文章目录传统图像处理分割阈值分割一个应用场景opencv库中的阈值分割固定阈值THRESH_OTSU 大津法阈值自适应阈值 传统图像处理分割现在提到图像分割，很多人会直接想到当前火爆的深度学习的各种分割网络，比如实例分割，语义分割等。其实在传统的图像处理领域，也有一些分割算法，这些算法在通用的分割上来说没有深度网络的普适性好，但是在某些特殊场景是一个更轻量级的解决方案。也是图像处理学习过程中的毕竟
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2023-11-07 11:09:50
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前言常用1.在OpenCV中定义了好多函数用来操作图像矩阵，有两个矩阵相加的，相减的，混合的，下面我使用QT加OpenCV演示图像融合这个函数。 2.我的IDE是Qt creator,OpenCV的版本是3.30,系统环境是Linux。矩阵操作1.图像融合 OpenCV图像融合所用的函数是addWeighted（)。 函数原型：void addWeighted(InputArray src1, d
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2024-01-03 07:41:27
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虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体进行处理。 函数findContours()：可以将这些边缘像素合成轮廓。一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。 1）在opencv中，轮廓用标准模板库(STL)向量vector<>表示； 2）它处理的图像可以是Canny()函数得到的有边缘像素的图像，或者是t
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2024-02-26 11:06:12
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在这个博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 进行图像裁剪和合并，涵盖从环境配置到部署方案的各个环节。通过本篇博文，你将了解到整个流程的详细步骤，并实现相应的代码功能。
## 环境配置
在开始之前，我们需要配置 Python 和 OpenCV 开发环境。迷你思维导图如下，为你展示了配置过程中所需的步骤。
```mermaid
mindmap
root((Pytho
如果要合并两张或者多张图片，我们可以采用这样的思路，设置ROI。以合并两张大小320x240的图像为例：
A 需要创建一张640x240的图像image3。
B 把image3的ROI设置为Rect(0,0,320,240)，刚好可以放一张小图像。
C 然后把小图像image1 COPY到image3中。
D 重新设置ROI，针对第二张小图像image2重复B和C的操作。
IplImage* i
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2011-09-06 16:54:00
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实现两幅图像线性（不同系数下）的融合涉及到Opencv中两个关键的方法，addWeighted()和createTrackbar()addWeighted方法：函数原型：void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dty
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2024-03-21 20:03:56
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在图像处理中，我们通常需要将原图像与处理后的图像放在同一个窗口显示，这样便于比较。 首先，需要介绍Numpy中的两个函数：hstack()、vstack()。 函数原型：hstack(tup) ，参数tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。看下面的代码体会它的含义：
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2019-03-25 21:42:00
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# 使用OpenCV合并两张图像的完整指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python中的OpenCV库来合并两张图像。这个过程对于那些刚入行的小白来说可能有些复杂，但不必担心，下面我们将逐步讲解每一步的实现。
## 流程概述
合并两张图像的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装OpenCV库 |
| 2 | 导入
// openc
原创
2022-08-16 16:56:45
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《OpenCV轻松入门：面向Python》学习笔记(九）1-3 查找并绘制轮廓、矩特性及Hu矩4. 轮廓拟合4.1 矩形包围框4.2 最小包围矩形框4.3 最小包围圆形4.4 最优拟合椭圆4.5 最优拟合直线4.6 最小外包三角形4.7 逼近多边形5. 凸包5.1 获取凸包5.2 凸缺陷5.3 几何学测试5.3.1 测试轮廓是否是凸形的5.3.2 点到轮廓的距离6-7 利用形状场景算法比较轮廓及
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2024-02-03 21:17:44
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本文主要讲的是怎样将2幅图片叠加，就像电影里面有时候出现的镜头一样，2幅图片可以按照不同比例重叠，当然这里主要是利用opencv自带的函数addWeighted().参考资料为opencv自带tutiol及其代码。 开发环境：ubuntu12.04+opencv2.4.2+Qt4.8.2+QtCreator2.5. 实验功能： 单击Open image1按钮，打开第1幅图片并在
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2023-12-02 14:03:02
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图像拼接可以理解为三大步：按顺序读取多幅图像，并保证图像按照从左到右的顺序。发现这些图像像素之间的相关性（涉及到单应性）。将这些图像拼接成为一张全景图像。首先，需要了解如下几个概念。SIFT特征提取图像匹配计算单应矩阵假设我们使用同一部相机，用不同视角拍了两张照片，那么如何对这两张图片视角变换进行建模，将相邻的两张图片联系起来，就成为了一个问题。上图展示了一些几何变换。单应矩阵的作用在于，将图像平
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2023-07-29 12:46:00
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快速获得最新干货概述图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV执行图像拼接。鉴于一对共享一些共同区域的图像，我们的目标是“缝合”它们并创建全景图像场景。在整篇文章中，我们将介绍一些最着名的计算机视觉技术。这些包括：关键点检测局部不变描述符(SIFT，SURF等)特征匹配使用RANSAC进行的旋
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2023-12-27 11:15:12
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opencv官方文档：https://docs.opencv.org/3.4.1/da/d6e/tutorial_py_geometric_transformations.html opencv-python图像几何变换一、缩放二、平移三、旋转四、仿射变换1.opencv显示仿射变换前后的图像2.获取原图像上经仿射变换后的坐标五、透视变换1.opencv显示透视变换前后的图像2.获取原图像上经透视
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2023-08-30 06:36:01
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使用opencv分割图像（python实现）概述 本人在做无人农机的时候需要进行图像处理，寻找目标物并进行分割，于是总结网络各种小车寻迹等等demo，自己也终于把图像颜色分割做的七七八八，特来记录一下，留作以后参考。过程导包import numpy as np
import cv2读取图片（此处可以换成视频流，具体可以百度一下，原理相同，都是对一帧图片进行处理）image = cv2.imread
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2023-08-27 09:46:36
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本文仅做为本人学习记录。一、简介：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、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。今天我们就是用python学习OpenCV。二、读取与
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2023-11-01 21:23:24
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图像通道的合并与分离图像通道的合并与分离图像通道的合并与分离
原创
2021-08-02 14:17:30
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本小节，我们将学习在Python语言中利用OpenCV库来实现图片的读取、显示、保存，所有的这些图片都是一个numpy.ndarray，这三种操作都过cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()三个函数来实现，同时在文末，简要介绍了使用Matplotlib来显示图片。本文所使用opencv为opencv3.2版本，图片如下：1. 读取图片在OpenCV中使用cv2
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2023-06-30 14:17:34
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最近做了一个小实验，内容是图像的增强与合成，觉着挺有意思，记录一下。 首先效果是这样的： 利用Python和Opencv算法，实现下述功能： 1、 准备本人在纯色背景前的照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、 准备一张与上述人像图像大小相同的风景图片。（或者使用reshape) 3、 利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。 4、 利用图像处理算法将步骤3得到的照片中背景
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2023-10-06 10:06:13
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opencv进行rect检测时，当检测到多个rect，组成rect vector之后，有些rect是由一个区域误分割得到的，可以按照某种规格将这些rect合并为一个rect。比如按照x,y,width,height特性。可以先按照x坐标或者y坐标排序。 //按照X坐标排序bool BOCR::rect_rank_x(vector &vec_rects) {
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2022-05-29 01:14:37
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