文章目录前言
一、需求分析二、模块设计
定义集合建立集合求交集求并集排序输出
三、具体实现 前言用链表实现一个集合，并实现集合的交并运算，测试数据在最后。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、需求分析 二、模块设计定义集合首先需要定义一个节点类和链表类，节点类里面存储着成员变量数据域和next指针，同时将链表类声明为友元类。链表类里面存放着成员变量头结点指针，和集合
本文主要讲的是怎样将2幅图片叠加，就像电影里面有时候出现的镜头一样，2幅图片可以按照不同比例重叠，当然这里主要是利用opencv自带的函数addWeighted().参考资料为opencv自带tutiol及其代码。 开发环境：ubuntu12.04+opencv2.4.2+Qt4.8.2+QtCreator2.5. 实验功能： 单击Open image1按钮，打开第1幅图片并在
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2023-12-02 14:03:02
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www.sgkbc.comcv::Pointcv::Scalar绘图绘制直线API代码效果绘制矩形API代码效果绘制椭圆API代码效果绘制圆API代码效果设置填充API代码效果绘制文字API代码效果 cv::Pointopencv中的一种数据结构，表示在2D平面上的一个点，坐标为(x,y) 就是我们初中学的笛卡尔坐标系赋值方法如下：Point p;
p.x = 10;
p.y = 8;或者Poi
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2023-12-13 22:31:19
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文章目录1 环境2 效果3 原理4 案例 1 环境Python 3.8.8PyCharm 2021opencv-python2 效果3 原理 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素
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2023-12-15 04:51:17
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区域生长：就是以某个像素值进行扩散，查找颜色相近的范围区域。这里主要介绍四种方法： 固定灰度值、动态灰度值、固定RGB值、动态RGB值。这四种方法对应不同图片。经测试效果可以1.固定灰度值区域生长//固定灰度值区域生长
cv::Mat RegionGrow(cv::Mat src, cv::Point2i pt, int th)
{
cv::Point2i ptGrowing;
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2023-10-16 00:16:03
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OpenCV学习笔记（九）： 漫水填充：floodFill()定义： 漫水填充法是一种用特定的颜色填充联通区域（自动选中了和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色）通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果的方法。 使用： 1）经常被用来标记或分离图像的一部分，以便对其进行进一步处理或分析。 2）从输入图像获取掩码区域（掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点,操作的结
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2024-03-24 08:47:15
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程序展示 # 色块监测 例子
#
# 这个例子展示了如何通过find_blobs()函数来查找图像中的色块
# 这个例子查找的颜色是深红色
import sensor, image, time
# 颜色追踪的例子，一定要控制环境的光，保持光线是稳定的。
red_threshold =(
学习颜色识别之前先介绍一下新认识的图像格式HSV：色调H用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°； 饱和度S饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就
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2023-10-03 18:19:20
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找了很久，没找到可以直接求元素和的函数。但找到了 对图像数据元素进行操作的三个方式：方法一：指针访问：C操作符[]；方法二：迭代器iterator；方法三：动态计算。方法一：指针访问方式void sumMat(Mat& inputImg, double sum, double mean)
{
sum = 0.0;
int rowNumber = inputImg.rows;
int
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2024-05-23 11:09:08
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区域生长算法2014年9月19日 17:01:44大道理一摆：（以下说明转载，感觉写的很好）历史：区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域
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2024-07-20 17:11:45
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只用来记录学习笔记Douglas-Peucker算法：在曲线首尾两点间虚连一条直线,求出其余各点到该直线的距离，如右图（1）。选其最大者与阈值相比较,若大于阈值,则离该直线距离最大的点保留,否则将直线两端点间各点全部舍去，如右图（2），第4点保留。依据所保留的点,将已知曲线分成两部分处理,重复第1、2步操作，迭代操作，即仍选距离最大者与阈值比较,依次取舍,直到无点可舍去，最后得到满足给定精度限差的
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2023-12-25 14:39:11
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OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
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2023-12-24 14:37:28
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OpenCV实现连通区域填充前言本博客主要解决的问题来源于数据结构老师的一次作业，作业内容如下图所示。要处理的图像如下：环境配置VS2019C++OpenCV-4.1.0第一部分：使用轮廓查找和漫水填充的方法实现区域染色流程图：源程序代码：void deal_test_1()
{
Mat test_1_gray, test_1_threshold, test_1_gauss;
Ma
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2024-02-02 12:19:23
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数字图像处理的书数不胜数。相关的方法，从直方图、卷积到小波、机器学习方面的方法也举不胜举。OpenCV库给我们提供了一整套图像存储、显示方法外，也集成了很多很多的图像、视频处理算法以及机器学习算法，以函数的形式提供给我们使用。然而在初学阶段，我们往往过分依赖于OpenCV中的那些库函数。虽说OpenCV集成了很多高效算法，然而，毕竟不是无所不包。OpenCV中基础的算法有时会缺失，有时用起来不是很
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2024-05-28 10:28:13
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## Opencv Java如何取并集
在Opencv中，可以使用Java编程语言来实现图像处理和计算机视觉任务。取并集是图像处理中常见的操作之一。本文将介绍如何使用Opencv Java库来计算并集。
### 安装和配置Opencv Java库
在开始之前，首先需要安装和配置Opencv Java库。以下是安装步骤：
1. 下载Opencv库的Java版本。可以在[Opencv官方网站]
原创
2023-12-28 06:16:11
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ROI区域图像叠加&图像混合（2）：计算数组加权和: addWeighted（）函数 这个函数的作用是计算两个数组（图像阵列)的加权和。原型如下: void (InputArray src1,double alpha，InputArray src2，double beta,doublegamma,OutputArray dst, int dt ype
# Python OpenCV剪切区域
## 介绍
OpenCV是一种用于计算机视觉和图像处理的开源库。它提供了各种功能，包括图像处理、特征检测、对象识别等。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来剪切图像中的特定区域。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip命令来安装：
```python
pip install opencv-python
```
原创
2023-10-10 07:48:24
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## Python OpenCV 黑色区域
### 引言
我们生活在一个多彩的世界里，但有时候我们需要从一片色彩纷呈的图像中提取出特定颜色的区域。Python OpenCV是一个强大的计算机视觉库，其中包含了许多用于图像处理和分析的功能。本文将为您介绍如何使用Python OpenCV来提取图像中的黑色区域。
### 什么是黑色区域
在RGB颜色模型中，黑色是由红色、绿色和蓝色通道的值都为
原创
2023-12-26 06:37:26
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3小时精通opencv(三)图片裁剪与形状绘制参考视频资源:3h精通Opencv-Python 文章目录3小时精通opencv(三)图片裁剪与形状绘制图片裁剪绘制形状绘制直线绘制矩形绘制圆形绘制文字整体代码 图片裁剪图片裁剪不需要使用opencv中特有的函数, 对于opencv中读取到的图像, 直接当做矩阵来处理即可, 使用切片的操作就相当于对图像进行了裁剪import cv2
import nu
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2023-11-13 09:43:03
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在图像处理的领域，使用 Python 的 OpenCV 库进行图像处理是一个非常常见的需求。特别是在裁剪区域的操作中，能够灵活地选择并处理图像中的特定部分有助于更高效地完成图像分析、目标检测等任务。因此，本文将围绕“OpenCV 剪切区域 Python”的主题进行详细的探讨，包括技术原理、架构解析和源码分析等多个维度。
## 背景描述
在计算机视觉中，图像裁剪是一个基本操作，尤其在预处理阶段。
