CMake是一个比make更高级的编译配置工具，它可以根据不同平台、不同的编译器，生成相应的Makefile或者vcproj项目。通过编写CMakeLists.txt，可以控制生成的Makefile，从而控制编译过程。CMake自动生成的Makefile不仅可以通过make命令构建项目生成目标文件，还支持安装（make install）、测试安装的程序是否能正确执行（make test，或者cte
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2024-03-27 21:14:31
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一、均值滤波 最简单的一种滤波操作，输出图像的每一个像素是窗口内输入像素的平均值。 均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。在OpenCV中，均值滤波的API如下： C 第一个参数，InputArray类型的src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的，且可以处理任
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2023-11-24 15:30:17
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一、PlaySound()介绍： PlaySound()是Windows用于播放音乐的API函数(方法)。在vs2010以上版本需要加入#pragma comment(lib, “winmm.lib”)才能使用PlaySound。BOOL PlaySound(LPCSTR pszSound, HMODULE hmod,DWORD fdwSound)。
/*@pszSound:pszSound是指定
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2024-03-19 11:06:14
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平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1
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2024-04-08 11:27:27
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[python]基于openCV，PIL的深色多背景复杂验证码图像转灰度二值化，并去噪降噪处理分析 文章目录[python]基于openCV，PIL的深色多背景复杂验证码图像转灰度二值化，并去噪降噪处理分析一. 前言与说明二. 初步思路及效果三. 成图检验分析(一). 思路(二). 筛选数据导出(三). 数据可视化分析四. 新处理思想探索与效果（较为显著）(一). 使用 OpenCV 灰度灰度图再
# 使用Python OpenCV去除黑色噪声的实现指南
在图像处理的过程中，经常会遇到黑色噪声的问题，尤其是在拍摄低光环境下的图片时。通过OpenCV库，我们可以比较轻松地去除这些黑色噪声。接下来，我将为你详细讲解整个流程，以及在每一步中需要使用的代码。
## 流程概述
我们可以将去除黑色噪声的整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-08-21 08:49:33
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引言： 图像去噪，主要用于去除图像的一些噪点，从而减少乃至消除噪点对边缘检测的影响。 图像降噪常见的有均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波，引导滤波等。1、 均值滤波： 实质就是在一个n*n的卷积核中，中心点取卷积核的均值，是一个简单粗
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2024-09-22 10:51:59
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1 前备知识图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有- 均值去噪声- 高斯模糊去噪声- 非局部均值去噪声- 双边滤波去噪声- 形态学去噪声2 所用到的主要OpenCv API/** @brief Blurs an image using the normalized box filter
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2023-07-04 22:43:17
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图像平滑✔️ 模糊/平滑图片来消除图片噪声✔️ OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() 2D 卷积✔️ OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作，比如我们的核是下面这样（3×3区域像素的和除以10）： img = cv2.imread(
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2024-02-10 15:25:55
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椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。常用的去除这种噪声的有效手段是使用中值滤波器。在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理
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2023-11-06 21:24:53
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1、噪声类型及生成1.1、类型高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、乘性噪声，等。高斯噪声 &nb
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2023-08-23 15:53:58
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目录汉字点阵字库原理区位码编码规则机内码编码规则字形数据存储格式汉字点阵获取利用区位码获取汉字利用汉字机内码获取汉字用C++在ubuntu调用OpenCV在图片上叠加汉字预备步骤程序代码运行结果总结心得参考链接 汉字点阵字库原理区位码编码规则在国标 GD2312—80 中规定，所有的国标汉字及符号分配在一个 94 行、94 列的方阵中，方阵的每一行称为一个“区”，编号为 01 区到 94 区，每
本文区分”
问题引出“、”
概念抽象
“、”
算法实现“三个部分
由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用
，并通过”答题卡识别“”
OCR字符分割”“
压板识别
”“
轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用。使得读者能够对
“投影技术”加速认识和理解，从而在解
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2024-03-15 12:20:58
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常用的图像去噪方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波等。下面先介绍均值滤波的原理和实现。原理介绍：均值滤波是一种线性滤波，其核心思想是-领域平均法，均值滤波是用图像上一点的领域范围内所有像素的均值代替该点的值，经过均值计算后就可以达到去除突变噪声干扰的效果。而均值滤波的缺点是会造成图像模糊。实现方法：在Opencv中，已经为我们提供了均值滤波函数，可直接调用。其函数原型如下：C++: void blu
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2023-10-03 21:16:17
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相较于传统方法我使用了两种不一样的方法来做到了对图像上的噪声小点清除原图：传统方法对于清除噪声小点无外乎就是图像平滑，高斯模糊，中值模糊，双边滤波。这一类方法在不会调参深入了解过的情况下，使用起来无疑是鸡肋。轮廓描绘清除通过对图像做一个轮廓描绘，把它描绘在新的白色画布上。与此同时，由于图像小点的面积单一且小，我们做一个if 判断，只把面积大于一定阈值的轮廓描绘在画布上。import cv2
imp
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2023-07-24 17:12:12
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我们提出了一种有效的视频去噪方法，利用最近提出的用于摄像机运动补偿的meshflow运动模型生成干净的视频。meshflow是一个空间光滑的稀疏运动场，运动矢量位于网格顶点。该模型具有轻量级、非参数化、空间变形体等内在特征，能够有效地实现多帧图像的去噪。具体来说，meshflow是在相邻帧之间进行估计的，这些帧用于在一个滑动时间窗口内对齐帧。**一个去噪的帧是由
OpenCV图像处理（中）一、图像平滑1. 图像噪声1.1 椒盐噪声1.2 高斯噪声2. 图像平滑简介2.1 均值滤波2.2 高斯滤波2.3 中值滤波二、直方图1 灰度直方图1.1 原理1.2 直方图的计算和绘制1.3 掩膜的应用2. 直方图均衡化2.1 原理与应用2.2 自适应的直方图均衡化 一、图像平滑1. 图像噪声由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解
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2024-03-18 21:23:47
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几种常见的图像噪声最常见的图像处理形式之一就是去除图像的噪声，为此以下介绍几种常见的图像噪声形式高斯噪声所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。来源：图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀；电路各元器件自身噪声和相互影响；图像传感器长期工作，温度过高。处理方法：平均（卷积
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2023-12-24 13:36:04
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4-4 Python学习笔记4_滤波与Gauss噪声1.中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。邻域窗口通常为3X3或5X5区
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2023-06-04 18:04:30
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今天给大家推荐下最近使用的一个涨点神器，cleanLabel，用于数据预处理环节，而且是即插即用。1. 场景个人实验验证cleanLabel一般会用于以下两种场景：一是筛选带噪声数据；二是筛选难例样本。在日常AI工作中，数据会是算法模型的天花板，吴恩达大佬说人工智能是20%的算法+80%的数据决定的。所以我们在日常工作中会尽量保证数据的干净，去除噪音数据。做为算法工程师，会在分析完项目需求，初步选
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2024-03-06 07:50:05
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