这里写目录标题一级目录二级目录三级目录1、颜色不变性色温白平衡2、模板匹配3、HOG3.1 图像预处理3.2 计算图像像素梯度图3.3 细胞的梯度直方图3.4 块内归一化梯度方向直方图3.5 生成Hog向量3.6 高斯空域加窗3.7 Hog优缺点：4、HoughHough直线变换原理：hough圆检测梯度法缺点5、边缘检测**边缘检测的一般步骤：**最优边缘检测的三个主要评价标准:cannyso
卷积边缘问题图像卷积的时候边界像素，不能被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，所以当3x3滤波时候有1个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有2个像素的边缘没有被处理。处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在 四周各填充1个像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理之 后再去掉这些边缘。openCV中的处理方法常用的有如下几种：•
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2024-05-06 22:50:36
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rows, cols, _ = img.shape
matrix = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),0,0.5)
show_img_4 = cv2.warpAffine(img,matrix,(cols,rows))
plt.imshow(show_img_4)
plt.show()图像旋转matrix = cv2.getRotationMatri
图像滤波 滤波是信号和图像处理的基础任务之一。它选择性的提取图像的某些方面，认为这些方面在给定应用的上下文中能传递重要信息。滤波能够取出图像中的噪声，提取感兴趣的可视化特征，允许图像重采样等。滤波能够信号与系统理论中找到根源。我们会展示和滤波相关的重要概念，展示在图像处理应用中滤波器是如何使用的。首先，简单介绍频域分析的概念。我们观察一个图像时，能够看出不同灰度或色彩是如何在图像中分布
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2024-04-15 13:01:27
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1.基本概念空间平滑是指直接对源图像数据做空间变换以达到平滑的目的。它是一种邻域运算，即输出图像中任何像素的值是根据输入图像中对应像素周围一定邻域内像素的值重新计算得到的。图像平滑也称为模糊或滤波，是图像处理中常用的技术之一，进行平滑处理时需要用到滤波器核，根据滤波器核函数来实现不同滤波技术。图像中高频是图像中灰度变化剧烈点，低频是图像中灰度变化不大（平坦）的点，根据图像的高低频特性，可以设计相应
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2024-09-09 16:00:08
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在处理实际图像时，Java中的OpenCV库为我们提供了强大的工具。然而，很多项目中，经常需要去除图像中的横线，比如扫描文档或者机器视觉应用中的噪音线条。接下来，我将向大家介绍如何使用Java和OpenCV解决“java opencv去横线”的问题，以及这个过程中的挑战和进展。
## 背景定位
在图像处理的世界里，横线常常会对图像质量和后续分析造成干扰，导致识别率下降。因此，我们的初始技术痛点
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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python及opencv环境搭建完成后，开始正式的学习阶段。使用工具Python3.5，使用库numpy；opencv，一.OpenCV的图像读取显示及保存1. cv2.imread(filename、flag）读入图像（1）fliename 按照网上的说法，opencv的imread()不支持右斜线的路径书写（“D:\img\1.jpg”）方式。但是！！！经过实验发现i
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2024-02-27 12:48:47
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matlab wav格式音频去除人声（原理自查）先设立Hbs带阻函数（matlab2018a为例） 选择右上view可以查看函数效果如下 应用函数 代码块代码块语法遵循标准markdown代码，例如：function xinhaochuli(Hbs)
%clear; %Hbs需要调用不能使用clear
close all;
clc;
[x,fs]=audioread('林俊杰 - 可惜没如果.
后置滤波处理
后置滤波处理,大致有以下几个步骤
step 1: 长时预测
这段代码的主要目的是利用语音的长时相关来加强当前的语音信号
做法是在基音延迟附近搜索最佳基音延迟,利用历史解码出来的激励信号
对当前的激励信号做一个加权
step 2:共振峰感知加权,这个不用说了,加强共振峰处的能量
step 3:倾斜被偿,修正因为共振峰
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2024-08-11 13:22:12
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在我们使用Opencv进行视频处理跟踪对象时，我们通常可以借助视频原先的背景与当前的获取帧进行比较，通过一定的比较方法和API，我们可以有效地区分开视频中的背景和前景。这种方法我们称为背景减除(Background Subtraction)。我们在比较背景和当前帧时，通常采用两种算法：图像分割（GMM-高斯混合模型）和机器学习（KNN-K邻值算法）高斯混合模型分离算法：将图像分为3-5个高斯模型，
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2023-11-19 11:54:53
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1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）/*
A、名称：限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
B、方法：
根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），
每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效，
如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。
C、优点：
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
# 如何使用Python滤除摩尔纹
摩尔纹是一种在数字图像处理中常见的伪影，特别是在扫描图像或数字摄影时尤为明显。它通常表现为周期性或网格状的图样，影响图像的质量。在本文中，我们将讨论如何使用Python来识别并滤除摩尔纹，提升图像的视觉效果。
## 什么是摩尔纹？
摩尔纹是由图像中不同频率的纹理重叠导致的干扰现象。在数字图像中，当图案的细节超出屏幕或传感器的分辨率时，就可能出现摩尔纹。这种
椒盐噪声图像噪声之椒盐噪声（Salt And Pepper Noise）概述：椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。算法步骤：我们使用信噪比（Signal NoiseRate）衡量图像噪声，图象的信噪比应该等于
一）认识imfilter函数imfilter函数叫做实现线性空间滤波函数,主要功能可以实现多维数组的滤波，在图像领域就是对图像进行滤波。 滤波是一个统一的概念，在图像领域，图像的去除噪声点，图像提取边缘，图像平滑、模糊、增强等等都可以看成滤波。 用法：B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,…) 或写作 : B = imfilt
# 使用Python滤除点云中的地面
## 引言
在计算机视觉和机器人技术中，点云数据的处理非常重要。点云是由立体扫描或激光雷达（LiDAR）等设备生成的数据集合，通常用于表示三维空间中的物体和场景。这篇文章将探讨如何使用Python来滤除点云中的地面部分，为后续物体识别和场景理解打下基础。我们将介绍相关的工具包，并提供代码示例。
## 点云数据简介
点云数据通常由大量的三维坐标点构成，每
# 如何实现Python滤除雪花噪声
## 1. 介绍
在图像处理中，雪花噪声是一种常见的问题，会降低图像质量和影响后续处理。在Python中，我们可以通过一些技术和库来滤除雪花噪声，提高图像质量。本文将介绍如何使用Python实现滤除雪花噪声的过程，并通过代码示例来帮助你理解。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[获取图像] --> B[预处理]
原创
2024-04-30 04:39:03
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# 使用 OpenCV 过滤掉图像中的横线
在图像处理的任务中，有时我们需要去除图像中的一些干扰元素，比如水平的横线，尤其是在文档图像扫描或图像清理的场景中。如何利用 OpenCV 和 Python 实现过滤掉图像中的横线呢？本文将详细介绍整个过程和代码实现。
## 流程步骤
下面是实现这一功能的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
中横线是：hyphen 比如说red-headed 中的这个-而其他同志们回答的dash是指
原创
2023-05-08 19:32:10
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Opencv+Yolov3算法实现社交距离安全检测讲解和实战（Social Distance Detector） 在我们进行交流谈话时，人与人之间总要保持一定的距离，尤其是在疫情的情况下，人与人之间更要保持一定的安全距离，今天给大家来介绍一个检测社交距离的项目，实现社交距离检测器。 社交距离（Social Distance） 社会隔离是一
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2024-05-10 17:07:40
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