积（当然可用微积分的方法加以计算，不在本文的考虑范围之内），转换位三角形或者梯形等常规图形。
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2024-04-17 19:31:46
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这篇文章由已有的三篇文章加自己的理解构成。理论基础分水岭算法主要用于图像分段，通常是把一副彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘线。对灰度图的地形学解释，我们我们考虑三类点：1. 局部最小值点，该点对应一个盆地的最低点，当我们在盆地里滴一滴水的时候，由于重力作用，水最终会汇聚到该点。注意：可能存在一个最小值面，该平面内的都是最小值点。2. 盆地的其它
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2024-08-21 11:29:52
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两个图形重叠部分面积的计算问题是近几年中考考查的热点之一，主要围绕分类讨论的数学思想，考查重叠部分图形的形成和变化情况以及函数关系式的建立。解决的关键是先进行图形的生成，要学会依照运动时间、运动路程等画出各个不同状态的图形，注意相邻状态的交界处的图形，即“临界图”，然后计算重叠图形的面积。将抽象的、动态的复杂几何图形问题转化为具体的、静态的平面几何图形问题，这样方便同学们迅速找到解决
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2023-12-20 21:12:55
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图像轮廓与图像分隔修复（7）：图像的矩一，矩的计算:momentsO)函数；二，计算轮廓面积:contourArea()的数；三，计算轮廓长度: arcLength()函数；四，综合示例程序:查找和绘制图像轮廓矩；一，矩的计算:momentsO)函数moments()函数用于计算多边形和光栅形状的最高达三阶的所有矩。矩用来计算形状的重心、面积，主轴和其他形状特征,如 7Hu不变量等。
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2024-04-03 20:10:25
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0|为什么选择OpenCV-Python虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于 OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的最新版是4.3，包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现，超级方便。目标 在这里你将学会怎样读入
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2024-04-25 13:00:51
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OpenCV图像处理（一、核心操作）灰度：使用黑色调表示物体，黑色为基准色，用不同的饱和度的黑色来显示图像。二值图像：只有黑和白两种颜色。0表示黑，255表示白；R/G/B = 0/255;灰度图像：在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度；R=G=B;彩色图像：每个像素通常由RGB三个分量来表示。分别介于（0，155）一、图像的基础操作1. 获取图像并更改像素1.1 读入图像import cv2
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2024-01-30 01:44:01
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这几天基础OpenCV，练习写了一个去黑边程序，新手代码，记录一下。 该方法为扫描线法，遇到非黑边内的（0，0，0）黑色时，用坐标排除（不在边界上跳过）。 PS：这里还提供一种区域增长思路，找图片黑色区域，面积最大的区域为需要去除的黑边。基本思路遍历导入图片，遍历像素，找到黑边所在的矩形框坐标，剪切图片（一分为四）。根据矩形坐标，计算新的地理位置信息。删除带有黑边的图片和tfw文件信息打开和写入保
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2023-10-21 15:39:39
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一、原理
假设我们有一堆点（比如直方图反向投影得到的点），和一个小的圆形窗口，我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处（也就是点最多的地方）。如下图所示：
初始窗口是蓝色的C1，它的圆心为蓝色方框的C1_o，而窗口中所有点质心却是C1_r，很明显圆心和点的质心没有重合。所以移动圆心C1_o到质心C1_r，这样我们就得到了一个新的窗口。这时又可以找到新的窗
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2024-10-31 15:25:20
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特征矩的知识在概率论和数理统计中有介绍，空间矩的方法在图像应用中比较广泛，包括零阶矩求面积、一阶矩确定重心、二阶矩确定主方向、二阶矩和三阶矩可以推导出七个不变矩Hu不变矩，不变矩具有旋转，平移、缩放等不变性，因此在工业应用和模式识别中得到广泛的应用。目标物体灰度函数特征矩的公式定义如下：如果是二值图像，那么f(x,y)就变成在OpenCV中，可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩，opencv中的
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2024-04-27 18:49:08
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# 计算矩形重叠部分面积（Java实现指南）
在计算机科学中，矩形重叠问题是一个常见的问题。若给定两个矩形，如何计算它们的重叠面积是许多应用程序（例如图形界面、游戏开发等）中必不可少的功能。本文将引导一位刚入行的开发者如何用Java实现该功能。
## 1. 流程概述
在实现这个功能前，我们需要一套清晰的步骤。以下是计算矩形重叠面积的简单流程表：
| 步骤 | 描述
谈谈NITE 2与OpenCV结合提取指尖坐标 一 概念：Convexity hull, Convexity defects 如上图所示，黑色的轮廓线为convexity hull, 而convexity hull与手掌之间的部分为convexity defects.&nbs
