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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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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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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关于提取车道线的问题，请大佬指教提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图
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2024-06-04 11:13:52
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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
滤波的目的有两个:1、抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;
2、是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。对滤波处理的要求有两条:1、是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;
2、是使图像清晰视觉效果好。一、方框滤波方框滤波算法的原理很简单,指定一个XY的矩阵大小,目标像素的周围XY矩阵内的像素全部相加作为目标像素的值,就这么简单。其中，当normalize为true时，方框滤波也就成
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2024-03-06 11:15:11
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函数polylines()可用来根据点集绘制多条相连的线段，也可用来绘制多边形。函数polylines()有两种原型，这里只向大家介绍比较常用的那种原型。函数polylines()的C++原型如下：void cv::polylines(InputOutputArray img,
const Point *const * pts,
上个教程我们讨论了霍夫线变换，这次我们来看看霍夫圆变换。原理霍夫圆变换和霍夫线变换的原理类似。霍夫线变换是两个参数(r,θ)，霍夫圆需要三个参数，圆心的x,y坐标和圆的半径.如下对应的三个参数c1,c2,c3：例如:其形状和：类似，该函数是由z=x沿z轴旋转而成的圆锥曲面。对于xy平面的一个点x0,y0(上述对应的点为（1,1）），则对应的由c1,c2,c3组成三维空间的空间曲面。对于c1,c2,
验证码的去噪一、目的：针对现在网站的验证码存在许多噪声， 所以计算机在识别时会出现一些错误， 所有就要使用一些方法来将一些干扰线，也就是“噪音” 进行去噪，这儿使用opencv(cv2)，和 opencv来实现验证码的去噪.二、主要步骤：0、导包import cv2
import numpy as np1、读取图片，图片的灰度化处理img = cv2.imread('./captcha.jpg')
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2023-11-19 07:35:38
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文章目录1.原理2.去除彩色图像噪声3.去除视频(短序列)噪声 1.原理在图像平滑小节介绍了很多算法，如高斯模糊、中值模糊等，它们在一定程度上可以很好地去除少量的噪声。在这些技术中，我们在像素周围取一个小的邻域，并做了一些操作，如高斯加权平均、值的中值等来替换中心元素。简而言之，像素的噪声去除是其邻近区域的局部。噪声有一个性质。我们认为噪声是平均值为一的随机变量。考虑一个带噪声的像素点，，其中
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2023-09-26 18:12:37
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# 使用 Java OpenCV 去除图片中的表格线
在图像处理中，去除图片中的表格线是一项非常常见的任务。这通常需要借助一些图像处理库，比如 OpenCV。本文将详细讲解如何在 Java 中使用 OpenCV 去除图片中的表格线。我们将从整体流程入手，逐步深入每个步骤的实现。
## 整体流程
下面是去除图片表格线的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-10-14 06:41:14
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目标在本章中你将学习非局部均值去噪算法，以去除图像中的噪点。你将看到不同的函数，如 cv.fastNlMeansDenoising()、cv.fastNlMeansDenoisingColored()理论在前面的章节中，我们已经看到了许多图像平滑技术，如高斯模糊（Gaussian Blurring）、中值模糊（Median Blurring）等，它们在一定程度上可以很好地去除少量噪声。在这些技术中
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2024-08-16 14:04:19
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水下机器人使用openmv巡线使用色块进行巡线使用findblobs进行颜色识别使用快速线性回归循迹自动颜色跟踪 使用色块进行巡线使用findblobs进行颜色识别GeometryFeature.pyclass GeometryFeature:
def __init__(self, img):
self.img = img
@staticmethod
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2024-08-26 22:46:42
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知识点：图像去噪声：图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有：- 均值模糊去噪声- 高斯模糊去噪声- 中值滤波去噪声- 非局部均值去噪声- 双边滤波去噪声- 形态学去噪声均值、高斯、中值去噪在前面几个章节都已经介绍过了，今天主要介绍非局部均值去噪声及其API函数。非局部均值去噪声：考虑图
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2023-10-10 12:32:41
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大多数提到图像都会想到PS，因为那是处理图像的专业软件，包括各种过滤、平滑、镜像、多图叠合等。这些处理过程都可以在opencv中找到相应的方法函数，当然不是说ps底层用了opencv，只是说如果在使用opencv时可以对比着想到ps里的图像处理方法和ix效果。下面我们就可以去看看opencv里的一些基本的图像处理函数，先来学习一下针对单幅图像的处理方法。单幅图像处理，主要是图像进行一
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2024-01-02 11:25:06
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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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Opencv-Python处理车道线检测1.导入我们先要找一张图片，对其进行检测.import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image
import math
# 读入图像
img = cv2.imread('lu.jpg',3)2.Canny边缘检测为了突出车道线，我们对图
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2023-06-16 08:46:46
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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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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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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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