图像处理中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，非常容易被理解。而HSV模型，是针对用户观感的一种颜色模型，侧重于色彩表示，什么颜色、深浅如何、明暗如何。将RGB转换为HSV模型，H是色彩、S是深浅， S = 0时，只有灰度、V是明暗，表示色彩的明亮程度。为解决过曝光问题，我们拟在V分量上做统计处理。将得到的人脸图像从RGB空间转换到HSV空间，同时在HSV
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2024-02-24 11:24:15
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# 使用 Python OpenCV 去除图像反光的指南
在图像处理中，反光是一个常见的问题，它可能影响图像的质量。通过使用 Python 的 OpenCV 库，我们可以有效地去除这种反光。本文将详细介绍如何实现这一过程，包括所需的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是去除反光的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2024-09-17 06:53:29
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git上下载慢的话，可以从此链接下载demo程序及模型 and 视频文件 以下是自动翻译的图1：能够检测人员以及他们是否在视频中佩戴安全夹克和安全帽的应用程序。它能做什么此应用程序是一系列物联网参考实现之一，说明如何为特定问题开发工作解决方案。它演示了如何使用英特尔®硬件和软件工具创建智能视频物联网解决方案。该参考实施检测人员和潜在的违反安全装备标准的行为。这个怎么运作该应用程序使用英特
1、概述 概念：反向投影是反应直方图模型在目标图像中的分布情况。简单点来说就是用直方图模型去目标图像中寻找是否有相似的对象。 ps：所以这里需要有两个输入：1.模型图片 。2.场景图片 ，即利用模型图片直方图去场景图片中搜索。 calcBackProject(
const Mat* images,//const Mat类型的images,输入的数组(或数组集),它们需为相同的深度(CV_8U或
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2024-10-30 11:53:49
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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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# 实现去反光的 Python 应用指南
在图像处理领域，消除反光是一个常见的需求。这篇文章将指导你如何使用 Python 实现去反光效果。我们将逐步进行，并展示必要的代码和步骤。
## 流程概述
以下是实现去反光效果的大致流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 加载图像 |
| 3 | 预处理图像 |
|
Robomaster视觉-装甲板识别环境：windows10、pycharm2017、、python3.64、opencv3 ***先上个效果图吧，图中是加了一些其他算法的，不是单独的识别,还有一些卡尔曼滤波，svm等。我们先出基本的识别思路开始。第一步-导入需要的库进行图像预处理读取摄像头的信息后,对图片进行hsv色彩空间的转换，对于红蓝而言也可以采用颜色通道相减的方法获取蓝色、红色（两种方法各
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2023-12-16 16:10:58
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简介消失点的定义：消失点是透视图图像平面上的一个点，三维空间中相互平行的线的二维透视投影（或图形）似乎会聚。图像中的所有东西似乎都汇聚在一个点上，这个点被称为消失点。如上图所示，右侧图像中心的“红点”是图像的消失点。让我们尝试使用OpenCV、Python和C++来找出图像中的这个消失点。解决步骤第一步，我们将找到图像中的所有线条，线条应该至少有几个像素长。第二步，我们将过滤这些找到的直线，过滤将
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2024-03-07 15:15:50
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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
摘要： 本文提出了一种深度学习网络架构，用于提取底层视觉任务的边缘信息。不同于其他方法，本文只使用级联卷积层进行边缘估计与图像重建。本文应用于两个不同的边缘敏感的问题领域。本文提出用于弱监督的数据生成方法，解决了更多繁杂反射情况的问题。本文的方法以较大的优势取得了SOTA的效果。在所有情况中，网络架构都简单，快速且易于迁移。一、简介 受深度学习在大尺寸视觉图像复原任务上的巨大成功启发，大量的底
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2024-05-17 21:04:56
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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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文章题目：Robust Reflection Removal with Reflection-free Flash-only Cues文章链接：arxiv.org/pdf/2103.04273代码链接：https://github.com/ChenyangLEI/flash-reflection-removal本文是港科大陈启峰老师组的一篇文章，不得不说，从learning to see in t
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2024-03-06 15:10:17
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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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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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在图像处理领域，去除反光是一项重要的技术，尤其在产品摄影和医学影像中尤为显著。反光会妨碍图像的清晰度，影响观众对图像内容的理解。因此，开发一种有效的“python去反光算法”可以帮助用户克服这些障碍，提升图像质量。
```mermaid
timeline
title 去反光算法的时间轴
2023-01 : 开始研究反光处理技术
2023-02 : 初步算法设计与实现
概念 单镜头反光照相机，是用一只镜头并通过此镜头反光取景的相机。 所谓“单镜头”是指摄影曝光光路和取景光路共用一个镜头，不像旁轴相机或者双反相机那样取景光路有独立镜头。“反光”是指相机内一块平面反光镜将两个光路分开：取景时反光镜落下，将镜头的光线反射到五棱镜，再到取景窗；拍摄时反光镜快速抬起，光线可以照射到感光元件CMOS上。 优点 它只有一个镜头，既用它摄影也用它取景，因此视差问题基本
这两天春运渐入高峰，越来越多的人开始打好行囊，准备回家的旅程。话说这出门在外，难免有个丢三落四的情况，别的还好说，要是身份证忘带了，可哪儿都不能去了。其实在我们的微信中，有一项电子身份证功能，可以自动与实体身份证同步，万一哪天忘带了身份证，用它也能轻松搞定。具体步骤如下：1、打开微信，点击“发现”→“小程序”，搜索“网证”，打开其中的“网上凭证(CTID)”；搜索“网证CTID”小程序2、点击“微
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2023-10-21 18:49:35
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导向滤波算法基本已取得不错的效果，保留完整细节信息。观察去雾后的图像其亮度要比原图要低。那是因为物体光线的亮度通常不及大气光线。看一些论文里提到了自动色阶算法。查阅资料发现其就是RGB三通道进行灰度拉伸。 实现过程中使用opencv的通道分离和和合并函数并结合普通的灰度拉伸函数就可以实现 RGB三通道灰度拉伸 实现代码：
1. i
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2024-06-25 18:38:10
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