Kinect开发学习笔记之（四）提取颜色数据并用OpenCV显示 我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055下面这几个大部分是参考“timebomb”的Kinect学习笔记系列：非常感谢“timebomb”的
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2024-05-20 23:48:02
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我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0下面这几个大部分是参考“timebomb”的Kinect学习笔记系列： 非常感谢“timebomb”的工作，让我能尽快的进入Kinect的开发。 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。 要实现
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2024-07-25 10:24:26
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识别表格轮廓要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由
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2024-03-25 07:11:03
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图像直方图捕捉方式呈现一个场景使用可像素强度值。通过分析像素值得分布在一个图像，可以使用此信息来修改甚至可以提高一个图像。查找表定义了如何将像素值转换为新的值。表的第i项表示相应对应灰度的新值。newIntensity= lookup [ oldIntensity ] ; OpenCV cv::LUT 对图像应用查找表以生成新图像。 可能说到这里，大家还是不太清楚怎么用，下面
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2024-04-23 09:57:38
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OpenCV基于颜色信息的车牌提取车牌提取的方法主要有：基于纹理特征分析法、基于数学形态学分析法、基于边缘检测的定位分析法、基于小波分析的定位分析法、基于彩色信息的定位分析法，本文采用的方法是基于颜色信息的定位分析法。 本文主要参考了以下这一篇博客，该博客是用C++编写的算法，我参考其方法用Python实现了一遍。参考的博客（C++编写的算法） 在代码中，我详细地注释了每一个步骤流程以及一些注意事
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2024-07-04 06:13:34
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在很多时候，我们的数据来源形式是多种多样的，有时候数据（或表格）也会呈现在图片中。那么，我们如何来获取图片中的有用数据呢？当一张图片中含有表格数据的时候，我们可以用OpenCV识别表格中的直线，然后再用OCR技术识别其中的文字。 本文仅作为如何识别图片中的表格的一个例子，希望能给读者一些启示。笔者用到的工具如下：opencvpyteressactnumpy我们用opencv来识别表格中的直
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2024-03-25 07:05:29
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OpenCV中给出了很多种提取对象特征的方法。 从简单的图像色块>图像阈值分割>轮廓查找>特征点检测>直方图检测等等有很多。这些简单的方法看似没有什么实际的场景可以直接拿来使用，但是就学习的时候拿来学习学习是非常恰当的。 下面就按照颜色阈值的方式来查找图像中的蓝色物体，提取出对象的掩膜并进行覆盖。色域转换通常情况下，摄像机直接采集到的图像是RGB色域的（在Opencv中三通
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2023-11-09 10:25:17
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本篇博客主要介绍利用opencv工具提取一幅图像中的颜色直方图特征。所谓颜色直方图，指的是一幅图像中的颜色分布，与图像中的特定的物体无关，只是用来表示人的眼睛观察到的图像中的颜色分布情况，例如说，一幅图中红色占了多少比例，绿色占了多少比例等。我们知道，计算机色彩显示器采用R、G、B相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生色彩。在RGB颜色空间中，
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2023-09-03 00:55:25
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本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位，以此为基础，我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位，或者特定颜色线条的提取与定位 主要步骤:将RGB图像转化为HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255），不同的颜色有着不同的取值范围，一般给出如下：设定待提取颜色的HSV范围值，然后调用inRange函数实现对
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2023-10-20 14:31:45
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目标学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。cv.add，cv.addWeighted等。图像加法您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。注意OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。例如，考虑
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2024-08-17 10:28:04
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目的：使用OpenCV 中的函数cv::threshold实现阈值操作理论：阈值？ 1) 最简单的分割方法 2) 应用实例：从图像中分割出我们要分析的对象区域。这种分离基于对象的像素和背景像素之间的强度的变化实现。 3) 为了区分我们感兴趣的像素（which will eventually be rejected），我们将用每一个像素的值和threshold比较（依据要解决的问题确定）。 4) 一
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2024-04-22 10:48:22
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昨年写的OpenCV处理表格的东西搞丢了，这几天拿到了一点图片数据，想起来需要继续做完但是又找不到代码了，翻遍了硬盘还是没找到代码，今天呆在电脑前，还是觉得应该有始有终，再做一个吧，不知道这次能坚持多久。2020年4月29日 00:00:49目的：使用OpenCV获取到表格主体轮廓，并用红线画出轮廓。4月29日的进度为了方便后续桌面开发，暂时用C#作为编程语言。//通过图片框拿到Mat
Bitma
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2024-04-06 21:47:39
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图像特征类型可以分为如下三种：边缘角点（感兴趣关键点）斑点（感兴趣区域）其中，角点是个很特殊的存在。如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，我们就把它称之为角点。角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，它们在图像中可以轻易的定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。角点的具体描述可以有以下几种：一阶导数（灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点两条及两条以上边缘的交
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2024-04-02 16:45:14
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# 如何实现Java提取图片颜色
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图片文件 |
| 2 | 获取图片像素 |
| 3 | 提取像素颜色 |
| 4 | 统计颜色出现次数 |
| 5 | 输出颜色信息 |
## 2. 实现步骤
### 步骤一：读取图片文件
```java
// 导入相关类
import java.awt.image
原创
2024-04-12 03:46:28
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矩是描述图像特征的算子，被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。几何矩与中心矩图像几何矩的计算方式如式(7.8)所示：其中是像素处的像素值。当x和y同时取值0时称为零阶矩，零阶矩可以用于计算某个形状的质心，当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩，以此类推。图像质心
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2023-12-23 16:33:14
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PS怎么提取颜色做色卡？方法1：打开PS软件，直接拖动要制作成色卡的图片到窗口，然后选择上方编辑栏的【滤镜】——【像素化】——【马赛克】，如图：单元格数字大小随意自己掌控，数字越小，得到的颜色越多。为了更加清晰，我输入的200，得到如下图：然后，你可以根据自己的喜好使用【吸管工具】(快捷键I)选择颜色，此时为了方便，可以直接打开拾色器，选择【前景色】拾取或者【背景色】拾取，如图：选择【矩形工具】(
前言在使用opencv时，我们有时需要提取图像中特定的颜色区域，具体步骤一般是将图像转换为HSV颜色空间，然后根据inRange（）方法，填入适当的颜色参数，从而提取出我们想要的颜色区域颜色参数表如下图但要注意的是，这只是大致的范围，如果直接原封不动的填入这些参数，大概率提取的区域都是残缺错误的，要想得到比较精确的范围，必须在此基础上做修正，这样我们提取出来的区域才是比较符合预期的，但问题又来了，
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2024-02-25 06:33:26
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文章目录一、颜色通道1.通道分离：split()2.通道合并merge()二、效果三、访问像素1.单位2.方法（1）at动态地址计算①i单下标②i、j行列双下标（2）迭代器（3）指针 一、颜色通道1.通道分离：split()原型void split(
InputArray m,
OutputArrayOfArrays mv;
)参数m：要进行分离的图像mv：输出的通道容器。一般是vector&
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2024-03-09 23:22:47
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案例 ©Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、读取图像知识储备：图像分割与提取的概念 在图像处理的过程中, 经常需要从图像中将前景对象作为目标图像提取出来。例如无人驾驶技术, 我们关心的是周围的交通工具, 其他障碍物等, 而对于背
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2023-09-26 22:26:55
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在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。 OpenCV学习笔记(十二）1. 用分水岭算法实现图像分割与提取1.1 算法原理1.2 相关函数介绍1.2.1 形态学函数回
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2024-01-09 17:05:36
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