游戏预览：完成度90%，约3000行，过年这几天全用在这上面了由于尚未学到QT等，因此只能在黑窗口下面制作了未完成的部分：①战斗代码未优化（800行，精简后应该能降到200行左右）②关卡掉落预留位置了，但是没有加入（加入掉落很简单）③可以通过程序来手动添加关卡，但未加入这个功能。④大概这样吧。完成的部分：①支持卡牌查询，卡牌仓库查询，装备仓库查询。②通关，选择地图，然后从地图选择关卡。支持我方5人
基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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文章目录展示卡牌卡牌展示效果打出卡牌敌人释放技能需求制作流程抽牌：弃牌：一些问题抽牌查看卡牌查看抽牌堆查看弃牌堆卡牌效果的实现 还没学到设计模式，所以自己和同学捣鼓了一个，请各位大神多多指教！ 源码已经添加到我的github，跳转至https://github.com/HMY777/GameProject.git下载 整个项目的压缩包下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/
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2024-05-13 14:33:07
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# Python实现水洗吊牌文字提取的完整流程
在今天的教程中，我们将学习如何使用Python实现水洗吊牌的文字提取。整个过程分为几个步骤，以确保我们能顺利完成任务。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 准备环境 | 安装必要的库，例如 OpenCV 和 pytesseract |
| 2. 读取图片 | 使用 OpenCV 读取水洗吊牌的图
昨年写的OpenCV处理表格的东西搞丢了，这几天拿到了一点图片数据，想起来需要继续做完但是又找不到代码了，翻遍了硬盘还是没找到代码，今天呆在电脑前，还是觉得应该有始有终，再做一个吧，不知道这次能坚持多久。2020年4月29日 00:00:49目的：使用OpenCV获取到表格主体轮廓，并用红线画出轮廓。4月29日的进度为了方便后续桌面开发，暂时用C#作为编程语言。//通过图片框拿到Mat
Bitma
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2024-04-06 21:47:39
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OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
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2023-07-07 23:07:57
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识别表格轮廓要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由
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2024-03-25 07:11:03
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图像直方图捕捉方式呈现一个场景使用可像素强度值。通过分析像素值得分布在一个图像，可以使用此信息来修改甚至可以提高一个图像。查找表定义了如何将像素值转换为新的值。表的第i项表示相应对应灰度的新值。newIntensity= lookup [ oldIntensity ] ; OpenCV cv::LUT 对图像应用查找表以生成新图像。 可能说到这里，大家还是不太清楚怎么用，下面
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2024-04-23 09:57:38
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作者 | 小白小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检
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2024-02-19 13:49:12
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问题：如果文字大小存在比较大的差异时，怎么办？ 答：这里给出另外一种策略，不是使用投影直方图，而是使用膨胀以及寻找连通区域。进行分割。 1）对图像二值化 2）对二值化之后的图像进行膨胀操作（dilate） 3）在2）得到的结果上寻找联通区域的边界（findContours）。 4）利用3）得到的结果画出方框。 本文是对这里的文章的另一种实现。使用C++。首先，读取图片Mat img =
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2024-03-23 12:38:19
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OpenCV基于颜色信息的车牌提取车牌提取的方法主要有：基于纹理特征分析法、基于数学形态学分析法、基于边缘检测的定位分析法、基于小波分析的定位分析法、基于彩色信息的定位分析法，本文采用的方法是基于颜色信息的定位分析法。 本文主要参考了以下这一篇博客，该博客是用C++编写的算法，我参考其方法用Python实现了一遍。参考的博客（C++编写的算法） 在代码中，我详细地注释了每一个步骤流程以及一些注意事
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2024-07-04 06:13:34
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*提取直线、轮廓和区域之前的二值边缘分布图有两个缺点。首先，检测到的边缘过厚，这导致更加难以识别物体的边界；第二，通常不能找到这样的阈值：低到足以检测到图像中的所有重要的边缘同时又避免产生太多无关紧要的边缘。Canny算法试图解决这样的问题。使用cv::Canny()函数需要给出低阈值和高阈值两个阈值。canny算子通常是基于sobel算子，低阈值是宽松阈值，很多不需要的也被检测出来了；高阈值则界
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2024-04-25 18:44:21
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一、目标：将图像中我们需要的部分提取出，进行扫描，提取出其中的文字。二、思路：首先我们要定位我们在图像中需要的部分，将其轮廓提取出。 - 1将图像变换大小 - 2灰度化，高斯滤波，边缘检测 - 3轮廓提取 - 4筛选第三步中的轮廓，选择其中较大的 - 5绘制轮廓的近似，返回其中有四个点的轮廓image = cv2.imread(args["image"])
ratio = image.shape[
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2023-11-20 08:21:25
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在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。 OpenCV学习笔记(十二）1. 用分水岭算法实现图像分割与提取1.1 算法原理1.2 相关函数介绍1.2.1 形态学函数回
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2024-01-09 17:05:36
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本次模式识别课程要求实现路标检测，训练集只给了5个样本，测试集有50个样本，听说HOG特征+特征匹配就能达到很好的效果，因此采用了这种方法。在python-opencv里，有定义了一个类cv2.HOGDescriptor，使用这个类就可以直接提取图片的HOG特征。图片没有要求，3通道和单通道的我试一下结果一样。 网上关于这个类的介绍很少，翻了好多内容才找到了一部分。首先来看一下如何直接使用构造函数
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2024-01-03 11:00:59
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一、边缘提取常用算子1、sobel算子边缘检测//Sobel梯度算子
void imageSobel(){
const char* name = "lena.tif";
IplImage* image = cvLoadImage(name, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if (image == NULL){
printf("image load failed.\n
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2024-06-29 20:23:56
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OpenCV中给出了很多种提取对象特征的方法。 从简单的图像色块>图像阈值分割>轮廓查找>特征点检测>直方图检测等等有很多。这些简单的方法看似没有什么实际的场景可以直接拿来使用，但是就学习的时候拿来学习学习是非常恰当的。 下面就按照颜色阈值的方式来查找图像中的蓝色物体，提取出对象的掩膜并进行覆盖。色域转换通常情况下，摄像机直接采集到的图像是RGB色域的（在Opencv中三通
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2023-11-09 10:25:17
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Canny算子是John.F.Canny于20世纪80年代提出的一种多级边缘检测算法。该算子最初的提出是为了能够得到一个最优的边缘检测，即：检测到的边缘要尽可能跟实际的边缘接近，并尽可能的多，同时，要尽量降低噪声对边缘检测的干扰。是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用的图像处理方法。总共可以分为五步：高斯模糊GaussianBlur。将输入的彩色图像进行高斯模糊来去掉噪声灰度转换cvtColor。
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2024-08-14 11:59:20
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目录一、Opencv中常用的图像的读取方法二、形态学操作中核的生成getStructuringElement()函数三、Opencv中图像的三种二值化:threshold、adaptiveThreshold、Otsu 二值化四、图像模糊均值滤波Blur()函数 一、Opencv中常用的图像的读取方法1、直接根据图片路径进行读入String img_path = "C:/Users/mak
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2024-02-13 21:06:56
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案例 ©Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、读取图像知识储备：图像分割与提取的概念 在图像处理的过程中, 经常需要从图像中将前景对象作为目标图像提取出来。例如无人驾驶技术, 我们关心的是周围的交通工具, 其他障碍物等, 而对于背
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2023-09-26 22:26:55
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