今天介绍一个正常表格的检测方法，针对在本次项目中的另一个对象。这个算法采用的是opencv中的查找闭合轮廓的方法来确定是否为一个表格。但是这个方法很有很大的缺点，闭合轮廓里面是否为表格的准确性不好确定。---->Today I will introduce a normal table detection method for another object in this proj
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2024-02-11 11:58:42
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目录1. 背景2. 修复步骤2.1 图像灰度化，并进行高斯模糊2.2 对图像进行阀值处理2.3 查找轮廓2.4 利用存储的值了解表格的位置2.5 提取所有的水平线和垂直线2.6 合并垂直和水平的两个模版3. 完整代码 1. 背景如果大家在输入图像时，看到的第二行中的单元格线未完全链接，在表格识别种，由于单元格不是闭合的框，算法将无法识别和考虑第二行，本文提出的解决方案不仅适用于这种情况。它也适用
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2024-03-26 07:07:56
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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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import cv2
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
"""
函数的格式为：kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags)
（1）data: 分类数据，最好是np.float32的数据，每个特征放一列。之所以是np.float32原
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2024-04-06 21:47:44
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前段时间参加了一个表盘指针读数的比赛，今天来总结一下数据集一共有一千张图片：方法一：径向灰度求和基本原理：将图像以表盘圆心转换成极坐标，然后通过矩阵按行求和找到二值图最大值即为指针尖端导入需要用到的包import cv2 as cv
import numpy as np
import math
from matplotlib import pyplot as plt
import os图像预处理去
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2024-04-01 06:33:57
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今天在复习之前的OpenCV的学习内容时，发现自己对OpenCV的LUT这个函数理解得不是很透彻，研究了一上午终于是搞明白了，但自己在学习的时候发现对于这个函数的解释很少，现在把自己的理解分享出来，给大家一个参考。 首先看下我测试用的程序：#include <cv.h>
#incl
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2024-04-03 14:31:04
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开始之前我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法,
我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节,那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, 【技术综述】一文道尽传统
分类： 图像处理
图像去雾
暗原色先验
hazeremoval
导向滤波
的效果见 ：://video.sina.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例：视频去雾效果 在图像去雾这
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2024-05-21 10:50:46
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经图像信息输入系统获取的源图像中通常都含有各种各样的噪声和畸变，会大大影响图像的质量。因此，在图像进行分析之前，必须先对图像质量进行改善。通常，采用图像增强的方法对图像进行改善。图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和工艺的适应性，以及便于人与计算机的分析与处理，以满足图像复制或再现的要求。在OpenCV中处理图像降噪的方法主要有：图像均值平滑滤波（blur）、高斯平滑滤波（Ga
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2024-02-10 09:53:11
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文章目录一、原理二、代码实现1.提取人脸2.获取人脸的特征点人脸识别三、结果1.提取人脸效果2.提取特征值3.人脸预测四、总结五、参考 一、原理参考前面的博客基于OpenCv+Python+Dlib实现简单人脸数据采集二、代码实现1.提取人脸输入需要录制的人的姓名用来创建对应文件夹来保存图片，通过摄像头捕获到的图片进行人脸检测，当检测到人脸后用矩形进行标注。按下s键进行保存，ESC键盘退出。im
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2024-08-08 15:56:13
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去毛刺、倒角这些小工序往往在工作中不可小觑，今天小编总结了过去分享的一些资料，希望能给大家的工作带来帮助。
第一种：
通快电动工具Deburrer去毛刺机，这种小工具可以直接在板面上去掉毛刺，并且切边无氧化，类似于这样的小工具30°、45°、60°的倾角皆可使用，还可用于弯曲边缘。
建议在w
一坑未平，一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了，通用于身份证通行证等各类证件识别，车票识别，彩票，发票等各类票据识别，车牌识别，温度仪表盘等。 接下来即将进行的工作是图像去去除雨滴，去雾，去除噪声，去尘土和去模糊等都是这一类的，图像复原（低级图像处理/视觉任务）。采用生成对抗网络和感知损失
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2024-04-05 21:58:40
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39 Meanshift 和 和 Camshift目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的。假设我们有一堆点（比如直方图反向投影得到的点），和一个小的圆形窗口，我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处（或者是点最多的地方）。如下
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2024-08-26 19:56:05
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任务：用c++在图片上画线之前用过python的opencv，所以直接想到了用c++的opencv来画线。但关键就是VS中如何配置c++ opencv库的问题： vs中opencv库的配置： 1、创建工程：可以创建控制台工程也可以创建空工程。 2、打开解决方案资源管理器和属性管理器 打开解决方案资源管理器：视图>>解决方案
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2024-04-07 20:10:42
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这是一个简化的实现算法，完整的算法请参考： Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior ——CVPR 2009 // define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#defin...
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2014-11-16 13:33:00
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文章目录目的去畸变过程十四讲代码实现 目的找到正确图像与畸变图像像素点之间的映射关系去畸变过程① 已知像素 (u,v)—>计算其对应的归一化坐标（x,y） ② 通过畸变公式计算该归一化坐标对应的畸变归一化坐标（x_distorted,y_distorted） ③ 通过坐标转换公式，计算畸变归一化坐标所对应的像素坐标（u_distorted,v_distorted）至此，找到了正确图像与畸变
图像载入imread()函数Mat imread(const string& filename, int flags = 1);第一个参数为文件名 第二个参数为载入标识flags > 0 返回一个3通道的彩色图像flags = 0 返回灰度图像flags < 0 返回包含Alpha通道的加载图像若要载入最真实无损的源图像，可flags = 2 || flags = 4imsho
参考连接：https://stackoverflow.com/questions/32125281/removing-watermark-out-of-an-image-using-opencv好久不见，大家好啊，最近太忙了，搞得好久没更原创文了（说到底还是懒，)，这两天在 Stackoverflow 上面看到了一个有趣的案例，是关于OpenCV 的一个讨论，讨论的主题就是如何用 OpenCV 来
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2024-02-19 17:16:36
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opencv常用数据结构点point类定义：一个包含两个整形数据成员x和y的以及一些简单成员方法的类类型变形:Point2f : 二维单精度浮点型点类Point2d : 二维双精度浮点型点类Point3i : 三维整形点类 尺寸Size类定义：Size类与点Point类的表示十分类似. 最主要的区别是,Size(尺寸)类的数据成员是width和height. 而Point类的数据成员是坐标点 一般
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2024-07-11 18:59:16
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分水岭操作的原理及实现分水岭操作的原理： 把图像看成是山峰与山谷的交汇。山峰就是转化成灰度图后数值大的地方，山谷就是转化成灰度图后数值小的地方。在每个山谷以不同颜色的水从下至上注入进来，水位线在每个山谷慢慢上移，最终不同颜色的水会交接，交接处就是我们要找的分水岭。分水岭操作的实现，以及一些关键的解释都在代码块中：# 分水岭操作:
# 流程：输入图像--->灰度--->二值化--->
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2024-10-12 10:14:46
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