Opencv入门系列六主要内容：图像平滑处理：通过特定的操作在保证原图像特征完整的前提下，滤除一些噪音信号，将图像信息相邻像素点差距较大的进行近似处理。这里不同的滤波对应不同取近似值的方法。图像平滑处理对应的是英文Smoothing Images。图像平滑处理通常伴随图像模糊操作，因此图像平滑处理有时也被称为图像模糊处理，图像模糊处理对应的英文是Blurring Images。均值滤波方框滤波高斯
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2024-04-23 14:30:39
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图像均值漂移概述✔️ MeanShfit 均值漂移算法是一种通用的聚类算法，通常可以实现彩色图像分割。基本原理✔️ 对于给定的一定数量样本，任选其中一个样本，以该样本为中心点划定一个圆形区域，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大处的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。彩色图像分割✔️ 均值迁移可以不断分割找到空间颜色分布的峰值，然后根据峰值进行相似度合并，解决过度分割问题，
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2024-08-26 19:49:22
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内容有： 均值滤波 cv2.blur()，方框滤波 cv2.boxFilter()，高斯滤波 cv2.GaussianBlur()，中值滤波 cv2.medianBlur()滤波可理解为，平均卷积操作。对于图像上存在的噪声点，通过滤波平滑处理操作，可以去除噪声点。在开始前我们先导入需要用的库文件，获取需要用到的图片。import cv2
# 指定图像所在文件夹位置
f
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2024-04-12 04:02:41
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图像梯度处理 文章目录图像梯度处理一、图像梯度-Sobel算子二、图像梯度-Scharr算子三、图像梯度-laplacian算子四、常用函数 计算梯度： 相当于划一竖线，计算该线左右两边的像素值的差 一、图像梯度-Sobel算子 Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值，即水平、竖直方向的梯度import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
imp
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2024-05-20 23:37:54
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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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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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# 使用 Python OpenCV 计算图片中的白色面积
在图像处理的任务中，计算特定颜色（如白色）的面积是一个常见的应用场景。接下来，我将指导你如何使用 Python 中的 OpenCV 库来实现这一目标。以下是我们将要完成的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 转换颜色空间
原创
2024-10-09 06:19:51
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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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1、问题描述：轮廓的面积contourArea（）得出一个面积，后面利用宽*高得出一个面积，两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。2、contourArea（）findContours() 提取轮廓， contourArea() 计算轮廓面积。ContourArea计算轮廓的面积使用格林公式。格林公式是什么？在高数的曲线曲面积分部分，格林公式、高斯公式和斯托克斯公式是三
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2024-03-22 10:47:02
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这里即有AI，也有大道理。 1、问题描述：轮廓的面积contourArea（）得出一个面积，后面利用宽*高得出一个面积，两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。 编辑添加图片注释，不超过 140 字（可选） 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 2、contourArea（）findContours() 提取轮廓， contourAre
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2024-05-10 17:51:29
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本篇记录学习图像梯度的计算。查找图像渐变，边缘等将学习以下函数：cv2.Sobel（），cv2.Scharr（），cv2.Laplacian（）等原理：梯度简单来说就是求导。OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器： Sobel，Scharr 和 Laplacian。 Sobel， Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。 Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯
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2024-05-21 12:02:11
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1、 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象 格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn) 作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。 算法： (1)Determine the connected components. L = bwlabeln(BW, conn); (2)Compute the area of each com
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2024-03-25 18:41:08
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# Python使用OpenCV提取图像面积
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导一位刚入行的小白如何使用Python结合OpenCV库来提取图像的面积。在本文中，我将详细介绍整个流程以及每一步需要做什么，包括所需的代码和注释。通过本文的指导，希望能帮助小白顺利完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们来看一下实现提取图像面积的整个流程：
```mermaid
journey
原创
2024-03-21 05:58:52
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一、简介这里主要介绍图像简单阈值处理，自适应阈值处理和Qtsu阈值处理。二、简单阈值图像处理简单阈值图像处理我们需要使用cv.threshold()函数，该函数第一个参数是图像数据（必须为灰度图），第二个参数为阈值，第三个参数为超过阈值的像素值的最大值，最后一个参数为二值化类型。 各种阈值类型计算原理如下： 以下为示例代码：import cv2 as cv
import numpy as np
f
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2024-06-20 12:14:43
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OTSU算法：就是计算出灰度图最佳阈值的算法1.先对灰度图进行直方图计算并归一化处理，得到0-255之间每个像素在灰度图中出现的概率，即表示为某个像素在灰度图中出现了n个，灰度图总的像素点为N个，则这个像素的出现概率为Pi=n/N2.每个灰度图可以由阈值k将灰度图分为A，B两大类，很容易得到A，B类在灰度图中的出现概率以及灰度均值3.计算灰度图A,B类得类间方差，在最佳阈值K处，求得的类间方差最大
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2024-03-27 07:56:02
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# Python OpenCV 求多边形面积
在计算机视觉和图像处理中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常强大的库。在许多应用场景中，尤其是在形状分析中，计算多边形的面积是一个非常常见的需求。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来计算多边形的面积，并通过代码示例帮助您理解。
## 什么是多边形及其面积？
多边形是由若干条线
轮廓面积轮廓面积是轮廓重要的统计特性之一，通过轮廓面积的大小可以进一步分析每个轮廓隐含的信息，例如通过轮廓面积区分物体大小识别不同的物体。轮廓面积是指每个轮廓中所有的像素点围成区域的面积，单位为像素。OpenCV 4提供了检测轮廓面积的**contourArea()**函数，该函数的函数原型在代码清单7-15中给出。double cv::contourArea(InputArray contou
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2024-03-18 10:06:26
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小强学AI第一部《小强学python+opencv》写在前面：有没有想过使用Python + OpenCV来实现人脸识别？ 想想就有点小兴奋吧。 小强也是不久前才了解到可以使用Python + OpenCV进行图像处理。觉得有趣就想学习一下。 在这里，把我学到的小知识记录一下，也为了自己以后方便查看。 也希望有相同兴趣的同学搭个伴，一起学习。更希望得到大牛们的指点和鼓励。完成此课后，我设置
【前言】图像预处理对于整个图像处理任务来讲特别重要。如果我们没有进行恰当的预处理，无论我们有多么好的数据也很难得到理想的结果。 本篇是视觉入门系列教程的第二篇。整个视觉入门系列内容如下：理解颜色模型与在图像上绘制图形(图像处理基本操作)。基本的图像处理与滤波技术。从特征检测到人脸检测。图像分割与分水岭(Watershed)算法(TBU)在边缘和轮廓检测中，噪声对检测的精度有很大的影响。因此
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2023-11-08 21:22:40
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定义：在统计学中，直方图是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，他的两个坐标分别是统计样本（图像、视频帧）和样本的某种属性（亮度，像素值，梯度，方向，色彩等等任何特征）。 （一）首先学习直方图的均衡化：C++ void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)
//第一个参数，源图像，需为8位单通道图像
//第二个
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2024-05-09 08:54:54
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