如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 );
cv
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2023-11-29 19:35:11
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OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
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2023-12-24 14:37:28
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# 实现Java opencv识别红色线条
## 导言
欢迎进入本文，本文将教会您如何使用Java OpenCV库来实现对红色线条的识别。在开始之前，我将引导您完成整个过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个实现过程的流程图，如下所示：
``` mermaid
erDiagram
开始 --> 加载图像
加载图像 --> 图像预处理
原创
2024-02-14 05:19:10
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HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。 在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。图片来自： 函数学习1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb) 作用：官方解释
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2024-02-19 14:52:34
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一、图像原理1.1 三原色RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间，因为它的细节难以进行数字化的调整。它将色调，亮度，饱和度三个量放在一起表示，很难分开。它是最通用的面向硬件的彩色模型。该模型用于彩色监视器和一大类彩色视频摄像。RGB颜色空间 基于颜色的加法混色原理，从黑色不断叠加Red，Green，Blue的颜色，最终可以得到白色。
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2024-03-20 09:55:12
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概述这个工作主要是利用之前项目的语义分割算法，顺便探索一下身份证部件解析的功能。安排实习生利用合成的身份证照片进行了语义分割的标注。我的目的有两个：1.检测身份证上的信息是否齐全；2.确定身份证各文字信息的位置，把文字抠出来给OCR程序。基于opencv的算法之前写过一篇文章《python_opencv–身份证文字区域检测》，利用opencv的接口进行二值化，然后找出所有的阴影对应的外接矩形。这个
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2024-02-24 12:12:25
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本篇文章主要调用OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别，具体步骤包括：1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。2.高斯平滑和中值滤波：去除噪声。3.Sobel算子：提取图像边缘轮廓，X方向和Y方向平方和开跟。4.二值化处理：图像转换为黑白两色，通常像素大于127设置为255，小于设置为0。5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。6.通过算
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2024-03-06 07:51:58
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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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学完opencv和图像处理基础部分后，可以找一些实例来考察自己的掌握程度，难度一点一点上升。要求：使用opencv，实现对图中瓶盖的提取，并画框圈出这个实例虽然简单，但也是个完整的图像识别的过程，每一步都值得初学者仔细推敲，思考为什么要这样做，知识点是否有遗漏。我们知道，图像识别的关键在于提取特征，本实例的简单之处就在于特征甚至不用想办法提取，一眼就能看出：图中的瓶盖有两个特征：红色、圆形。这两个
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2023-05-24 17:24:16
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HOG特征一、什么是HOG特征是关于目标区域梯度方向的特征是一个向量 二、如何提取HOG特征图片归一化处理，减弱光线、阴影等影响图像梯度计算，一般用卷积方法，水平模板为[-1,0,1]，竖直模板为[-1,0,1]T，看到这个，很容易联想到边缘检测，实际上，这个梯度很大程度上就代表了图像的边缘轮廓信息统计梯度方向，将目标窗口（win：64*128）继续细分为块（block：16*16），而
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2024-05-28 08:20:29
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参考连接：https://github.com/informramiz/opencv-face-recognition-python项目背景对“待分类”中的每一个图像，根据模式识别算法判断它与“已知类别”中哪一个图像最相似。 如果最相似的图像与它的文件名前四个字符相同，则说明识别正确，否则是识别错误。 计算出识别率：“待分类”中识别正确的图像个数 除以 “待分类”中的图像总数。项目中的主要算法:局
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2024-02-22 14:09:59
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cv2.line(img, (x, y),((pt[0]),(pt[1])), (0, 0, 255),1)#画半径
text = "(" + str(pt[0]) + ", " + str(pt[1]) + ")"#添加的文字
cv2.putText(img, text, (pt[0]+10, pt[1]+10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, (255, 255,
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2024-08-09 20:05:41
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2020年12月28日22:08:08环境：windows10 vscode cmake vcpkgvcpkg install opencvvcpkg install tesseract 参考手册tesseract-ocr demohttps://github.com/tesseract-ocr/tessdoc/blob/master/APIExample.md&nb
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2024-05-19 22:27:49
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近几年，随着生物识别技术的不断发展成熟，生物识别技术在门禁系统中的应用逐渐变成主流，尤其是人脸识别技术。那么人脸识别门禁系统有什么优点呢？安全性安全性是门禁系统的首要关注点，即能否有效地控制人员的出入，并掌握其出入信息。人脸门禁系统采用智能化的电子控制系统，可以充分利用计算机的“智能”，同时采用多种手段进行控制，以确保系统的安全可靠。可靠性从硬件来说，人脸识别门禁系统方案采用优质的机械部件以及高性
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2024-04-22 14:27:27
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OCR （Optical Character Recognition，[光学字符识别] ）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。OCR的应用场
# 使用Python和OpenCV识别矩形区域
在计算机视觉中，矩形区域的识别是一个常见的任务。使用Python和OpenCV库，可以很简单地实现这一功能。本文将详细介绍如何识别图像中的矩形区域，包括流程、代码示例及详细说明。
## 流程概述
在开始编码之前，我们首先需要明确整个任务的流程。以下是我们完成此任务的步骤：
| 步骤 | 描述
OpenCV实战——文本检测tesseract的安装代码实践将图片中的内容识别打印，并绘制边框单词（word）检测只进行数字识别 tesseract的安装首先说一下下官网的地址：下载地址大家根据自己的操作系统（是32位还是64位，选择什么版本的，自己进行选择就好了）我下载的是5.x版本的（大家可以用迅雷下载，确实快！）然后找到它，双击：（我没找到中文，就English，其他的我也不懂是啥语言啊！
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2024-03-25 17:15:03
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# 使用Java和OpenCV进行文字区域识别的简单指南
在当今的科技世界中，图像处理和文本识别变得越来越重要。本文将向你展示如何使用Java和OpenCV实现文字区域的识别。这个过程相对简单，但涉及多个步骤，我们将逐步进行讲解。
### 整体流程
下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录前言一、鼠标点击的角度测量二、二维码条形码识别 前言一、鼠标点击的角度测量首先导入一个带有角度的照片 然后下面的代码注册了一个鼠标按下的回调函数， 还有一个点的数列，鼠标事件为按下的时候就记录点，并画出点，由于点是画在图像上面的，那么就要求了img是需要刷新的所以将他们放在while True里面 当有按键按下的的时候就把图片归为原来的以及清除列表的值。按键的使用可以看这个文章 简述cv
前面我们已经学了一些OpenCV中基本的图片处理的知识，可以拿来做一些小应用。比如怎样从一张图片中，把文字圈出来。这一步骤对OCR（Optical Character Recognition）非常有用，因为一般的OCR引擎只是拿来识别文字，并没有对图片做预处理，因此精度可能会收到图片质量影响。 当然，我们这里只是粗略的查找文字区域，并没有进一步地处理图片。而且对背景复杂，或者文字旋转角度过于倾斜
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2024-01-09 17:03:08
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