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
算法主要的方法为 public static List<List<Vector3>> GetEndCuttingPolygonVerticles(List<Vector3> originPoints, Vector3 startPos, Vector3 endPos)，list数组存的是网格的顶
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2024-04-03 12:58:18
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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
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2023-10-26 10:47:20
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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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参考：Contour Detection using OpenCV (Python/C++)边缘检测应用：运动检测和分割轮廓：连接物体边界的所有点，通常，轮廓指的是有相同颜色和密度的边界像素寻找轮廓步骤： 1.读取图像转为灰度图2.二值转换，将图像转为黑白，高亮目标物体（canny边缘检测或者二值化阈值）。阈值化把图像中目标的边界转化为白色，所有边界像素有同样灰度值（“same intensity
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2024-08-22 14:41:10
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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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opencv是一个很强大的机器视觉库，利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日，我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9，附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体，都是蓝色的，我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围，我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
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2023-11-16 14:41:52
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OpenCV单目视觉定位（测量）系统The System of Vision Location with Signal CameraAbstract:This passage mainly describes how to locate with signalcamera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Locate;Signalc
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2023-12-17 17:38:57
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人脸检测一种主流的方法就是类haar+adaboosting，opencv中也是用的这种方法。这种方法可以推广到刚性物体的检测，前提是要训练好级联分类器(比如说用类haar特征)，一旦训练数据弄好了，直接调用opencv中的类CascadeClassifier，用它的几个简单的成员函数就可以完成检测功能。所以说用起来还是很简单的。下面就是用的ope
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2024-03-04 06:51:18
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作者 | 李秋键今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是图像视频处理的技巧，你也可以将项目迁移到其他地方等，这仅仅是一个例子而已。我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么？”的问题，
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2024-02-02 18:19:32
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文章目录前言一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念2、Yolo算法原理概述二、opencv调用darknet物体识别模型（yolov3/yolov4）1、darknet模型的获取2、python调用darknet模型实现物体识别3、LabVIEW调用darknet模型实现物体识别yolo_example.vi4、LabVIEW实现实时摄像头物体识别（yolo_example_camera.v
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2023-11-21 19:29:00
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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、
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
目标检测技术作为计算机视觉的基础任务之一，在过去几十年取得了显著的进步，尤其近几年，随着深度学习的发展，基于深度神经网络的标准正框目标检测方法迅速取代了传统方法，成为智能安防、家居、出行等领域不可或缺的关键技术，比如人脸检测、人体检测、车辆检测、通用物体检测等。然而，还有一些场景的目标普遍带有任意旋转的多角度并且呈现密集排列，普通正框检测的方法无法满足需求，比如遥感目标检测、货架商品
前言： 第一种方法是人脸检测中最常用的是Haar-Adaboost算法，该算法首先在人脸检测中得到广泛运用，而后也被用于其它有关目标检测中。adaboost 是一套机器学习的框架，根据给出的正样本和副样本训练一个用于识别正样本一类物体的模型。这个模型的本质就是分类器，又叫做级联（cascade）分类器。本文主要是学习使用OpenCV自带的adaboost+haar特征程序
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2023-11-28 14:57:17
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简介本篇讲解opencv video鼠标选中的物体跟踪，使用的是opencv提供的calcOpticalFlowPyrLK。calcOpticalFlowPyrLK介绍void calcOpticalFlowPyrLK(InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts,
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2024-03-24 20:11:47
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跟踪就是在连续视频帧中定位物体，通常的跟踪算法包括以下几类：1. Dense Optical Flow 稠密光流2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi）3. Kalman Filter4. Meanshift and Camshift5. Multiple object tracking需要注意跟踪和识别的区别，通常来说
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2023-05-31 13:45:39
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Opencv识别物体大小在这里，我们通过opencv读取图像来识别我们所需要的物体尺寸，其中经过了一系列形态化处理，包括：灰度化–高斯滤波–边缘检测–膨胀–腐蚀–面积计算–轮廓检测–矩形识别–透视变换，以及各种绘制技巧，对大家学习opencv有很大的帮助。计算识别物体大小的方法其实很简单，如下图：已知白色背景的大小为30mm（目测30mm,没有测量，更注重讲解方法），其所占的像素假设为Z，通过op
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2023-10-24 22:02:44
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