在进行遥感解译——栅格矢量转化后得到的矢量数据图层中，经常会存在众多的碎小斑块，需要对其进行处理。结合个人经验现将工作流程梳理如下： 1.数据源Ma.shp，通过遥感解译——栅格矢量转化得到，存在许多青春痘似的小斑块，如图1；
2.如果我想将小于0.1平方km的斑块去掉，过程： （1）打开图层属性表——重新计算一下area字段，单位为平方km——选择出<0.1的斑块； （
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2023-12-13 21:52:45
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吐槽一下，在网上查了半天opencv3关于删除最小连通区域的方法，结果还是没找到，就自己写了一个，效果还可以，就发出来和大家分享一下。思路： 1、遍历所有像素点 2、每遍历到一个黑点就去判断是否为连通区域起始点，若是则添加到待检测像素点集合中 3、遍历待检测像素点集合，检测待检测像素点周围（上下左右）的像素点，若是黑点，则添加到待检测像素点集合中，并把当前待检测像素点添加到已检测点集合。若待
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2024-02-18 20:27:54
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原作者：robberjohn 博客已删除了，源码下载链接在 对于二值化图像，去除孔洞时采用的方法实际上与去除小区域相同，因此完全可以用同一个函数进行。 这两个功能可以采取区域生长法来实现。须注意，
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2024-08-09 08:50:28
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在摄像头采集图像的过程中，由于环境因素或者摄像头的自身原因，会产生本身不需要的噪声，OpenCV中有几种方式用于滤波，处理部分图像噪声。滤波的作用： 增强或去除某一部分有用的线条、轮廓等特征，便于后期对这一特征的提取。平均滤波线性滤波，取当前像素点的邻域几个像素点的平均值赋值给当前像素点。缺点：不针对某些特定点、线，在去噪声的过程中，也会造成图像模糊。void blur( InputArray s
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2024-05-08 16:24:02
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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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图像平滑✔️ 模糊/平滑图片来消除图片噪声✔️ OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() 2D 卷积✔️ OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作，比如我们的核是下面这样（3×3区域像素的和除以10）： img = cv2.imread(
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2024-02-10 15:25:55
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# 使用 OpenCV 进行小连通域去除的详细指南
在计算机视觉中，小连通域（即小的连通区域）可能会影响图像处理的结果，尤其是在物体识别和图像分割的应用中。为了提高图像的质量，我们可以使用 OpenCV 来去除这些小连通域。本文将向你详细介绍这一过程，包括所需步骤、每一步的实现代码，以及配合的流程图和甘特图。
## 一、流程概述
我们将以下列步骤来实现小连通域去除：
| 步骤 | 说明 |
本文区分”
问题引出“、”
概念抽象
“、”
算法实现“三个部分
由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用
，并通过”答题卡识别“”
OCR字符分割”“
压板识别
”“
轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用。使得读者能够对
“投影技术”加速认识和理解，从而在解
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2024-03-15 12:20:58
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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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对于上图的二值化图像，要去除左下角和右上角的噪点，方法：使用opencv去掉黑色面积较小的连通域。代码CvSeq* contour = NULL;
double minarea = 100.0;
double tmparea = 0.0;
CFileDialog dlg(true);
if (dlg.DoModal()==IDOK)
{
Cv
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2023-07-07 23:32:17
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void CAssimilation::DeleteObject(float **Data_AssHigh, int height, int width,int *MASK)
{
for (int X_pixel = 0; X_pixel <height; X_pixel++)
{
for (int Y_pixel = 0; Y_pixel < width; Y_pixel++
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2024-05-21 10:48:07
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相较于传统方法我使用了两种不一样的方法来做到了对图像上的噪声小点清除原图：传统方法对于清除噪声小点无外乎就是图像平滑，高斯模糊，中值模糊，双边滤波。这一类方法在不会调参深入了解过的情况下，使用起来无疑是鸡肋。轮廓描绘清除通过对图像做一个轮廓描绘，把它描绘在新的白色画布上。与此同时，由于图像小点的面积单一且小，我们做一个if 判断，只把面积大于一定阈值的轮廓描绘在画布上。import cv2
imp
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2023-07-24 17:12:12
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描述最近遇到一个opencv中，去除最小空洞以及最小连通域的 算法， 因为要优化并集成到项目中，所以使用cuda对其进行加速，不过中间遇到一些问题，需要诚待解决，而且只是初版，里面的关于最佳线程数量的分配，都还没有优化。不过先贴上来吧，等有好的方式再做修改.opencv原算法.(这里其实也是百度到的一个)void Qimage2MatInteroperateGpu::removeSmallRegi
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2024-03-21 08:51:41
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常用的图像去噪方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波等。下面先介绍均值滤波的原理和实现。原理介绍：均值滤波是一种线性滤波，其核心思想是-领域平均法，均值滤波是用图像上一点的领域范围内所有像素的均值代替该点的值，经过均值计算后就可以达到去除突变噪声干扰的效果。而均值滤波的缺点是会造成图像模糊。实现方法：在Opencv中，已经为我们提供了均值滤波函数，可直接调用。其函数原型如下：C++: void blu
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2023-10-03 21:16:17
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我目前正在对图像处理项目。 我使用Opencv2.3.1用VC ++。 我已经写，使得在输入图像进行滤波以仅蓝色和转换为二进制图像的代码。 二进制图像有，我不想要一些小物件。 我想消除这些小物件，所以我用的OpenCV的cvFindContours()方法来检测二值图像的轮廓。 但问题是我不能消除图像输出的小物件。 我用cvContourArea()函数，但没有正常工作..，侵蚀功能也不能正常工作
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2024-03-12 15:13:20
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一、 什么是“热斑效应”？ 在一定的条件下，光伏组件中缺陷区域（被遮挡、裂纹、气泡、脱层、脏污、内部连接失效等）被当做负载消耗其它区域所产生的能量，导致局部过热，这种现象称为光伏组件的“热斑效应”。 二、“热斑效应”有哪些危害？ 热斑效应可导致电池局部烧毁形成暗斑、焊点熔化、封装材料老化等永久性损坏，是影响光伏组件输出功率和使用寿命的重要因素，甚至可能导致安全隐患。 三、如何检测电站中存在的“热斑
在处理计算机视觉中的图像时，常常会遇到小噪点的问题。这些噪点不仅影响图像的品质，还会对后续的处理和分析造成困难。通过使用 Python 的 OpenCV 库，我们可以有效地去除这些小噪点。接下来，我们将介绍如何使用 OpenCV 去除小的噪点，并详细说明每个步骤的操作，从环境配置到代码实现。
### 环境配置
在进行图像处理之前，我们需要配置好环境。首先，我们要确保安装了 Python 和 O
1.在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？2.如果我们想要裁剪图像中任意形状的区域时，应该怎么办呢？ 答案是，使用掩膜(masking)。 我们先看一下掩膜的基础。图像的位运算。图像基本运算 图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋
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2024-05-24 19:19:16
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在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 执行连通分量标记和分析。具体来说，我们将重点介绍 OpenCV 最常用的连通分量标记函数：cv2.connectedComponentsWithStats。 连通分量标记（也称为连通分量分析、斑点提取或区域标记）是图论的一种算法应用，用于确定二进制图像中“斑点”状区域的连通性。我们经常在与使用轮廓相同的情况下使用连通分量分析；然而，连通分量标记通常可以让
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2024-02-24 16:43:55
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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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