前言积分图算法由Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。积分图算法是一种快速计算图像区域和以及图像区域平方和的算法。它的核心思想就是对每一个图像建立起自己的积分图查找表，在图像处理的阶段就可以根据预先建立积分图查找表直接查找从而实现对均值卷积的线性时间计算。做到了卷积执行的时间与窗口大小无关。这种算法被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换、边缘检测、基于统
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
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print两种写法打印pytorch权重python os.path globnp.unique(b) numpy 去重根据标签图和颜色表显示标签图 print两种写法print('[Epoch: %d, numImages: %5d]' % (epoch, i * self.args.batch_size + image.data.shape[0]))
prin
## 如何使用OpenCV Java分析图片中的黑点
在这篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV库来分析图片中的黑点。我们将分步展示整个流程，并在每一步中提供必要的代码以及解释。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|-------------------
一、前言-简介在试验中需要常常将实验结果进行保存，在opencv中提供很好用的录制视频的句柄，也可称之为类-videowriter。videowriter应用那是相当的简单，总之分为三步： //声明
VideoWriter writer;
//打开
writer.open("C:\\Users\\lenovo\\Documents\\04.avi",CV_FOURCC('M', 'J', 'P'
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2024-09-29 10:37:45
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
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2024-02-23 11:41:48
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本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：opencv源码解析之(6)：hog源码分析开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCrea
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2024-04-28 11:21:36
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提取轮廓在OpenCV里有一个函数 cvFindContours ：
1. int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,int header_size=sizeof(CvContour),int mode=CV_RETR_LIST,int method=CV_C
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2024-02-27 13:31:56
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目录1、背景介绍2、代码实现2.1 获取原图2.1.1 区域图像imread 2.1.2 具体实现2.2 获取图像大小 2.3 阈值分割2.3.1 阈值分割threshold2.3.2 具体实现 2.4 区域面积筛选2.4.1 获取轮廓findContours2.4.2 获取轮廓面积contourArea 2.4.3 填充区域fillPoly2.
#include "head.h"
void Person::showImg(Mat &img)
{
namedWindow("透明通道显示白色背景", WINDOW_NORMAL);
if (img.empty())
{
cout << "图片路径错误" << endl;
return ;
}
imshow("透明通道显示白色背景", img)
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2023-10-14 23:16:19
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目录stitcher优缺点：相关库：导入图片：调用stitcher类进行拼接：stitch：全景拼接结果：提取黑边轮廓：copyMakeBorder：threshold：计算最大的轮廓边界：findContours:boundingRect：cv2.rectangle：寻找全景图内部最大的矩形区域：cv2.countNonZero()：cv2.subtract()：寻找这个矩形框的轮廓，最后进行裁
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2024-02-26 14:18:42
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利用Opencv 寻找凸四边形的四个顶点 对于一个含有凸四边形的图像，要想定位出凸四边形的四个顶点的坐标。 首先，得先对图像进行边缘检测，而边缘检测的前提是二值化图像【未进行二值化的图像进行边缘检测得到的结果往往非常不理想】，根据实际图像的特点，我对图像进行二值化处理以及闭运算【主要去除目标物内的孤立点】的过程如下：#图像灰度处理 最大值灰度
import cv2
import num
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2024-01-10 11:32:17
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# usr/bin/env python
# coding: utf-8
##################### 对图像进行变换（旋转）
# 2018年6月17日07:33:54
import cv2
import numpy as np
# 这里说一下旋转的opencv中为旋转提供的三个要素
# 旋转的中心点（center）
# 旋转角度()
# 旋转后进行放缩
# 我们可以通过cv2.
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2024-02-02 08:30:21
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图片边缘出现黑点的问题分析和解决（纹理过滤）最近在项目中遇到UI图片非透明区域边缘出现黑色杂点的问题，经过分析和纹理过滤有关，并提出解决方案，需要美术制图时特别注意。本文是此问题的分析与解决方案。问题我的项目使用的FairyGUI，然而此问题与UI框架无关。上图为出现问题的图片，一个绿色的环形图片，周围为透明。通过修改渲染所用shader，并在片源着色中修改out颜色的alpha = 1，可以获得
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2024-05-16 11:16:20
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四、 图像去噪1、 图像的卷积内核图像的空域处理一般利用卷积实现，图像二维卷积方式如下： 选定一种卷积模板，下图是典型的矩形模板和十字形模板， 然后遍历整幅图像，假设图像在i、j处的灰度值为I_ij，那么按矩形模板卷积后的值为 即根据模板的系数对原灰度值进行操作，根据模板的形状和参数的不同而获得不同的结果。这种模板也称为图像的卷积核（kernel）。模板大小一般为奇数如33、55、7*7等，对于图
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2024-02-26 18:40:27
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#1.简述列举了解的编程语言及语言之间的区别？"""编程语言列举：c c# c++ python java php go区别：1.编译型语言，如c语言，整体翻译，在出现错误时最后才进行提示，修改过程要从整体去找错误2.解释型语言，如java，一行一行进行翻译，哪里出错立即提示修改，它是乱码通过解释器翻译成机器语言"""
#2.列举python2和python3的区别
"""
1.python2源码
这篇文章写得太好了 ，感觉自己实在没有办法去补充这方面的知识点 我打算把高斯滤波和双边滤波还好好补充下 这篇文章转载自一个美丽的才女：小魏
【OpenCV】邻域滤波：方框、高斯、中值、双边滤波 邻域滤波（卷积）
邻域算子值利用给定像素周围像素的值决定此像素的最终输出。如图左边图像与中间图像卷积禅城右边图像
# 如何搜寻串口
## 1. 整件事情的流程
首先，我们需要导入Python的`serial`模块来实现串口通信。然后，我们会使用`list_ports.comports()`函数来列出所有可用的串口。最后，我们会遍历这个列表，找到需要的串口。
## 2. 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入`serial`模块 |
| 2 | 使用`lis
原创
2024-05-13 04:11:15
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一、环境 Ubuntu18.04 联想小新yolov5s二、前期准备2.1、安装python3.7(python版本 > 3.6)_终端运行sudo apt-get install python3.7查看python版本：python --version(ubuntu 默认自带p
1、 tcode： se11，建立视图
2、 tcode: se11，建立搜索帮助
3、 tcode : se11，修改搜索帮助mch1
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OVAH -
原创
2011-11-01 11:38:21
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