图像分割是根据图像中各部分的特征，分割出不同的区域，这些区域可能代表了不同的物体。最简单的图像分割是区分出背景和前景。图像分割目前有一些比较成熟的技术，但想不通过一些辅助手段而达到比较好的分割效果，还是有一定难度的。一、漫水填充如果用过Photoshop的读者，应该对这项功能很熟悉。先设定一个阈值，然后在图像中的某个区域点一下鼠标，类似这个区域的像素都会被填充为某一颜色。这项功能需要我
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2024-05-24 19:08:18
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一：霍夫线变换 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。OpenCV中的霍夫线变换有如下三种：标准霍夫变换（StandardHough Transform，SHT），由HoughLines函数调用。多尺度霍夫变换（Multi-ScaleHough Transform，MSHT），由HoughLines函数调用。累计概率霍夫变换（ProgressiveP
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2024-03-15 09:11:22
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pHash跟simhash很多相近的地方。一个是较多用于图像，一个较多用于文本。之前写关于R语言实现的博客： R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理） R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（二，textreuse介绍）机械相似性python版的四部曲： LSH︱python实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn
如何使用OpenCV扫描图像，查找表和时间测量如何通过图像的每个像素？OpenCV矩阵值如何存储？如何衡量我们算法的性能？什么是查找表，为什么使用它们？Our test case我们的测试用例程序（和这里提供的示例）将执行以下操作：读取控制台行参数图像（可能是彩色或灰度级 - 控制台行参数），并将缩减应用于给定的控制台行参数整数值。 在OpenCV中，目前，它们是逐个像素地进行图像处理的三种主要方
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2024-03-26 23:03:06
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【重点】： 主要就是分两种情况： 第一种：就是圆形与矩形边框的碰撞检测 检测Y轴圆心到矩中心的距离是否小于半径+矩形X轴1/2宽 检测X轴圆心到矩中心的距离是否小于半径+矩形Y轴1/2高 第二种：就是特殊的矩形四个角检测 四个矩形顶角到圆心的距离是否小于半径 相信后面的大家就很容易理解： 这篇文章讲解一下基本的矩形和圆形之间的碰撞检测算法。上次我已经介绍过了矩形和矩形之间的碰撞检测，这次比上次麻烦
色彩空间、图片通道转换 文章目录色彩空间、图片通道转换前言一、色彩空间1.色彩空间对比RGB和CMYK二、计算机中图像1.存储方式总结 前言本文主要分析计算机上的图像的存储方式以及格式，做图像处理应先了解清楚图像的本质进而才能做出相关的图像处理操作。提示：以下为个人学习笔记，如有错误，敬请指正。一、色彩空间色彩是人的眼睛对于不同频率的光线的不同感受，色彩既是客观存在的（不同频率的光）又是主观感知的
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
图像属性图像属性包括行数，列数和通道数，图像数据类型，像素数等。1. 形状：shape图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取，使用 shape 关键的后，获取的信息包括行数、列数、通道数的元祖。示例如下：import cv2 as cv
# 读取彩色图片
color_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_ANYCOLOR)
print(color_
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2024-08-29 00:02:28
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# 如何优化mongodb查询速度
## 1. 概述
在实际开发中，经常会遇到mongodb查询速度慢的情况。这时候就需要对查询进行优化，提高查询效率。本文将介绍如何优化mongodb查询速度，帮助刚入行的小白快速学会。
## 2. 流程
下面是优化mongodb查询速度的流程：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 分析慢查询问题 |
| 2 | 创建索引 |
| 3
原创
2024-05-27 04:08:07
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一、简介找边的方式有很多种halcon 里面本来就有找边的算子，然后在拟合成直线或者其他的几何形状，例如edges_sub_pix算子，如下但是如果要找上面的这条边问题就不好找了，当然还是有办法的，可以先做一些预处理，然后再找用上面的那个算子，但是这样做的话稳定性如何？在现场做出的实验结果是并不好（就这个项目来说），算法的稳定性是决定一个项目的决定因素，而且面对的是各种复杂多样的面料，这种问题就很
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2024-09-05 10:33:04
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虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓。轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配，以下包括：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。首先回忆下几个结构体：首先是图像本身的结构体：typedef struct CvMat{int type;
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2024-05-13 21:14:48
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我们在前面的章节里讲过边缘检测，本章所说的轮廓是基于边缘检测的。我们之前所做的边缘检测，结果只是基于像素的，而很多时候，我们可能需要对轮廓进行一些几何操作，例如分析区域是否连通，求出轮廓的凸包，判断一个点是不是在轮廓内，等等。我们先来看两种生成轮廓的方法，再看对轮廓的一些应用。一、从边缘得到轮廓虽然轮廓似乎就是边缘，但实际上，OpenCV只能从二值图得到轮廓，边缘被看成是非常窄的区域（宽1个像素）
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2024-03-28 17:23:21
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halcon 实现模板匹配，定位，找线，找点，找圆读取图片模板匹配准备形状模型模板匹配根据x,y,angle得到以x,y为中心的空间定位某块区域定位找线测量卡尺位置定位找圆测量卡尺位置求线段交点显示之类的 c#联合halcon halcon函数速查 链接: https://pan.baidu.com/s/1rbxf62bMh61Ie0pB4t3AHw . 提取码：0000 图片链接
11、霍夫线变换：使用OpenCV的以下函数 HoughLines 和 HoughLinesP
霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。
是用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。 OpenCV实现了以下两种霍夫线变换:
标准霍夫线变换
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2024-03-14 23:08:23
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halcon使用metrology算子实现边缘找线功能。
送上一篇初学open cv霍夫找圆，识别率低下，自娱自乐。 pyrMeanShiftFiltering：这个函数严格来说并不是图像的分割，而是图像在色彩层面的平滑滤波，它可以中和色彩分布相近的颜色，平滑色彩细节，侵蚀掉面积较小的颜色区域。 第一个参数src，输入图像，8位，三通道的彩色图像，并不要求必须是RGB格式，HSV、YUV等Opencv中的彩色图像格式均可；第二个参数d
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2024-03-18 12:58:36
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AI 之 OpenCvSharp 大图找小图 这个案例搞定，就意味着往WEB页面滑动图解锁验证自动化又前进了一步，后面想想如何做这个案例。
原创
2023-02-23 09:16:15
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一.器件布置方法器件布置必须满足产品的机械约束，一般参考如下1.将螺丝钉孔和安装点的所有位置标记为隔离区2.按照固定位置要求放置所有用户界面组件3.将高功率电路和低功率电路以及噪声敏感电路分开4.将相关组件分成小组，并尝试按照与相应信号流相匹配的逻辑顺序排列组5.识别所有需要放置在MCU附近的关键部件，从MCU输入端口连接电源或接地的外部组件，例如：为输入信号提供去耦电容和滤波器组件6.尽量减少电
在opencv求得直线段的时候，我们总想给线段长短排序，判断线段之间的夹角，求两直线的交点，求两直线的距离，求点线距离，求垂线，求平行线。 下面粘贴出我用的直线相关的函数。 一般情况下，x1,y1,x2,y2表示线段1，x3,y3,x4,y4表示线段2 Vec4f 类型的 line1也可以表示一个线段，其中line1[0],line1[1]表示一个线段断点的x,y line1[2],lin
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2024-02-23 19:35:57
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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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