视觉SLAM十四讲笔记-5-2 文章目录视觉SLAM十四讲笔记-5-25.3 实践：计算机中的图像5.3.1 OpenCV的基本使用用法5.3.2 图像去畸变 5.3 实践：计算机中的图像5.3.1 OpenCV的基本使用用法参考链接：link 安装 OpenCV，网站： 在Ubuntu下，有两种安装方式： 1.从源代码安装，指从OpenCV网站下载所有的OpenCV源代码，并在机器上编译安装，以
视频截取下来的红绿灯图像流程图 代码部分：import cv2 as cv import numpy as np capture = cv.VideoCapture("*/红绿灯.mp4") # 读取视频 ret, frame = capture.read() while ret: # 是否读取到了帧，读取到了ret则为T
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2024-03-18 11:39:55
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1. RGB和BGR最常见的色彩空间就是RGB, 人眼也是基于RGB的色彩空间去分辨 颜色的.OpenCV默认使用的是BGR. BGR和RGB色彩空间的区别在于图片在色彩通道上的排列顺序不同. 显示图片的时候需要注意适配图片的色彩空间和显示环境的色彩空间.比如传入的图片是BGR色彩空间, 显示环境是RBG空间, 就会出现颜色混乱的情况.2 HSV, HSL和YUVHSVOpenCV用的最
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2024-03-25 10:50:57
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在处理图像时，使用 OpenCV Python 来保留红色区域是一个常见的需求。本文将详细介绍如何使用 OpenCV Python 解决“保留红色”问题，内容包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等方面。
## 环境准备
在开始之前，你需要准备一个合适的开发环境。我们将使用 Python 和 OpenCV 库。以下是依赖安装的指南：
```bash
pip insta
亮点是：里面有基于卷积神经网络的深度信息提取 Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images是VGG实验室2016年CVPR的一篇论文。 这篇论文所做的主要贡献有两点： 1.将word人工的嵌入到自然图片中，人工生成带有文本的图片（synthText）。 2.提出一种FRCN的网络来检测文本。 本文主要针对第一点贡献进行详细讲解，是如
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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## Python HSV 只保留红色
在图像处理中，有时候我们需要将一幅图像转换成特定的颜色通道。比如说，我们想要提取一幅图像中的红色区域，并将其他颜色通道去除。在 Python 中，我们可以使用 HSV（色相、饱和度、明度）颜色空间来实现这个目的。
HSV 是一种比 RGB 更直观的颜色表示方式，通过色相（Hue）、饱和度（Saturation）、明度（Value）三个维度来描述一个颜色。
原创
2024-02-26 07:13:43
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今天写的是图像，视频的加载与保存1.图像，数字图像，像素1.图像图像：定义为二维函数f(x,y),其中，x,y是空间坐标，f(x,y)是点（x,y）的幅值灰度图像：是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y)彩色图像：由三个（如RGB,HSV）二维灰度（或亮度）函数RGB：R，红，G，绿，B，蓝HSV：H，色调，S，饱和度，V：明度2.数字图像数字图像：像素组成的二维排列，可以用矩阵表示单色（灰度）图
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2024-09-29 17:23:39
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# 保留图片中的黑色和红色
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学会如何使用Python来保留图片中的黑色和红色。这个过程主要包括几个步骤：读取图片、处理图片、保存图片。下面我会详细解释每一步，并提供相应的代码示例。
## 流程图
首先，让我们用流程图来展示整个处理流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[读取图片]
B -->
原创
2024-07-22 11:13:45
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## Python实现图片红色部分保留
在图像处理中，有时候我们需要提取图片中的某个颜色通道，比如红色通道。本文将介绍如何使用Python处理图片，只保留图片中的红色部分。
### 图像处理库
在Python中，我们可以使用`PIL`库（Python Imaging Library）来处理图像。`PIL`库提供了一组用于处理图片的功能。我们可以通过`pip`命令安装`PIL`库：
```p
原创
2023-11-24 06:43:59
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今天把几天前的一个程序改进，并注释了一下："""
环境womdows pycharm2017
功能：识别蓝色，并输出蓝色识别成功
日期2019年6月14号
"""
import numpy as np # 导入科学计数包
import cv2 # 导入opencv模块
def yanseshibie(): # 创建一个函数，函数名随意定义
green_val = 114
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2024-09-22 10:51:27
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修复画笔工具组原理是内容识别快捷键j；同组工具切换按shift+j污点修复画笔工具污点修复画笔工具是自动识别的，调整画笔大小（英文状态下左右中括号键）可修复脸上的痘痘等，可点击可滑动默认选择内容识别画笔修复工具对齐修补工具：修补工具也可修改风景图去掉目标物体：也可框选目标物体再用快捷键Ctrl + j 复制源是将框选的物体拖拽消失，目标是复制内容感知移动工具移动后自动出现定界框可以放大缩小图片，确
这次区别于证件照，我试着编写了一下在复杂背景下分离纯色物体的系统，因为只是简单的编程，所以结果有待优化，先分析一下实验环境：这次的背景杂乱，虽然主体是粉色主导，但是因为光照不统一，色域跨度较大，倒影中也有粉色痕迹，杯壁上有花纹，这种情况下边缘检测误差很大。为了让计算机更好的识别主体颜色，要先将RGB色域转换为HSV色域，在HSV色域中，红色的H值在(0，3)U(156，180)中。粉色的S值饱和度
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2024-02-09 10:31:29
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前言1. 项目环境编码环境：Visual Studio Code程序框架：.NET 6.0 目前在Mac OS上使用C#语言官方提供了编译Visual Studio for Mac，但是根据官方发布的通知后续将不再支持该软件更新，后续将全部转移到Visual Studio Code平台，所以在此处我们演示使用Visual Studio Code进行演示。而代码的运行与配置使用dotnet指令实现
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2024-08-29 16:33:53
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 1.OpenCVSharp的简介概念：OpenCVSharp是C#的计算机视觉库，直接封装了很多OpenCV的方法，降低处理图像的难度Mat：表示一个类，是Matrix的缩写，表示矩阵的大小存储的地址，这里用来存储图像 Mat有很多类型，可以创建空类型，也可以直接来存储图像的地址。Mat的构造函数：/
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2024-03-17 08:58:47
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OpenCvSharp中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？contours里边的数据结构是怎样的？hierarchy到底是什么鬼？先从opencv中的findContours函数原型看起：findContours( InputOutputArra
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2024-03-19 17:00:21
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1： 输出一个Mat对象的像素自定义一个Mat 对象，然后输出像素值（像素值基本都在 0 – 255 之间 ，图像为三通道）代码public static void F1()
{
Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义一个三通道颜色（红色）
Mat m = new Mat(100, 100, Ma
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2024-04-03 14:56:41
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一：形态学操作（morphology operators）- 膨胀与腐蚀图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的集合，主要是基于集合理论基础上的形态学数学形态学基本的四个操作 : 腐蚀，膨胀，开，闭膨胀和腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段膨胀原理： 跟卷积操作相似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心点为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素
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2024-08-29 11:26:26
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一 ：图像的颜色空间转换在OpenCvSharp中颜色转换函数为：Cv2.CvtColor() 参数：参数说明src:源图像，8位无符号，16位无符号或单精度浮点dst:输出图像，具有与src相同的大小和深度code:颜色空间转换代码:(ColorConversionCodes)枚举类型代码：static void Main(string[] args)
{
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2024-04-06 09:33:19
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OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现 使用方式如下：
[python]
view plain
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1. import cv2
2.
3. img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
4. gray = cv2.c
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2024-05-22 21:39:52
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