1、学习目标 在OpenCV中使用matplotlib2、使用方法 导入matplotlibfrom matplotlib import pyplot as plt使用的函数方法 plt.imshow() plt.show() plt.xticks() plt.yticks() plt.title() plt.subplot() 3、在pycharm安装matplotlib过程 (1)右击wind
1. split函数split函数的功能是通道分离void split(const Mat& src,Mat *mvBegin) void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);第一个参数为要进行分离的图像矩阵,第二个参数可以是Mat数组的首地址,或者一个vector对象std::vector<Mat> channels;
 一、图层混合模式是什么?所谓图层混合模式就是指一个层与其下图层的色彩叠加方式,在这之前我们所使用的是正常模式,除了正常以外,还有很多种混合模式,它们都可以产生迥异的合成效果。总得来说:上层图层颜色+下层图层颜色——应用图层混合模式=新的效果 二、常用图层混合模式及原理三、各种混合模式如何理解组合模式正常和溶解很好理解,其中溶解要配合调整图层不透明度来实现效果。正常:溶解:“结
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接,图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐,从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础,看一下上一篇我的图像拼接效果如下:经过分析发现:效果不好的原因是像素叠加的时候没有考虑左右两侧图像的位置信息,直接通过手动指定了融合区域跟阈值,而不是根据图像实际位置由图像生成mask层,根据mask层动态生成融合图像重叠区域的阈值,如此可以解决融合不够自然或者看上去
基于opencv的车牌识别系统(UI界面采用tkinter设计)本系统采用python语言搭配opencv进行开发,在传统的车牌识别项目上进行改进,开发独特的GUI界面,方便使用者的使用。需要源码的朋友点赞、关注我、再私信我获取源码,如果未能及时回复可以留下邮箱耐心等待奥先上运行截图(下图分别为图片识别和摄像头识别结果)项目结构项目结构很简单主要由以下三种文件构成:predict.pysurfac
转载 2024-04-21 08:55:03
100阅读
1点赞
目录一、点阵字体介绍二、点阵字库使用原理 2.1、汉字编码2.1.1、区位码 2.1.2、机内码 2.1.3、国标码2.2、 点阵字库结构 2.2.1、 点阵字库存储2.2.2、三种点阵字库介绍 2.3、 汉字点阵获取 2.3.1、利用区位码获取2.3.2、利用机内码获取汉字机内码高位字节 = 区码 + 20
转载 2024-05-24 20:56:26
265阅读
# Python OpenCV设置图层透明 在计算机视觉领域,图像处理的一个常见任务是将不同的图层叠加在一起。这种需求在图像编辑、游戏开发和增强现实等应用中尤为重要。使用 Python 的 OpenCV 库,我们可以方便地实现图层的透明度设置,从而创建出与众不同的视觉效果。 ## 什么是透明层叠加? 图层透明度是指图像中某个部分的可见程度。透明度范围从 0(完全透明)到 1(完全不透明)。通
原创 2024-09-17 05:08:31
126阅读
在本文中,我们将详细讨论scikit-image,这是一个基于Python的图像处理库。Scikit-image scikit-image.org Scikit-image是一个专用于图像处理的Python包。安装scikit-image可以按如下方式安装:pip install -U scikit-image(Linux and OSX)pip install scikit-image
这篇文章主要介绍了python opencv如何实现图片绘制,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下点和圆 :circle(img,center,radius,color,thickness=None,lineType=None,shift=None)。各参数意义及作用如下。img:待画圆所在的图像。center:待画圆的圆心坐标。radi
一、图像混合、叠加        图像线性混合的数学原理  :G(x)=(1-a)F(x)+aQ(x)注意事项:1,a的取值范围为0到1之间2,F(x)和Q(x)为参与混合的两幅图像,G(x)表示输出图像3,通过对两幅图像的每个像素值做线性加权得到最终的输出图像4,两幅图像的大小和类型必须完全一致,如果把图像当成一个矩阵则两个矩阵相加的前提是维度必
目录ROI区域图像叠加&图像混合1 感兴趣区域:ROI线性混合操作 计算数组加权和:addWeighted()分离颜色通道、多通道图像混合通道分离:split()函数通道合并:merge()函数图像对比度,亮度值调整ROI区域图像叠加&图像混合#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui
转载 2024-04-19 12:58:04
43阅读
前言本篇文章参考了以下文章: https://answers.opencv.org/question/73016/how-to-overlay-an-png-image-with-alpha-channel-to-another-png/  素材demo例子起码用到了几个素材,在这里下载: logo_pc.png005.jpg转存失败 underl
一、实验要求Ubuntu系统 已安装Opencv库 Vim二、实验准备24*24的点阵.hz文件,ASCII码.zf文件 以下链接已提供 链接: https://pan.baidu.com/s/1ipsN6QfNHnsablGjsP8vDg?pwd=ykii 提取码: ykii 还需要 一张需要显示的图片和 一张需要显示的文本文件(logo.txt) 完成txt文件编写后,需要其为ANSI编码,否
转载 2024-10-04 14:12:31
46阅读
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
转载 2024-05-10 18:03:38
40阅读
一. 使用cvSplit将图像的中的通道拆分到单个图像中 1.所需函数:cvSplit 函数功能:将图像的中的通道拆分到单个图像中函数原型:void cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1,CvArr* dst2, CvArr* dst3 );参数介绍:const CvArr* src: 输入的多通道图像 CvArr*
转载 2024-02-28 21:52:11
135阅读
 HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),亮度(V)。HSV颜色空间模型[1]色调H:用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝
转载 2024-05-10 18:13:06
112阅读
在使用R语言分析和可视化NC数据图层时,许多用户可能会遇到数据图层分离的问题。本文将详细讨论这一过程,包括错误现象、根因分析、解决方案以及如何进行验证测试和预防优化。 ### 问题背景 在工作中,我负责处理气候和气象数据,尤其是NC(NetCDF)格式的数据文件。得益于R语言的强大功能,能够方便地读取和分析这些数据。然而,在数据处理过程中,我发现需要将不同的数据图层分离,以进行更细致的分析。以
原创 6月前
49阅读
OpenCV 【八】——前景背景分割——ostu算法的原理及实现 实验结果代码实现实现原理参考资料 实验结果代码实现#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; //计算图像灰度直方图 Mat calcgrayhist(const Mat&a
前言上一篇中我们学习了《OpenCV---HSV颜色空间介绍》,对HSV的颜色进行了一个简单的了解,这一章我们在研究一下利用颜色把想到的数据获取出来。OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能(这点类似threshold()函数)视频效果 API函数void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upp
Haar分类器的发展 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计。Ø 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。Ø 基于统
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5