在实现图像窗口展示的时候，经常出现图像过大或过小而无法有效的展示全图，opencv提供了cvResize()和resize()两个函数进行相应的缩放操作默认图片的坐标1、cvResize:函数原形CVAPI(void) cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation CV_DEFAULT( CV_INTER_LINEAR ))
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2024-02-29 11:07:14
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按
面积选择区域 select_shape二值化为了减少噪声的干扰，删除
面积小的区域，代码中将连通区域
面积（像素个数）不足100的区域认为是噪声点，并将其删除（即置为背景黑色）。 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#in
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2024-04-09 12:09:15
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KeyFrameGreenScreenExample是一个演示如何使用OpenCVForUnity库和Unity引擎实现绿幕抠像的示例项目。该项目使用了多张图像作为关键帧，并通过对关键帧进行透视变换和色彩校正等操作，将绿幕背景替换为指定的背景图像。具体来说，KeyFrameGreenScreenExample中的主要步骤如下：加载关键帧图像和背景图像，并获取绿幕区域的掩码。对关键帧图像进行透视变换
文章目录目标检测图像分割GrabCut算法图像搜索 目标检测目标检测可以使用HOG+SVM的方式实现。在单类别物体检测任务中，可以使用OpenCV的"特征点检测+特征描述"匹配方式快速检测目标，但是这种方式一般适用于单个物体检测。如果图片中存在多个同类别物体，就需要借助聚类方法来实现。 OpenCV中的ORB检测器算法采用FAST算法来检测特征点，使用BRIEF进行特征点描述（用于匹配特征点）。
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2024-06-05 20:23:29
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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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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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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，
使用 图像金字塔图像金字塔是视觉运用中广泛采用的一项技术。一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中:高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采
概述Blob即图像中一组具有某些共同属性（如，灰度值）的连接像素。使用Blob检测可以快速从灰度图像中定位跟提取各种常见的几何形状。Opencv提供了根据面积、灰度值、圆度、凸度、惯量进行过滤得到符合需求的各种Blob形状，实现检测的定位与检测。1.设置Blob检测器参数# Setup SimpleBlobDetector parameters
params = cv2.SimpleBlobDe
图像分割0. 前言1. 基础知识2. 点、线和边缘检测2.1 背景知识2.1 孤立点的检测2.2 线检测2.3 边缘模型2.4 基本边缘检测2.5 更先进的边缘检测技术3. 阈值处理3.1 全局阈值处理3.2 用Otsu方法的最佳全局阈值处理4. 基于区域的分割4.1 区域生长4.2 区域分裂与聚合4. 基于区域的分割4.1 区域生长4.2 区域分裂与聚合5. 补充：VS添加Image Watc
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，
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。
目录一，轮廓的发现与绘制二，轮廓分析（二值图像分析)?计算轮廓面积 : ?计算轮廓周长：?计算几何矩与中心距: moments(）?轮廓的外接矩形：?最小外接圆/拟合圆：minEnclosingCircle(）?拟合椭圆：fitEllipse(） ?拟合直线：fitLine(）?轮廓的凸包：convexHull(）?多边形逼近-逼近真实形状：approxPolyDP(
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2024-05-09 23:39:12
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深度学习作为今年来一个新兴的研究方向，如今真的是不要太火；而OpenCV作为一个久负盛名的开源视觉处理库，也一直被用在卷积神经网络的开源工具——caffe中，用来处理图像。而OpenCV再进入3.0时代以后，也顺应民意加入了DNN模块，能够与caffe无缝对接！1、要想在OpenCV中运行dnn，首先得编译OpenCV3以上版本的源码，因为dnn模块封装在OpenCV的contrib库中，本博客选
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2024-04-05 15:18:09
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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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Python OpenCV 轮廓特征1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和
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2024-04-27 18:41:48
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今天我们来学习一下OpenCV中的滤波，滤波主要分为两大类，一类是线性滤波，另一类是非线性滤波，而今天呢，我们主要来学习线性滤波，非线性滤波我们放到下一次来学习。线性滤波主要分为“方框滤波”、“均值滤波”以及“高斯滤波”；非线性滤波主要分为“中值滤波”和“双边滤波”。一、线性滤波相关理论1、平滑处理“平滑处理“(smoothing)也称“模糊处理”(bluring)，是一项简单且使用频率很高的图像
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2024-05-11 15:55:47
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openCV生成mask掩膜，再根据mask生成ROI图片需求背景获取ROI图片：现在有一张图片，用户能够在坐标上选择一些点组成一个区域，这个区域称为用户感兴趣的区域，需要利用mask掩膜生成，需要生成mask图片、ROI图片，要求使用OpenCV+Java实现。概念解释ROIROI: region of interest 感兴趣的区域openCVOpenCV（Open Source Comput
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2024-05-30 07:36:07
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# 使用Python与OpenCV计算凸包面积
在计算机视觉和图像处理的领域中，凸包是一种重要的几何概念。简单来说，凸包是一个点集的最小凸多边形，它将所有点包围起来。这一概念在物体检测、形状分析等应用中非常常见。
本文将介绍如何使用Python和OpenCV库计算凸包面积。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务：
1. 读取图像并进行预处理
2. 找到图像中的轮廓
3. 计算轮廓的凸包
4.
题目：给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。
求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。 解法一：暴力法（已经是优化的暴力法） def findmaxarea(nums):
l = len(nums)
temp = 0
lowest = nums[0]
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2024-10-07 18:23:28
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