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
光通过透镜折射后，会汇聚到一个焦点。对于不同波长的光，其折射率不同。对于相同的介质，波长越短，折射率越大。对于自然光来说，它包含了不同波长的光，因此各种成分的光的折射率是不同的，这些光经过透镜后，就不会汇聚在一个公共的点上了。发生这种情况时，沿着图像的非常亮和非常暗的边界，会出现彩色条纹，影响图像质量。
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2024-10-15 17:39:27
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1.简单阈值 与名字一样，这种方法非常简单。但像素值高于阈值时，我们给这个像素 赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold(
)。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三
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2024-02-28 19:32:41
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# Python Opencv CIE色差计算
在图像处理领域，CIE色差是一种用于比较颜色之间相似度的测量方法。在OpenCV中，可以使用Python来计算两个颜色之间的CIE色差，以便进一步分析图像的色彩信息。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来计算CIE色差，并提供代码示例以帮助读者更好地理解该过程。
## 什么是CIE色差？
CIE色差是根据国际照明委员会（CIE）制定的标
原创
2024-03-31 05:56:38
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# 解决Python OpenCV拼接处有色差问题
在使用Python的OpenCV库进行图像拼接时，有时候会出现拼接处有色差的情况，这可能会影响拼接图像的质量。在本文中，我们将介绍一种解决这个问题的方法，并提供代码示例来演示如何实现。
## 问题描述
当我们使用OpenCV进行图像拼接时，由于拼接处的颜色不一致，可能会导致产生色差的现象。这种情况通常发生在原始图像的曝光度、对比度或色彩平衡
原创
2024-06-20 04:10:34
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1 处理图像的颜色1.1 提取指定的颜色区域cv::floodFill() 函数1.2 分割图像cv::grabCut()函数，用于从静态图像中提取前景物体。1.3 转换颜色的表示方法HSV:色调、饱和度、亮度的 色彩空间。色调（hue）:表示主色；饱和度（saturation）：表示颜色的鲜艳程度，柔和的颜色饱和度较低。亮度（brightness）:表示某种颜色的光亮程度。在图像处理中使用较多的
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2024-03-13 09:48:59
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鱼羊在阳台上给小姐姐拍个视频：再把她P到喷泉广场：需要几步？现在，无需绿幕，AI 就能搞定这件事。就像这样，随便用手机给小姐姐拍张照片，再在同一地点拍张不带人像的背景图。深度神经网络就能自动分析出 alpha 遮罩和前景色，把小姐姐的发丝都抠得根根分明。视频也是如此。让憋着笑的同事在实验室白板前表演一段广播体操，再给背景板单独来一张，就可以无中生有把同事“转移”到大厅里，引来路人围观了。这是来自华
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2024-05-11 14:07:48
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图片1、读入图像使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径， 第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。(不写默认彩色） cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。 &nbs
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2024-03-16 11:05:46
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由于之前老师一直让我用我们的到的图像深度信息进行虚化，如果深度信息得到的很准确，这的确不是一件难事，只是目前我对那一套计算体系掌握的不够。假设我们手上有一副已经获取的深度图像，现在我的手上有两份，DFD以及双目（双目的后面我会放上）DfD的那个项目不便于公开，抱歉。 我们得到的原图如下： 这次换了以下场景拍的，依然是液晶透镜拍摄得到的像 然后还有一幅深度图。第一步：我们利用深度图进行一个图像分
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2024-01-09 19:47:07
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**标题：教你如何使用Python实现白背景扣图**
**序言：**Python作为一种脚本语言，具有简单易学、功能强大的特点，可以用于各种图像处理任务。本文将教你如何使用Python来实现白背景扣图的功能，帮助你快速掌握这一技巧。
## 步骤概览
首先，我们来看一下整个实现过程的步骤概览，如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-06 09:37:47
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计算机视觉的训练任务通常需要很多图像数据来做数据集。常见大数据集如ImageNet, VOC,COCO,等等。我们要完成自己特定场合的识任务，就需要收集或采集场景数据，涉及到一些基本的图像处理方法。我遇到或需要使用到的图像处理方法大概有以下几种：1.视频切图片(video_to_image.py)import cv2
vc = cv2.VideoCapture("/home/ba/Videos/
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2024-02-10 07:52:27
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背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。 背景提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯背景差分法，还有针对运动摄像机的光流法等。 一. 帧间差
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2023-09-27 13:27:58
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// 该文件是 OpenCV 项目的一部分。 它受此发行版顶层目录和 http://opencv.org/license.html 中的 LICENSE 文件中的许可条款的约束
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/video.hpp"
#include "opencv2/vide
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2024-05-23 17:15:59
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由于中篇最后得到的图像还是需要手动去磨皮，边缘突出的部分还是没找好。 这里我再想办法处理一下: 现在我们已经得到了这样的一张掩模: 边缘找的不是很好 那么我们可以结合找边缘的方法对它进行处理。第一步: 找边缘的方法常见的主要有三种： 1.1 Sobel代码如下：#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highg
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2024-03-07 19:02:36
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Learning Opencv 3 —— 十五章 背景去除 Background Subtraction背景去除概述background subtraction 也被称为 background differencing。这里将首先介绍经典背景模型的缺点，之后将介绍一些更高阶的方法。其中将介绍一种处理室内光线相对稳定的快速方法和一种能够兼容室外场景的一种称为 codebook 速度较慢的方法。背景去
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2023-11-08 15:46:58
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从本次教程开始，我们进入新的篇章，之前一直在讨论OpenCV的特征部分，这次我们来讨论OpenCV中的背景分离，又称背景减法模型。背景分离（BS）是一种通过使用静态相机来生成前景掩码（即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像）的常用技术。顾名思义，BS计算前景掩码，在当前帧与背景模型之间执行减法运算，其中包含场景的静态部分，或者更一般而言，考虑到所观察场景的特征，可以将其视为背景的所有内容。背景
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2023-09-16 22:39:20
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文章目录一、项目思路二、环境布置2.1、cvzone安装2.2、MediaPipe安装2.3、常见问题2.4、注意事项三、算法详解3.1、segmentor.removeBG()：去除背景（抠图）3.2、cvzone.stackImages()：堆叠图像3.3、fpsReader.update()：更新帧图像3.4、os.listdir()：返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。四、实
目录前言1 Temporal Median Filtering2 使用中值进行背景估计3 背景估计代码（C ++ / Python）3.1 Python代码3.2 C++代码4 帧差分（C++/Python）4.1 Python代码4.2 C++代码4.3 结果 前言首先，奉上原文链接：https://www.learnopencv.com/simple-background-estimatio
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2024-07-26 10:46:15
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openCV中实现了背景分割算法——grabCut()和漫水填充算法——floodFill()；其中GrabCut算法是调用仅需要确认前景和背景输入，该算法就可以完成前景和背景的相对最优的分割；该算法利用了图像中的纹理信息和边界反差信息，来进行分割，和分水岭算法比较类似，但是速度挺慢的，结果好于分水岭；floodFill漫水填充算法比较常见，图画中的填充色用的就是这个算法；原理也比较简单就是遍历封
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2024-03-19 08:32:22
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Color Constancy 色彩恒常性（2）The Gray World Assumption
着上篇往下讲，与White Patch Retinex相同，Gray-World 也是恢复图像原色的算法，两种算法最核心的不同在于对光源强度的估计。 Gray World 算法基于一个假设The Gray World Assumption：on average, th
