1.题目介绍红绿灯识别一向是自动驾驶实现的难点，而且是不得不攻克的难点。三色识别固然简单，然而这三多干扰中找出红绿灯并进行识别是问题的关键。红绿灯识别算法主要利用了交通灯的色彩特征及形状特征。2.工作原理区域提取由于红绿灯的形状大多为圆形，采用基于形状特征的检测方法，从复杂的场景中，找出图片中的圆形，再对图像进行滤波处理，只留下感兴趣区域。颜色识别将RGB色彩转换成HSV模型，通过红绿黄3 种颜色
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2024-02-19 14:47:30
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OpenCV + Python3第七章 图像平滑处理第八章 形态学操作 第七章 图像平滑处理在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称之为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像。 图像平滑处理的基本原理是将噪声所在像素点的像素值处理为其周围临近像素点的值的近似值，取近似值的方法有很多。1.均值滤波cv2.blur(src, ksize) 取当前像素点周围N * N个像素点
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2024-04-19 09:17:24
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OpenCV 图像处理之颜色空间转换 目标 • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换，比如从 BGR 到灰度图，或者从BGR 到 HSV 等。 • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体。 • 我们将要学习的函数有： cv2.cvtColor()， cv2.inRange() 等。1.转换颜色空间 在 OpenCV 中有超过 150 种进行颜色空间转换的方法。但是我们经常用到的也
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2024-02-02 06:55:21
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好久没有写东西，今天看CS的时候，看到一个朋友在问统计某颜色所占总面积的比例的问题： １。获取一个图像的Bitmap类型，有N种方法得到，下面说两种 （１）从this.pictureBox1.Image得到 （２）(Bitmap)Bitmap.FromFile(openFileDialog.FileName, false);２。主程序 unsafe
直方图统计像素： 计算图像直方图； 利用查找表修改图像外观； 直方图均衡化； 反向投影直方图检测特定图像内容； 用均值平移算法查找目标； 比较直方图搜索相似图像； 用积分图像统计像素计算图像直方图： 直方图是一个简单的表格，表示一幅图像（有时是一组图像）中具有某个值的像素的数量。 因此，灰度图像的直方图有256 个项目，也叫箱子（bin） OpenCV 中计算直方图，可
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2024-04-13 10:11:14
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在本教程中，我们将学习Computer Vision中使用的流行色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。 1975年，匈牙利专利HU170062引入了一种难题，在43,252,003,274,489,856,000（43亿亿）种可能性中，只有一种正确的解决方案。到2009年1月，这项被称为“魔方”的发明席卷全球，销量超过3.5亿。 因此，有位同学又建立基于计
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2024-04-07 20:50:53
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牛顿第三运动定律的常见表述是：相互作用的两个物体之间的作用力和反作用力总是大小相等，方向相反，作用在同一条直线上。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。牛顿第三运动定律和第一、第二定律共同组成了牛顿运动定律，阐述了经典力学中基本的运动规律。 &
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2024-05-24 08:38:58
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在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C ++和Python分享演示代码。 RGB色彩空间 RGB颜色空间具有以下属性 1. 它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。 2. 三个通道通过照射到表面的光量相关联。 让我们将这两个图像分成R，G和B分量并观察它们以更深入地了解色彩空间。 图1：RGB颜色空间的不同通道：蓝（B
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2024-04-29 12:57:28
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前言还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路里面用到了距离变换，连通区域计算，还是归一化等一些API，比较烦所，其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作，需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开，上一章中我们学习了In
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2024-02-26 16:55:55
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OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换 目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.1 侵蚀与膨胀3.2 开运算与闭运算3.3 顶帽与黑帽3.4 结构元素 1. 图像阈值关于图像阈值主要涉及到两个函
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2024-07-20 17:10:40
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使用OpenCV基于特定的色彩范围进行图像分割操作
一、遍历图像实现色彩掩码本节我们实现这样一个算法，我们指定某种颜色和一个阈值，根据输入图片生成一张掩码，标记符合的像素（和指定颜色的差异在阈值容忍内）。源代码如下，我们使用一个class完成这个目标，其指定了两种构建函数，并通过逐像素扫描的形式生成掩码（process成员函数）。另外，本class做了仿
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2024-06-12 05:39:04
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机器视觉之OpenCV教程图像容器Mat类基础一（二）
一、Mat像素点的存储方法色彩空间是指我们通过组合颜色分量来对各种颜色编码 灰度图像： 从黑到白 ，逐渐过渡 ， 划分成若干灰度级别彩色图像RGB模型： rgb是最常用的颜色模型 ， 人类就是这样感知 光线的 ， 在OpenCV中通道顺序是（blue 、 green 、 red）。彩色图像HSV和 HLS模型：是更贴近自然的颜色模
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2024-03-25 20:19:45
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彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
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2024-03-19 09:11:46
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1 图像色彩空间转换常见的色彩空间有HSV、RGB和YCrCb三种： RGB的色彩空间是设备独立的，不受设备不同的影响，取值范围在0-255。HSV色彩空间对计算机友好，H取值0-180，SV取值0-255。YCrCb色彩空间，Y表示信息，CrCb可以被压缩。 图像从一个色彩空间之间可以变换，但是可能存在如下问题：是否可以从一个色彩空间转换到另一个色彩空间是否存在信息传递和损失这一过程是否可逆Op
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2024-03-18 20:23:04
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一、BGR颜色空间在opencv中，硬件所使用的颜色顺序为BGR，而非RGB，虽然排序有所不同，但是在进行图像操作的时候会有很大的区别，BGR颜色空间分别对应蓝、绿、红；这三种颜色的排列组合可以组成人眼所看到的所有颜色，如图2.1： 二、HSV颜色空间HSV分别对应色度、饱和度、亮度，HSV颜色空间数据分明，适合计算机处理数据，HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用
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2024-03-17 13:57:28
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目标在本章中将学习直方图反投影理论这是由Michael J. Swain和Dana H. Ballard在他们的论文《 Indexing via color histograms》中提出的。用简单的话来说，它用于图像分割或在图像中查找感兴趣的对象。简而言之，它创建的图像大小与输入图像相同（但只有一个通道），其中每个像素对应于该像素属于物体的概率。用更简单的话来说，与其余部分相比，输出图像将在可能有
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2024-10-13 18:36:08
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# Python数据统计：男女比例和城乡比例分析
在人口统计学中，性别比例和城乡比例是衡量社会结构的重要指标。本文将通过Python编程语言来展示如何统计性别比例和城乡人口比例，并通过图表和示例代码来帮助理解。
## 1. 数据准备
首先，我们需要一些示例数据。假设我们有一个包含个体性别和居住地区的CSV文件，如下所示：
```plaintext
id,gender,area
1,Male
原创
2024-10-29 06:12:20
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今天，一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法，他已经在项目里使用了OpenCV，因此，我就建议他直接使用OpenCV，朋友的程序非常注意效率和实时性（因为是处理视频），因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势，恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求，因此我就随意编写了一个测试程序，如下所示：IplImage *T = cvLoadImage("F:\\1.
# Java 根据比例颜色渐变的实现
在编程领域，颜色渐变是一种常见的视觉效果，广泛应用于图形界面和数据可视化中。Java语言提供了丰富的图形处理能力，让我们可以方便地实现颜色渐变效果。本文将详细讲解如何在Java中根据比例进行颜色渐变，并提供相关代码示例。
## 颜色的表示方法
在Java中，颜色可以使用RGB（红色、绿色、蓝色）模型来表示。每种颜色的强度可以通过一个0到255的整数来表示
提醒：addWeighted()中，alpha,beta,gamma和不一定为1 system()函数：color是颜色属性，由两个十六进制数字指定 – 第一个为背景，第二个则为前景。每个数字可以为以下任何值之一: 0 = 黑色 8 = 灰色 1 = 蓝色 9 = 淡蓝色 2 = 绿色 A = 淡绿色 3 = 湖蓝色 B = 淡浅绿色 4 = 红色 C = 淡红色 5 = 紫色 D
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2024-07-18 12:42:37
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