金属加工中出现毛刺是大家都会遇到的问题，比如钻孔，车削，铣削，板材切割。。。 毛刺的危害之一就是容易割伤！为了去除毛刺，通常需要进行称为去毛刺的二次操作。精密部件的3次去毛刺和边缘精加工可能占成品部件成本的30％。此外，二次精加工操作难以自动化，所以毛刺真的变成了很棘手的问题。大家头痛的易出现毛刺的地方都在这里了 加工过程中进给方向毛刺(入口和出口毛刺)侧向和切割方向
0. why最近考研刷题，刷数学660，好多错题，感觉手抄太费事。平时刷题有注意到660的排版非常有规律性，题目和答题区域在图形上有很好的区分，我就寻思着能不能用opencv把题目从图像中剪裁出来并按顺序导出，整理错题的时候就能单独打印出指定的题目而不用自己去手动找到题目并剪裁。1. 准备opencv什么的只是听说过，从来没用过，于是找了找相关的网课学习了下，估摸着学了些完成本需求所需的知识，现在
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2024-04-22 15:44:35
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1、显示图片：imread, namewindow, imshow, imwriteMat img = imread("1.jpg"); //读取图片
Mat mask = imread("2.jpg", 0); //读取灰度图片
namedWindow("显示图片"); //创建一个名为“显示图片”的窗口
imshow("显示图片", img); //将图片显示到指定名称的窗口
im
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2024-07-08 20:26:23
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PS去水印技巧一：仿制图章 PS去水印技巧二：修补工具 如果图片的背景色彩或图案比较一致，使用修补工具就比较方便。具体的操作是，选取修补工具，在公共栏中选择修补项为“源”，关闭“透明”选项。然后用修补工具框选文字，拖动到无文字区域中色彩或图案相似的位置，松开鼠标就完成复制。修补工具具有自动匹配颜色的功能，复制出的效果与周围的色彩较为融合，这是仿制图章工具所不具备的。 PS去水印技巧三
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2024-01-05 19:34:07
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标学习如何将RGB转换为灰度图，或者RGB转换为HSV 写个程序从一副图像获取某个固定颜色的物体 学习函数cv2.cvtColor()，cv2.inRange()转换颜色空间在opencv中有超过150种颜色空间转换方法（震惊-_-） 但是经常用的只有BGR-灰度图和BGR-HSV使用函数cv2.cvtColor(inpu
# Python 图片去除红色印章实现教程
## 概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python来去除图片中的红色印章。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 读取原始图片
2. 分析图片中的红色印章位置
3. 将红色印章部分修改为背景色
4. 保存处理后的图片
接下来，我将一步步为你解释每个步骤需要做什么，并提供相应的Python代码和注释。
## 步骤一：读取原始图片
首先，我们需
原创
2023-09-23 20:26:21
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使用仿制图章工具去除使用仿制图章工具去除文字这是比较常用的方法，具体的操作是，选取仿制图章工具，按住Alt键，在无文字区域点击相似的色彩名图案采样，然后在文字区域拖动鼠标复制以覆盖文字。要注意的是，采样点即为复制的起始点。选择不同的笔刷直径会影响绘制的范围，而不同的笔刷硬度会影响绘制区域的边缘融合效果。 使用修补工具去除文字如果图片的背景色彩或图案比较一致，使用修补工具就比较方便具体操作
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2024-03-07 12:33:53
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网上下载的 pdf 学习资料有一些会带有水印，非常影响阅读。比如下面的图片就是在 pdf 文件上截取出来的。 安装模块PIL：Python Imaging Library 是 python 上非常强大的图像处理标准库，但是只能支持 python 2.7，于是就有志愿者在 PIL 的基础上创建了支持 python 3的 pillow，并加入了一些新的特性。pip install
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2023-07-07 22:32:58
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# -*- encoding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
class SealRemove(object):
"""
印章处理类
"""
def remove_red_seal(self, image):
"""
去除红色印章
"""
# 获
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2023-07-06 00:04:55
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打破界限：FuckZhihuBlindWatermark - 去除知乎图片水印的新尝试 FuckZhihuBlindWatermark去他妈的知乎盲水印项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/FuckZhihuBlindWatermark 项目简介在互联网信息爆炸的时代，知乎作为一个知识分享平台，汇聚了大量有价值的内容和图片。然而，其内置的盲水印机制有时会干扰
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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图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度 这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述：基于亮度差算法：这种方法通过比较图像中相邻像素或同一物体不同部分的亮度差异来检测阴影。假设在同一光照条件下，物体表面颜色应相对一致，若出现较大差异则可能被认为是阴影区域。通过统计分析或者阈值处理，可以区分出阴影并尝试通过某种方式（例如线
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2024-07-30 13:48:10
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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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# 如何用Python去除图片中的红色印章
作为一名经验丰富的开发者，帮助新手解决问题是我乐于做的事情。在这篇文章中，我将教你如何使用Python去除图片中的红色印章。首先，让我们来看一下整个流程，然后逐步进行解释和演示。
## 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开始
开始 --> 下载图片
sect
原创
2024-07-05 04:26:05
328阅读
本博客只提供基本思路，具体实践，需要自行实践工具1: 画图方式一: 右键选中图片,打开方式选择画图，选择矩形方框，选中图片上的水印,移除即可;方式二: 百度功能十分的强大，打开百度，选择图片标签，在显示的输入框右边显示拍照的图标或者图片的图标，左键单击，点击本地上传，将本地图片上传，即可显示相类似的所有的图片，类似与百度云网盘或者电影显示相类似的电影，原理是一样的;工具2: Photoshop,又
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2024-03-13 09:58:11
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# Python OpenCV去除红色教程
## 介绍
在本教程中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库去除图像中的红色色彩。我们将使用OpenCV的图像处理功能来实现这一目标。如果你是一名刚入行的开发者，并且对Python和OpenCV有一定的了解，那么本教程将帮助你理解如何进行图像处理。
## 教程步骤
下面是我们完成这个任务的步骤概述。
| 步骤 | 说明 |
| --- |
原创
2024-01-24 11:59:26
1201阅读
最近在做票据识别的编码工作时遇到一些问题，就是票据上往往会有一些红色印章把一些重要信息区域给覆盖了，比如一些开发票人员盖印章时比较随意，容易吧一些关键区域给遮蔽了，这让接下来的票据识别很困难，因此，我们必须先对票据图像进行一定的预处理来移除印章干扰，再进行字符识别，这样子识别准确率才有保证。我们从简单例子说起，比如我们有以下一张票据，上面盖有红色印章，虽然该印章没有遮挡关键信息，但是我们还是打算将
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2024-03-15 19:55:21
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最近在做票据识别的编码工作时遇到一些问题，就是票据上往往会有一些红色印章把一些重要信息区域给覆盖了，比如一些开发票人员盖印章时比较随意，容易吧一些关键区域给遮蔽了，这让接下来的票据识别很困难，因此，我们必须先对票据图像进行一定的预处理来移除印章干扰，再进行字符识别，这样子识别准确率才有保证。我们从简单例子说起，比如我们有以下一张票据，上面盖有红色印章，虽然该印章没有遮挡关键信息，但是我
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2024-01-09 14:40:22
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# 使用 Python OpenCV 去除图像中的红色通道
在计算机视觉中，图像处理是一个非常重要的领域。使用 Python 的 OpenCV 库，我们可以很方便地进行各种图像处理任务。在本教程中，我们将学习如何去除图像中的红色通道。以下是整个流程的概述：
## 流程步骤
我们将通过以下步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要
分离图像中的人物和背景通常需要一些先进的图像分割技术。GrabCut是一种常见的方法，但是对于更复杂的场景，可能需要使用深度学习模型。以下是使用深度学习模型（如人像分割模型）的示例代码：#导入相关的库
import cv2
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as T
from torchvision.mode
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2024-06-08 11:04:17
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