这篇博客将介绍一些OpenCV的琐碎的概念知识以及容易出现错误的点。可能大家平时看博客感觉OpenCV没什么难的，无非是调用一些库和函数，但是在实际操作过程中很容易出现翻车的现象。好了，废话不多说开始本章的内容内容安排OpenCV各个变量之间的转换关系采用OpenCV进行连通域分析的原理以及相关函数OpenCV连通域分析的应用-计算欧拉数（euler）采用OpenCV进行滤波以及形态学处理的相关原
文章目录1.首先了解腐蚀和膨胀原理2.开运算（1）为什么开运算可以去白噪点呢？（2）.函数讲解（3）代码实战3.闭运算（1）函数讲解（2）代码实战 1.首先了解腐蚀和膨胀原理2.开运算开运算=腐蚀+膨胀（顺序不可颠倒）（1）为什么开运算可以去白噪点呢？根据腐蚀的原理，使用一个给定大小的卷积核（结构单元）对图像进行卷积，操作是用卷积核（结构元素）B与其覆盖的二值图像A做“与”操作，如果结果为1，那
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2024-04-19 11:08:14
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openCV生成mask掩膜，再根据mask生成ROI图片需求背景获取ROI图片：现在有一张图片，用户能够在坐标上选择一些点组成一个区域，这个区域称为用户感兴趣的区域，需要利用mask掩膜生成，需要生成mask图片、ROI图片，要求使用OpenCV+Java实现。概念解释ROIROI: region of interest 感兴趣的区域openCVOpenCV（Open Source Comput
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2024-05-30 07:36:07
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1. 导向滤波简介导向滤波是何凯明在学生时代提出的一个保边滤波（edge-preserving smoothing）算法。何凯明在cv圈应该算是名人了，学生时代关于图像去雾的研究就以第一作者的身份获得Best Paper Award（CVPR 2009），而且今年刚刚又斩获Marr Prize（ICCV 2017）。导向滤波顾名思义，就是有选择（导向）性的滤波，其与我们经常提及的高斯滤波、双边滤波
当时写的一个识别白线的程序，还不算完整，后面要自己用程序算出两天线之间中点的坐标，并反馈坐标信息回来，跟底层通讯，做一个闭环。#include<ros/ros.h> //ros标准库头文件
#include<iostream> //C++标准输入输出库
#include<cv_bridge/cv_bridge.h>
#include<sensor_msgs
一、Gabor 滤波器简介（部分资料来自维基百科）
在图像处理、模式识别以及计算机视觉等领域中，，Gabor 滤波器得到了广泛的应用。Gabor滤波器是一个用于边缘检测的线性滤波器。Gabor滤波器的频率和方向表示接近人类视觉系统对于频率和方向的表示，并且它们常备用于纹理表示和描述。在空域，一个2维的Gabor滤波器是一个正弦平面波和高斯核函数的乘积,
opencv过滤噪声举报描述不清违规检举侵权投诉
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2023-05-17 21:54:38
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导向滤波：1.实现的伪代码：导向图像(Guidance Image) I，滤波输出图像(Filtering Input Image) p，均值平滑窗口半径 r，正则化参数 e。利用导向滤波进行图像平滑处理时，通常令p=I。2.opencv库代码实现：其中：guideFilter(）函数调用opencv自带的库函数blur() 进行均值平滑。def guideFilter(I, p, winSize
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2024-08-14 16:11:07
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第4章 图像滤波本章思维导图本章内容概要算法理论介绍1、均值滤波、方框滤波2、高斯滤波基于OpenCV的实现C++ 本章思维导图（待更新）本章内容概要图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。算法理论介绍1、均值滤波
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2024-05-07 23:28:24
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在日常生活中我们表示颜色的时候都喜欢用RGB模型进行表示，RGB分别代表了三原色：红色Red， 绿色Green，蓝色Blue。但是当我们想要从图片中选取某种颜色的时候，比如说红色，用RGB该怎么做？很难啊。所以当涉及到颜色的时候我们通常都会将图片转化到hsv空间进行表示。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。那么该如何选择我们需要的颜色呢？比如说红色，是否就只需要选择一
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2024-05-10 18:03:38
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按面积选择区域 select_shape二值化为了减少噪声的干扰，删除面积小的区域，代码中将连通区域面积（像素个数）不足100的区域认为是噪声点，并将其删除（即置为背景黑色）。 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#in
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2024-04-09 12:09:15
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需要的库和自定义函数import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name, mat):
cv2.imshow(name, mat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() 图像形态学操作最基本的两个处理：腐蚀和膨胀一、腐蚀
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2024-02-28 10:36:01
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一、使用OpenCV处理图像1.不同颜色空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV(Hue, Saturation, Value) 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换为灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。 BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝
PolygonFilterExample 示例是一个使用 OpenCV 进行多边形过滤的示例，可以在 OpenCVForUnity 官方 GitHub 仓库中找到。该示例演示了如何使用 OpenCV 对图像进行多边形过滤，用于将图片多边形化。该示例使用 OpenCV 中的 fillPoly 方法来绘制多边形。该示例在 Unity 中使用 OpenCVForUnity 插件进行开发，可以直接导入到
本文以思想结合代码的形式来描述如何通过颜色来筛选您想要的区域。 简单描述一下HSV，HVS图像是不同于RGB的三通道格式图 H：表示色度 S：表示饱和度 V：表示亮度 首先，我这里以下图为例 这里我们想要得区域只有鸡蛋所在的区域。分析：鸡蛋的颜色不同于其他物体的颜色，而H通道就是控制颜色的，所有我们可以针对H通道做文章，当然加上其他的通道效果更好。1.首先我们得先知道鸡蛋的HSV值，这个我们可以通
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2024-05-10 18:17:45
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come from : ISP（Image Singal Process）算法广泛应用于安防监控，汽车电子等等一系列产品中。ISP主要算法包括：3A---[AWB(自动白平衡)，AE(自动曝光)，AF(自动对焦)]，CFA插值，暗角补偿，坏点检测，2D/3D去噪,锐化，VDE，Color Matrix，图片缩放，数字宽动态，伽马矫正等等一系列图像处理算法. &n
# 利用Python和OpenCV过滤白色
在图像处理领域，颜色过滤是一种常见的技术，它可以帮助我们从图像中提取特定颜色的区域。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来过滤图像中的白色区域。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了广泛的工具和算法，用于图像和视频处理。OpenCV在Python中有广泛的应用，因为它
原创
2024-07-27 03:27:11
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阈值二值化 cv:threshold输入为灰度图像threshold(src, dst, 127, 255, THRESH_BINARY);
reshold(src //输入
dst //输出
thresh //阈值
maxValue //二
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2024-09-29 11:35:04
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1、原理概述我们知道，图像的空间域和频域构成了描述图像的两种方式，前者对应图像中不同灰度的分布，后者则用于描述图像灰度变化的频率。那么从空间域来看，图像滤波就是去除图像中的噪声，提取感兴趣的部分；而在频域中，滤波的作用是增强部分频段，同时限制（或衰减）其他频段。按照频域滤波的特点，滤波器分为低通滤波器和高通滤波器，前者去除图像中的高频成分，后者去除低频成分。2、均值滤波器均值滤波的原理是将每个像素
图像滤波简介 **滤波实际上是信号处理的一个概念,图像可以看做是一个二维信号，其中像素点灰度值的高低表示信号的强弱 **高频：图像中变化剧烈的部分 **低频：图像中变化，平坦的部分 ** 根据图像高低频特性，设置高通和低通滤波器，高通滤波可以=检测图像中的尖锐，变化明显的地方，低通滤波可以让图像变得平滑，消除噪声干扰 **图像滤波在图像预处理方面应用广泛，图像滤波的好坏决定着后续处理的结
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2024-04-03 12:01:38
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