车道线检测 c++ 实现完整代码及车道线数据链接： github：https://github.com/xuzf-git/lane_detection_by_DIP 1、主要内容使用数字图像处理的基本方法，构建一个车道线检测模型。该模型可以识别图像中所有的车道线，并得到完整的车道线信息。模型在tuSimple Lane Dataset大小为100的数据子集进行了测试，达到了较好的结果。本文专注于体
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2024-07-21 07:24:38
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理论什么是反向投影？反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲， 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。如果你有一个肤色直方图 ( Hue-Saturation 直方图 ),你可以用它来寻找图像中的肤色区域。反向投影的工作原理？假设你已经通过下图得到一个肤色直方图(Hue-Saturation)， 旁边的直方图就是&
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2024-07-08 15:13:29
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文章目录1. 提取指定位置的像素RGB值(BGR)2. 修改指定像素的BGR值2.1 修改一个像素2.2 修改一个区域的像素3. 图像的创建3.1 创建纯黑/白图像3.2 创建黑白相间图像3.3 创建彩色图像3.4 随机颜色图像（雪花点图）4. 图像的拼接水平拼接 hstack()垂直拼接 vstack() 正文开始！首先准备一张图片，用于代码的示例， 这里我选择使用这只cat图（忽略这个去不掉
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2024-04-23 13:15:51
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目录任意角度旋转：任意方向翻转缩放加噪（两种方法）去噪（四种方法）亮度均匀与反色全程opencv+vs很多都是opencv封装的库函数拼凑一下，调调参就出了程序设计毒瘤课任意角度旋转：原理可以参考(63条消息) 经验 | OpenCV图像旋转的原理与技巧_小白学视觉的博客#include<bits/stdc++.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
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2023-12-15 14:23:16
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在本教程中，您将学习如何使用EAST文本检测器在自然场景下检测文本。本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。运行环境：EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。主要内容： ● 教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。
● 接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算
一、图片预处理1.1 边界填充(padding)方法 : cv2.copyMakeBorderBORDER_REPLICATE：复制法，也就是复制最边缘像素。BORDER_REFLECT：反射法，对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcbBORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称，gfedcb|abcdefgh|gfed
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2023-12-05 13:00:12
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拐角 OpenCV的goodFeaturesToTrack()函数实现了一个稳健的拐角检测器。使用了Shi和Tomasi提出的兴趣点检测算法。更多关于该函数的内部原理可以从此文档页面找到http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=
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2024-04-01 19:38:07
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编译中会遇到数不胜数的奇怪问题，更多没有提及的问题需要自行查阅解决，记录的可能欢迎纠正与补充本文编译环境基于此前文章进行，重复部分下文不再赘述，如想了解环境编译细节，可以速览以下链接虚拟机 VMware16 + Ubuntu20.04 配置 LOAM-LIVOX
Ubuntu 20.04打RT实时内核补丁编译环境Ubuntu 5.15.79-rt54 (非虚拟机)
OpenCV
计算机视觉：Opencv图像去噪添加高斯噪声添加椒盐噪声均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波参考文献 本博客针对某一原始图片添加高斯或椒盐噪声，再使用均值、中值、高斯和双边滤波对加噪图像进行去噪，相关函数如下所示。 添加高斯噪声def clamp(pv):
if pv > 255:
return 255
if pv < 0:
return
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2023-08-08 23:31:45
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文章目录1. 效果展示2. 算法流程3. 算法分析（带示例）1）对比度亮度调整2）滤波降噪3）反二值化4）腐蚀膨胀处理5）Canny边缘检测6）Hough算子拟合直线7）计算二维码四个顶点坐标8）利用顶点坐标进行仿射变换4. 完整代码（cpp）5. 测试图片6. 参考资料 1. 效果展示首先先展示一下效果，左边是原图，右边是通过矫正后的图片。该算法适用于黑白较为分明的图像，但对于一些极端情况（比
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2024-01-04 17:08:02
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1. 边缘保留滤波EFP高斯双边滤波：cv.bilateralFilter均值迁移滤波：cv.pyrMeanShiftFiltering高斯模糊： 基于权重，权重只考虑像素空间的分布，中间的权重大，边缘的权重小。没有考虑像素值之间的差异问题，没有考虑边缘。 边缘保留滤波： 像素之间的差异很大，说明是显著特征，如果直接平滑（滤波），显著特征会消失。像素之间差异大的地方通常是边缘，所以边缘保留滤波处理
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2024-05-09 12:54:56
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目录一、“智能高清滤镜” 原理分析1.1、智能扫描引擎AI-Scan功能拆解1.1.1、**图像感知**1.1.2、场景化决策1.2、版面还原与识别技术分析1.2.1、元素检测和识别1.2.2、元素聚合1.2.3、版面识别二、深度测评——“智能高清滤镜”功能2.1、图像处理方面2.2、摩尔纹去除方面2.3、功能拓展方面三、 智能高清滤镜体验感受——“所拍即所得”
扫描技术已经被广泛应用于
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2024-07-01 11:04:09
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# 使用Python OpenCV去除图片反光
在处理图像的过程中，反光问题是一个常见的难题。反光会造成图像的某些部分显得过于明亮，从而影响整体的成像效果。本文将探讨如何利用Python中的OpenCV库来去除图片反光，并提供一些示例代码，帮助大家快速上手。
## OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库
本文主要用于记录自己在学习CRF过程中遇到的一些问题。两个论文截图CRF模型 其中为相机灰度值brightness，为环境中radiance，为曝光时间，为相机镜头参数，为相机响应函数CRF。有些论文中认为相机镜头参数是线性的不考虑，但有些考虑了衰减即靠近图像边缘亮度会暗一些，但没有看到二者同时计算的，如果同时计算两个非线性的函数，我觉得可能会有不确定性，在这里还请教一下了解的朋友。控制相机曝光首
光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生，但本质上，我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每天都在经历。
从本质上说，光流就是你在这个运动着的世界里感觉到的明显的视觉运动
（呵呵，相对论，没有绝对的静止，也没有绝对的运动）。例如，当你坐在火车上，然后往窗外看。你可以看到树、地面、建筑等等，他们都在往后退。这个运动就是光流。而且，我们都会发现
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2024-07-22 17:11:40
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近期，合合信息旗下扫描全能王推出液晶手写板（简称“手写板”），为用户带来仿真、流畅的书写绘画体验，一同发布的还有扫描全能王APP的新功能“拍手写板”。该功能可帮助用户在拍摄手写板内容后去除图片上的反光干扰，形成更贴近白纸、板报的图片，并通过手写字迹识别，快捷、有序地获取可编辑、可分享的电子文档，助力工作效率提升。家庭场景中，父母可使用该功能清晰地扫描、分享孩子的画作，记录其成长轨迹。扫描全能王“拍
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2024-04-10 14:01:20
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暗通道去雾算法(CVPR 2009最佳论文)以下内容引用:https://www.yanxishe.com/columnDetail/16970前言这篇论文的灵感来自于作者两个观察，第一个是在 3D 游戏中的雾使得作者坚信人眼有特殊的东西去感知雾，而不仅仅是靠对比度。第二个是作者阅读了之前的一篇去雾方面的论文《Single Image Dehazing》，发现这篇论文中的 Dark Object
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2023-10-27 18:39:32
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在用Python做简单的图像浏览器的过程中，学习了图像放大/缩小、水平/垂直翻转等功能后，忽然想，是否还能像Photeshop那样增加一些图像的滤镜渲染？于是略。果然，各位大大们早就给出了解决方案。将它们一一实现，效果如下： 要实现它们，只要调用opencv提供的一个个函数就可以了。生成一个集合所有这些滤镜能力的ImageFilter.py，具体代码整理如下：'''
图片处理函数源自网络
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2023-11-14 19:16:47
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# 使用OpenCV去除金属表面反光的Python方法
金属表面的反光常常会对图像处理造成困扰，尤其在计算机视觉和图像分析领域。为了提高图像质量，确保后续的图像处理能够准确进行，我们可以使用OpenCV库来去除或减少这种反光现象。本文将介绍如何利用OpenCV去除金属表面的反光，包括相关代码示例。
## 反光的成因
在许多应用场景中，例如机器人视觉、自动化检测和光学测量，金属表面的反光可能会
原创
2024-08-12 04:53:23
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这一节了解的直方图的反射投影。这个是由两个大牛提出来的（然而我并不了解他们）。它可以用来干什么呢？图象分割或者在图象中搜索我们感兴趣的部分。简单来说说，它会输出与输入图象同样大小的图像，其中的每个像素值代表了输入图象上对应点属于目标的概率。更简单来说输出图像的像素值越高的点就越可能代表我们要搜索的目标。这个算法通常和camshift算法一起使用。 通常的使用情况是，我们有一张小的图片，我们要在大
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2024-03-25 16:01:25
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