这两天公司来了一个新的需求——去除水印，对于我一个从未接触过的这种事情的人来说，当时我是蒙的。不过首先我就去搜索了一下是否有该种合适的功能模块，经过我的筛选，发现opencv应该是最有满足我这个需求可能的模块了。我先把我的测试例子放上来。测试图片(你可能在别处看到过，没错就是你看到过的那个例子图)第一种方法： 该方法看着是不是很简单？没错就这么几行代码： 但是这种方式需要一个美工，让他配合你
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2024-03-08 14:37:01
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# 如何在Python中绘制图像并插入竖线
在数据可视化中，插入竖线可以帮助我们更好地理解数据的变化。本文将教会你如何在Python中绘制图像并插入竖线。我们将通过简单清晰的流程步骤，以及必要的代码示例来实现这一目标。
## 流程步骤
以下是实现过程的总体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-08-04 08:25:41
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使用 Python 的 OpenCV 库，结合 HoughLinesP 函数，可以方便地检测图片中的竖线。以下是详细的步骤和说明，帮助你成功实现竖线检测。
环境准备
为了顺利运行提供的示例代码，首先需要安装相应的软件和库。以下是前置依赖的安装步骤：
```bash
pip install numpy opencv-python matplotlib
```
依赖版本兼容性矩阵如下所示：
后置滤波处理
后置滤波处理,大致有以下几个步骤
step 1: 长时预测
这段代码的主要目的是利用语音的长时相关来加强当前的语音信号
做法是在基音延迟附近搜索最佳基音延迟,利用历史解码出来的激励信号
对当前的激励信号做一个加权
step 2:共振峰感知加权,这个不用说了,加强共振峰处的能量
step 3:倾斜被偿,修正因为共振峰
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2024-08-11 13:22:12
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什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
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2024-03-20 11:25:38
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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
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卷积什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后，整个框再往右移一步继续计算，横向计算完后，再往下移一步继续计算。简而言之，卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（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——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
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一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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图像轮廓是具有相同颜色或者强度的连续点的曲线。固定阈值、自适应阈值、大津阈值。
原创
2023-07-09 09:15:33
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OpenCV数字图像处理基于C++：算术运算和逻辑运算图像的算数运算是对图像进行加减运算，而图像的逻辑运算是对图像进行与、或、非、异或等逻辑运算。通过算术运算可以让图像来达到图像增强的效果；通过逻辑运算对图像进行分割、图像增强、图像识别、图像复原等操作。加法运算（合并两张图片，注意图片格式大小要一致）
特点：输出图像像素的灰度仅取决于两幅或两幅以上的输入图像的对应像素灰度值。算术运算结果和参与运算
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2024-04-23 17:05:53
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这一节介绍的函数执行2D图像上的各种几何变换。它们并不改变图像本身的内容，而是对变形的像素栅格进行校正并映射变形栅格到目的图像。事实上，为了避免采样空点痕迹，映射是逆序进行的（避免小数坐标位置点的空白），即，对于每一个目的图像的像素点（x，y），函数计算对应源图象的坐标，并拷贝这一点的值： &
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2024-05-24 20:06:05
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一、图像腐蚀 膨胀 细化的基本原理 1．图像细化的基本原理 ⑴ 图像形态学处理的概念 数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量，比如边界、骨架以及凸壳，还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等。图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像。 在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述，二值图像的各个分量是Z2的元素。假
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2024-04-07 13:02:25
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前面一篇教程中，我们实现了Zhang的快速并行细化算法，从算法原理上，我们可以知道，算法是基于像素8邻域的形状来决定是否删除当前像素。还有很多与此算法相似的细化算法，只是判断的条件不一样。在综述文章， Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey中描述了各种细化算法的实现原理，有兴趣可以阅读
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2023-08-07 15:33:58
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图像的平滑与滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术，是图像模糊、消除噪声。一、2D滤波器cv2.filter2D()对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作，低通滤波（LPF）有利于去噪声，模糊图像，高通（HPF）有利于找到图像边界。 import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg', 0)
kernel =
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2024-04-01 19:02:10
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数据的读取cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像import cv2
img = cv2.imread('E:/opencv/open-cv/2-7/cat.jpg',1)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()cv2.imread()读取图片，当括
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2024-02-27 17:52:02
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文章目录0 简介1. 基于直方图均衡化的图像增强2\. 基于拉普拉斯算子的图像增强4\. 基于伽马变换的图像增强软件实现效果 0 简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 opencv图像增强算法系统项目运行效果：
毕业设计 基于机器视觉的图像增强 项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图
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2024-08-01 22:07:31
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