上一篇文章中给出了一种对表格进行矫正的方法，但是只能用于只有一个表格的情况，对于有多个表格的情况的矫正的方法，将在这篇文章中给出。一， 函数的介绍（1）Homography（.....）函数返回映射关系H（3*3的矩阵） CV_EXPORTS_W Mat findHomography(
InputArray srcPoints,
InputArray dstPoin
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2024-02-12 16:38:51
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边缘区域的定义：图像上的一个区域位于边缘。如下图所示： 标号1 为一个边缘区域现在希望可以将图像中的边缘区域去除。一个简单的思路如下： 遍历图像上下左右四条边界上的像素。设置一个计数器和一个最小边界阈值。当边界满足要求的像素个数大于阈值，就作为一个待处理区域。并选取其中一个坐标点作为种子点进行满水填充为0。代
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2024-02-19 17:00:14
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目录人脸识别数据集的建立1.采集脸部图片20张，保存到文件夹中2.分别将每张图片的特征点数组保存到一个独立的表格，通过20张图片的特征，计算出平均特征并保存到表格。3.通过已经保存的数据，打开摄像头，对捕获到的人脸进行特征提取，与平均特征进行误差计算（欧几里得距离），当误差小于一定阈值时，判断为同一个人，否则判断为 unknown人脸识别数据集的建立1.采集脸部图片20张，保存到文件夹中impor
分水岭算法是用于分割的经典算法，在提取图像中粘连或重叠的对象时特别有用，例如上图中的硬币。 使用传统的图像处理方法，如阈值和轮廓检测，我们将无法从图像中提取每一个硬币，但通过利用分水岭算法，我们能够检测和提取每一个硬币。在使用分水岭算法时，我们必须从用户定义的标记开始。这些标记可以通过点击手动定义，或者我们可以使用阈值和/或形态学操作等方法自动或启发式定义它们。 基于这些标记，分水岭算法将输入图像
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2024-02-25 10:41:00
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工具：wps1.首先一般人都是没有安装VBA宏插件的，此时我们就需要先下载并安装一个wps VBA宏插件，安装成功后;（直接百度搜索下载并安装即可，网上很多，示例如下）安装插件成功后，需要关闭wps再打开，就可以看到宏已经安装成功； 2.安装VBA插件成功后，按住ALT+F11，在出现的界面点击工具栏 插入》模块； 3.在出现的弹窗粘贴下面代码段；Sub
ROI（region of interest）——感兴趣区域。1.用途这个区域是图像分析所关注的重点。圈定这个区域，以便进行进一步的处理。而且，使用ROI指定想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理带来不小的便利。2.定义ROI方法使用表示矩阵区域的Rect。它指定矩阵的左上角坐标（构造函数的前两个参数）和矩阵的长宽（构造函数的后两个参数）以定义一个矩阵区域。 // 定义一个Mat类型
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2023-10-26 10:47:20
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灰化、Canny边缘检测、Hist直方图计算、Sobel边缘检测、SEPIA(色调变换)、ZOOM放大镜、PIXELIZE像素化
》图像信息获取保存、处理和显示：
1.在OpenCV中一般都是使用Mat类型来存储图像等矩阵信息，所以我们可以声明一个Mat对象用来作为实时帧图像的缓存对象：
//缓存相机每帧输入的数据
private Mat mRgba;
对象实例化以及基本属性的设
原创
2021-07-07 14:40:11
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ROI（region of interest）——感兴趣区域。1.用途这个区域是图像分析所关注的重点。圈定这个区域，以便进行进一步的处理。而且，使用ROI指定想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理带来不小的便利。2.定义ROI方法使用表示矩阵区域的Rect。它指定矩阵的左上角坐标（构造函数的前两个参数）和矩阵的长宽（构造函数的后两个参数）以定义一个矩阵区域。// 定义一个Mat类型并
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2023-06-16 08:43:18
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首先，为什么我们需要作物?裁剪是为了从图像中移除所有不需要的物体或区域或者是突出图像的一个特殊特征。与Numpy使用切片操作实现裁剪不同，OpenCV没有特定的函数来进行裁剪操作。读取的每个图像都存储在一个2D数组中(对于每个颜色通道)。只需指定要裁剪的区域的高度和宽度(以像素为单位)即可。1.简单版本代码实现下面的代码片段展示了如何使用Python和c++裁剪图像。在后面的文章中，你将会更详细地
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2023-10-29 23:49:15
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Meanshift（均值漂移）是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法。Meanshift不仅能够用于图像滤波，视频跟踪，还能够用于图像切割。(x,y,r,g,b)，均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域，能够理解为数据分布最集中的区域。opencv自带的meanshift切割函数cvPyrMeanShiftFiltering()中，就专门
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2024-06-16 16:14:07
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Mar 21 12:42:15 2019@author: lg"""import cv2import numpy as np # 形态学处理def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlu...
原创
2023-01-12 23:51:54
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# 使用Python OpenCV进行图像切割
在图像处理领域，OpenCV是一个强大的工具，它提供了众多的功能来操作和分析图像。本文将深入探讨使用Python语言结合OpenCV库进行图像切割的基础知识及应用，包括代码示例和完整的讲解。
## 什么是图像切割？
图像切割是从图像中提取出特定区域的过程。通常，我们会根据对象的边界或特征来进行切割。采用合适的切割方式，可以帮助我们实现目标检测、
一、图像像素的操作访问图像像素值是图像处理的基本操作。OpenCV提供了很多访问方式，比较常用的三种方式： （1） 通过指针访问 （2） 通过迭代器访问 （3） 动态地址计算，通过at()函数实现方法比较： （1）用指针访问像素，速度最快；但在彩色图像处理中，如果要单独对某一个颜色分量处理，则需要通过数学公式计算，不是很直观； （2）推荐
背景虚化算法研究一，背景虚化特点研究玩单反的人经常会使用背景虚化来拍摄一些很漂亮的照片，但是，单反毕竟不是每个人都可以玩的，因此，出现了很多软件算法来实现的背景虚化效果。我们要实现背景虚化，首先要了解单反拍出的背景虚化的照片有什么特点，只有这样，才能写出更接近真实的算法。经过我的总结，背景虚化有如下几个特点：1,聚焦的物体成像要清晰(也就是焦平面内要清晰)；2，焦平面之外的景物成像是模糊的；3,距
一共分为三步实现：1，windows安装OpenCV
2，springboot整合OpenCV
3，实现全景图切割合并
windows安装OpenCV下载OpenCV 官网下载地址：https://opencv.org/releases/ 这里下载的是windows版本的 下载完成后得到exe程序安装包 运行exe安装包后得到 到这一步其实就已经完成了，特别简单！！！ 但是我当时在网上看的时候
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2024-02-26 10:04:22
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# Python图片表格切割
在数据可视化和图像处理中，我们经常会遇到需要对图片或表格进行切割的需求，以便进行进一步的处理或分析。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助我们实现这一目的。本文将介绍如何使用Python对图片和表格进行切割，并提供相关的代码示例。
## 图像切割
首先，我们来看如何使用Python对图片进行切割。在Python中，可以使用PIL库（P
原创
2024-04-08 04:22:07
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环境：VS2017+OpenCV3.3+C++ 什么是图像切割？在一幅图像中，如果我们只对其中的部分目标感兴趣，这些目标通常占据一定的区域，并且在某些特性（如灰度、轮廓、颜色和纹理等）上和临近的图像有差别。这些特性差别可能非常明显，也可能很细微，以至肉眼察觉不出来。随着计算机图像处理技术的发展，我们可以通过计算机来获取和处理图像信息。图像识别的基础
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2023-09-17 18:17:50
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# 使用 OpenCV 和 Python 切割图片的详细指南
在这篇文章中，我们将介绍如何用 OpenCV 和 Python 来切割图片。切割图片是图像处理中的一个常见任务，特别是在需要特定区域或对象时。我们将一步步地引导你完成整个过程，并确保你能独立实现这一功能。
## 整体流程
以下是切割图片的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-07 05:53:12
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# 使用OpenCV在Java中切割图片的技巧
作为一名刚入行的开发者，学习如何使用OpenCV进行图像处理是一个非常重要的技能。在这篇文章中，我将为你详细介绍如何在Java中使用OpenCV切割图片。我们将通过几个简单的步骤来实现这个目的。
## 整体流程
以下是实现切割图像的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
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什么是反向投影：反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲， 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。例如， 你有一个肤色直方图 ( Hue-Saturation 直方图 ),你可以用它来寻找图像中的肤色区域:直方图反向投影的步骤：1. In each pixel of our Test Image (i.e. p(i
