ApproxChains用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
double parameter=0, int mi
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2024-05-13 19:37:58
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原理：通过图像信号函数的极大值来判定图像的边缘像素点。最优边缘检测主要以下面三个参数为评判标准：低错误率：标识出尽可能多的实际边缘以及减少噪声产生。高定位性：表示出边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应：图像的边缘标记具有唯一性，虚假响应边缘应该得到最大抑制。目录（一）Canny的原理（二）Canny库函数的实现（三）再次解释（一）Canny的原理检测步骤：消除噪声边缘检测的算法主要是基于图
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2024-05-11 20:38:10
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环境:Ubuntu16.04+QT5.8+Opencv3.3.1实现功能图像处理: 建立一个QT界面,打开指定路径下的图片,点击处理后对图像进行相应处理(如,变成灰度图像),点击按钮关闭界面.视频处理: 建立一个QT界面,打开指定路径下的视频,点击处理后对视频进行相应处理(变成灰度图像/变回彩色图像),点击按钮关闭界面.创建项目首先新建一个项目,选择Qt Widgets Application:
java注解Annotationjava中的注解在开发系统中很常用，而且作为初学者，我们都会用到注解只不过有时候是用的jdk提供的内置注解，所以初学者都不会注意这一个用法。1.jdk提供的内置注解@Override 诸位在继承某父类，重写方法时候这个用到最多。我们在重写父类的toString()方法,自动 生产都会带着个注解。@Deprecated。这是一个表示这个方法已经过期。我们打开jdk源码
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2024-02-26 07:27:48
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.About图像滤波频率:可以这样理解图像频率，图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理。图像的不同本质上是灰度分布规律的不同。但是诸如“蓝色天空”样的图像有着大面积近似的灰度强度，而某个充满微小物体的细微场景则灰度变化迅速。定义图像轻度变化快的信息为一幅图像的高频信息，鲤鱼边缘，定义变换缓慢的信息为低频信息。傅里叶变换或者余弦变换，可以明确的显示图像的频谱。 &
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2024-08-29 16:25:45
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Image ProcessFiltering介绍 OpenCV 中的滤波函数。滤波时一般会考虑到边缘问题，在此处介绍了所有补全边缘的方法。网页中右侧代表补全值得示例。边缘补全函数：copyMakeBoarder。两种滤波方式：调用相应的 Filtering 函数。生成对应的卷积核，然后调用 Filter2D 函数。bilateralFilter双边滤波：边缘保留的滤波方法，将像素值差值大于某一阈值
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2024-03-28 03:32:11
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这是后期补充的部分，和前期的代码不太一样效果图源代码//测试
void CCutImageVS2013Dlg::OnBnClickedTestButton1()
{
vector<vector<Point> > contours; //轮廓数组
vector<Point2d> centers; //轮廓质心坐标
v
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2024-03-15 19:55:26
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图片修复程序-可用于水印去除在现实的生活中，我们可能会遇到一些美好的或是珍贵的图片被噪声干扰，比如旧照片的折痕，比如镜头上的灰尘或污渍，更或者是某些我们想为我所用但有讨厌水印，那么有没有一种办法可以消除这些噪声呢？答案是肯定的，依然是被我们用了无数次的OpenCV这款优秀的框架。OpenCV目前，OpenCV逐步成为一个通用的基础研究和产品开发平台。OpenCV这一名称包含了Open和 Compu
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2024-03-23 10:35:55
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Learning Opencv 3 —— 十五章 背景去除 Background Subtraction背景去除概述background subtraction 也被称为 background differencing。这里将首先介绍经典背景模型的缺点，之后将介绍一些更高阶的方法。其中将介绍一种处理室内光线相对稳定的快速方法和一种能够兼容室外场景的一种称为 codebook 速度较慢的方法。背景去
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2023-11-08 15:46:58
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一、前言各种网站的数据都是宝贵的资源，资源要体现出它的价值就要提供给用户使用，但是使用的时候，总有人想把你的数据搞走。网站为了维护自己的利益就会想各种的办法把数据保护起来。常用的手段就是限制用户访问，限制你的IP。还有的就是吧文本转化成图片或者是视频，音频，然后就算你把数据爬了过去，也用不了。 本文就教大家怎么遇处理图片－处理图片中的干扰，但是不涉及这么识别图片中的文字，如果只是想知道怎么识别文
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2024-09-14 08:41:51
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背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的
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2024-03-06 09:48:32
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1、提供可一种图像逆光复原的方案，针对逆光图像提供一种亮度调节方案，使得处理后的图像适于人眼获取原始逆光区域信息，此方案流程图如下： 图1 处理方案的流程
2、具体实施过程本方案采用图像分块、设置亮度阈值区间的方法整体提高图像亮度值进行恢复逆光图像。具体实现流程如下：（1）设置分块后每块图像块的宽度和高度，在原图像上利用rectangle函数绘制各图像块的边界用（2）根据宽度和高度
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2024-09-04 09:51:35
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功能简介：通过拖动鼠标实现指定区域水印或是斑点的去除。 实现原理：利用opencv鼠标操作setMouseCallback函数框选(左上到右下)需要处理的区域，按下鼠标开始选中，松开鼠标结束，对选中区域进行像素替换(根据不同图像，可选不同方式)，再对选中区域周围高斯滤波，平滑处理，再对整体图像双边滤波(人像可美颜，增强立体感)，对图像做进一步平滑处理。oepncv实现： Mat im
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2024-07-18 09:54:15
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# 使用 Python 和 OpenCV 去除背景的图像处理技术
图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分，而背景去除则是其中的一项常见任务。在许多应用场景中，例如视频监控、人脸识别、物体检测等，去除图像中的背景可以帮助我们更好地分析和理解数据。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 进行背景去除，同时提供一个简单的代码示例和详细的步骤说明。
## 1. 背景去除的基本概念
背景去
理论形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是决定**操作性质的结构元素**或**内核**。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后，它的变体形式（如“打开”，“关闭”，“渐变”等）也开始起作用。 1. 侵蚀 侵蚀的基本思想就像土壤侵蚀一样，它侵蚀前景物体的边界(尽量使前景保持白色)。内核滑动通过图像(
# 使用OpenCV去除背景的流程指南
在计算机视觉和图像处理领域，去除图像背景是一个常见的任务。本篇文章将手把手教你如何使用OpenCV去除图像的背景，并实际运行代码，达到预期效果。以下是实现此目标的整体流程概述，包括将采用的技术及使用的库：
## 流程步骤
| 步骤 | 任务 | 描述
这次要整理的笔记是视频背景、前景提取及运动检测，是通过对视频前面的一系列帧图像来提取背景模型，从而分离出前景目标和背景，进而对运动的前景目标进行检测。OpenCV中实现的背景模型提取算法有两种，一种是基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法实现的背景提取，另外一种是基于最近邻KNN算法实现的。这两种算法相比之下，基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法所能达到的效果更好，所以使用频率也
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2023-11-02 12:52:43
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这个项目是在研一下学期的时候导师给我们的分配的一个项目，虽然叫做扔垃圾行为识别，但这个东西是一通百通的，我更愿意叫它行为识别或者动作识别。项目过程在刚开始这个项目的时候导师说了一个解决方案就是使用图片分类器去解决这个问题（这里已经开始埋下了一个坑），所以我就想着把视频中那些扔垃圾的帧截取成图片保存下来打上标签再拿到yolov5中去训练，但是视频太长了，总共的帧保守估计也有几十万帧了人工去挑选的话实
一、Canny边缘检测使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪音计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应应用双阈值检测来确定真正的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测1：高斯滤波器2：梯度与方向3：非极大值抑制4：双阈值检测 从下图可以看出：A点超出最大边界值，被处理为边界，舍弃。C点满足条件，而且与边界相连(A点)。B点虽然在min<B<
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2024-05-07 11:57:44
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前言上一篇《C++ OpenCV视频操作之背景消除建模（BSM）-1》中我们学习了背景消除建模（BSM）中的采用图像分割模式的高斯混合模型，介绍中我们还说过BS算法中除了图像分割还有机器学习的方式，本篇文章我们就接着上节的内容来学习一下机器学习算法的背景消除建模。相关API及核心代码机器学习API和高斯混合模型建模很像，主要是的API为BackgroundSubtractorKNN，其核心代码为：
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2024-02-23 11:42:00
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