OpenCV 学习笔记day15 随机数与随机颜色数据类型类RNG显示结果（随机画彩色线条） day15 随机数与随机颜色用产生的随机数作为参数标定图形的坐标和颜色，用来产生随机图形和随机颜色数据类型类RNGRNG类是opencv里C++的随机数产生器。它可产生一个64位的int随机数。目前可按均匀分布和高斯分布产生随机数。随机数的产生采用的是Multiply-With-Carry算法和Zigg
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2024-03-05 19:51:38
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codeblocks配置完opencv后，无法调试，打断点，调试，然后，就没有然后了 一番查阅，发现是因为程序路径中有中文！！！！！！！哎更进一步测试，路径中也不能有空格，有空格的话程序都不运行了，黑框一闪就退了！！！程序内容是一行都不执行！！！！2022/2/7更新， 今日遇到OpenCV需要调试程序，发现点调试后闪一下黑框后就返回了，也没执行完就没了，查阅资料后发现在编译器调试里一项设置打勾
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2024-08-06 09:20:25
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一. 使用Opencv绘制HSV颜色直方图所用的函数cvCvtColor可在： 使用Opencv将RGB颜色空间转换到HSV颜色空间/灰度图 文章中查找相关介绍所使用的结构体：CvHistogram以及函数：cvCalcHistCvCreateHistcvGetMinMaxHistValuecvConvertScalecvReleaseHist可在： 使用Opencv绘制灰度直方图/对比
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2024-04-12 09:59:59
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# 使用 OpenCV 生成全零矩阵黑色图像的完整指南
在计算机视觉和图像处理领域，创建和操作图像是非常常见且重要的任务。今天，我们将学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库生成一个全零矩阵的黑色图像。接下来，我们将分步进行，确保你能跟上。
## 流程概述
下面是实现这一功能的简单流程：
| 步骤 | 描述 |
最近遇到了一个需求，是要去掉一张图片的黑色背景，如下图所示：如果使用OPENCV ，加上一些图像处理的算法，是可以实现去除任何背景的。但是由于这个需求就是去掉黑色背景，感觉没必要用到哪些比较复杂的算法。于是打算在网络上搜索了一下，开始没有搜搜到，倒是搜索到一篇用ps如何来去掉黑色背景的思路：去掉图片黑背景输出为透明png(算法和工具)但是里面主要是说用PS的操作，而且里面说的原理，也不是很清晰。所
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2024-03-14 08:07:23
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颜色空间要用三种或更多的特征来指定一种颜色，有许多的方法被称为颜色空间或者颜色模型。 如何选取其中一种方法来表示一副图像要依赖于执行的运算。 不同的颜色空间的转换，Opencv提供方法void cvtColor(InputArray src, Output dst, int code, int dstCn=0)code : 这是颜色空间的转换代码。例如COLOR_BGR2GRAY dstCn:
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2023-11-10 18:13:36
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opencv python（四） ---- 颜色空间转换、获取特定颜色图像RGB和HSVRGBHSVRGB转HSV颜色空间转换获取特定颜色图像 RGB和HSVRGBRGB是从颜色发光的原理来设计定的，通俗点说它的颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏灯，当它们的光相互叠合的时候，色彩相混，而亮度却等于两者亮度之总和，越混合亮度越高，即加法混合。红、绿、蓝三个颜色通道每种色各分为256阶亮度，在0时“
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2024-07-23 23:57:46
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# OpenCV Python：去除黑色
## 引言
在图像处理领域，经常需要对图像进行预处理，其中之一就是去除黑色。去除黑色是指将图像中的黑色部分变成透明或者替换为其他颜色。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来实现这个目标。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了OpenCV库和Python的相应版本。可以使用以下命令安装OpenCV库：
```
pip insta
原创
2023-12-29 07:54:22
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HSV是一种比较直观的颜色模型，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H, Hue），饱和度（S,Saturation），明度（V, Value）。1、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°,品红为300°；2、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
## 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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## 抽取黑色区域的方法：Python OpenCV
### 引言
在图像处理中，有时候我们需要抽取一个图像中的特定颜色区域。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来抽取黑色区域，以及一些实际应用。
### Python和OpenCV
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强等特点。而OpenCV则是一个广泛使用的图像处理库，提供了丰富的功能，包括图像采集、图像处理、计
原创
2023-08-11 03:51:11
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# 使用 OpenCV 和 Python 识别黑色物体
在计算机视觉领域，颜色识别是一个常见且重要的任务。今天，我们将重点讨论如何使用 OpenCV 和 Python 识别图像中的黑色物体。OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，提供了一系列强大的工具，用于图像处理和分析。
## 为什么选择黑色？
黑色物体在一些应用中可能非常重要，比如自动驾驶中的障碍物检测、安防监控中的入侵检测等。此外，识
在图像处理领域，使用 Python 的 OpenCV 库提取黑色区域是一个常见的任务。通过本文，我将详细记录如何在 Python 中使用 OpenCV 提取黑色区域的全过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展等内容。
### 环境准备
首先，我们需要配置 Python 环境以及安装必要的依赖库。确保已经安装了 Python 3.x 版本，并接下来安装 OpenCV
# 使用 Python 和 OpenCV 处理黑色图像
在计算机视觉领域，色彩的处理是图像分析的重要部分。尤其是在RGB（红、绿、蓝）色彩空间中，黑色的表示和处理常常是我们需要关注的重点。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来处理黑色图像，并给出示例代码。
## RGB 色彩空间中的黑色
在 RGB 色彩空间中，黑色的表示为 (0, 0, 0)，这意味着红色、绿色和蓝色的分
在使用 Python OpenCV 进行图像处理时，处理黑色透明区域是个常见的问题。例如，当我们想在图像中提取对象时，黑色的透明部分通常会被错误理解。接下来，我将以博文的形式记录解决“python opencv 黑色透明”问题的过程，展示步骤、配置、验证以及优化的方法。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的硬件和软件环境都已准备好。
**软硬件要求：**
- 操作系统：Windo
0 项目背景本项目来源于一个PaddleOCR垂类场景，该场景对检测模型准确率需求较高，由于担心PaddleOCR的检测器模型效果可能不能满足需求，因此希望尝试通过PaddleDetection模型库提高对目标框的检测效果。1 PaddleOCR模型原理PP-OCR是一个实用的超轻量OCR系统。主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成。该系统从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、
分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征。其他图像分割方法，如阈值，边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念，彼此像素间互相独立，没有统一性。分水岭算法较其他分割方法更具有思想性，更符合人眼对图像的印象。其他关于
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2024-09-26 17:01:42
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一、黑帽简介黑帽（Black Hat），又称“底帽”运算，其结果图像为闭运算图与原图像的差，即：dest=close(src,kernal)-src由于闭运算是先膨胀和腐蚀，因此闭运算会去除图像中的小黑点，同时也会扩大图像前景轮廓的范围，实际上也就是放大了图像前景色区域，因此从闭运算图减去原图的运算结果突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域，此外黑帽还能得到图像内部的小孔，或者前景色中的小黑点。因此
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2024-03-06 21:48:32
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如何在OpenCV（C ++ / Python）中选择边界框（ROI）？在本教程中，我们将学习如何在OpenCV中的图像中选择边界框或感兴趣区域（ROI）。 在过去，我们必须通过处理鼠标事件来编写我们自己的边界框选择器。 但是，现在我们可以选择使用OpenCV原生部分的函数selectROI。 我对OpenCV库中的奇怪选择感到惊讶。 您可能会认为selectROI将成为具有显示图像，绘图等功能的
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2024-03-18 12:26:45
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学习目标：学习简单阈值,自适应阈值,Otsu’s 二值化等学习函数cv2.threshold,cv2.adaptiveThreshold 等。一、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)。我们要用到的函数就是cv2.threshold，下面介绍他的参数。cv2.threshold（）函数中四个参数
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2024-05-28 23:33:10
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