# 去除图片遮挡的Python方法
在处理图像时，图片受到遮挡的情况时常会出现。这种遮挡可能是由于物体、人物等挡住了图片的一部分，导致图片信息不完整。在图像处理领域，我们可以通过一些方法来去除这种遮挡，使得图片更加清晰和完整。本篇文章将介绍如何使用Python来去除图片遮挡，以及一些常用的图像处理技巧。
## 图像遮挡的影响和挑战
图片遮挡会对图像的质量和信息完整性造成影响。当图片受到遮挡时
原创
2024-06-11 05:35:11
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目录一、图像读取与显示二、图像预处理高斯模糊的原理与算法Canny边缘检测三、图像裁剪四、绘制形状和添加文本五、透视变换六、颜色检测七、形状检测和轮廓检测八、人脸识别一、图像读取与显示#include<opencv2/imgcodecs.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
在看了文档[2,3]后开始对照着看OpenCV代码，看得晕头转向啊。又搜了网上的一些帖子，先针对自己的理解做笔记如下，日后好在此基础上补充。OpenCV人脸检测之数据结构：所有的结构都代表一个级联boosted Haar分类器。级联有下面的等级结构：Cascade:
Stage1:
Classifier11:
Feature11
Classifier12:
Feature12
...
Stage2
迄今为止，看到的函数中，卷积的操作发生在OpenCV函数的内部。理论上，图像卷积就是将内核与图像覆盖区域对应位置相乘之后求和。从调用函数上来看，它需要一个数组参数来描述内核。在实践层面，有一个重要的微妙因素会对结果产生重大影响。微妙之处在于一些内核是可分离的，而另一些则不是。 图1
图1（A）是可分离的; 它可以表示为两个一维卷积（B和C）；D是一个不可分割内核的例子。可分离
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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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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# 项目方案：利用Python去除视频遮挡
## 项目背景
在现实生活中，视频中的遮挡物或水印可能会影响视频的观赏体验或者商业使用。因此，我们希望利用Python编程技术，实现视频中遮挡物的自动检测和去除，提高视频质量。
## 项目流程
1. **视频处理**
- 使用 OpenCV 库读取视频文件，并逐帧处理视频内容。
- 对每一帧进行遮挡物检测。
2. **遮挡物检测*
原创
2024-04-11 05:13:44
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在现代移动应用开发中，人脸检测技术得到了广泛的应用，特别是在 Android 平台上，OpenCV 为开发者提供了强大的计算机视觉功能。面部遮挡检测作为人脸检测中的一个重要方面，能够有效提高图像处理的准确性和鲁棒性。本文将详细探讨如何利用 Android 平台结合 OpenCV 实现面部遮挡检测的全过程。
### 背景描述
近年来，随着社交媒体和移动应用的兴起，面部识别和检测技术愈发收到关注。
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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用GMM提取运动目标，在光照比较强烈的条件下，会把阴影也当成运动目标提取出来。 利用阴影亮度降低而色度基本不变的特点，在HSV空间里利用以下公式进行判断#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "HaarDetect.h"
#inc
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2023-12-08 19:15:54
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平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1
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2024-04-08 11:27:27
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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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原标题：基于OpenCV的图像阴影去除我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。Test_image1.图像中有一个非常明显的阴
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2024-05-08 19:21:36
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现在很多地方设了电子眼，看到各位朋友接到违章处罚单，真是郁闷啊。偶得一朋友指点逃避电子眼的方法，特发给各位同仁。以供参考。 祝大家一路平安！ 电子眼拍的违章照片是存储在电子眼底下的存储卡里头，3天取一次 。外包给某公司，照片先送到某公司，检查违章证据是否充足（三张照片齐备才能全证），然后再提交交管局。 第一招：你注意看，有电子眼的路口在警戒线
一. 获取图像的像素指针CV_Assert(srcImg.depth() == CV_8U);Mat.ptr<uchar>(int i = 0); // 获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计数获取当前行指针： const uchar* current = srcImg.ptr<uchar>(row);获
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2024-04-13 11:37:40
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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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最近开始了解图像处理的一些东西，曝一些读《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》的提要吧，和一个室友找的根据背景来追踪目标的简单代码。提要：0. 概述，提要本书的内容1. matlab编程基础，关于matlab图像处理的部分2. visual c++ 处理图像的部
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2024-06-07 06:42:29
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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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一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像中的细节信息也主要集中在其高频部分,因此,如何去掉高频干扰同时又保持细节信息是关键。为了去除噪声,有必要对图像进行平滑,可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类。在空域法中,图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波。对于均值滤波,它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动,将窗口中心点对应的图
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2024-05-05 16:34:44
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