这里给出实现代码#pragma execution_character_set("utf-8")*/#include<opencv2/opencv.hpp>#include<math.h>#include<vector>#include <opencv2\imgproc\types_c.h>#include<opencv2\imgproc\i
原创
2022-08-16 16:23:04
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参数说明： IplImage *workImg-当前全局变量,表示正在显示的图片。 downleft, upright- 检测出的阴影部分矩形框的两个对角顶点。 from: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7334043
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2016-04-10 14:06:00
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一、图像修补在实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声或者是镜头上的灰尘或水滴,或者是旧照片的划痕,或者由于图像的部分本身已经损坏。而“图像修复” (Inpainting),就是妙手回春,解决这些问题的良方。图像修复技术简单来说,就是利用那些已经被破坏区域的边缘,即边缘的颜色和结构,繁殖和混合到损坏的图像中,以达到图像修补的目的。如果被破坏的区域不是太大,并且在被破坏区域边缘包含足够多的纹
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2024-06-11 11:09:58
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OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。阴影去除是图像处理中的一个重要任务，它旨在消除图像中由光照不均匀或遮挡造成的阴影，以便更好地识别和分析图像内容。阴影去除的原理可以有多种方法，其中一种常见的方法是通过颜色空间转换和图像分割来实现。以下是一个基本的阴影去除原理：颜色空间转换：
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2023-08-01 15:46:18
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对于png透明图片，在QQ，贴吧等平台上，看缩略图时默认是以白色为背景，而点开看原图时默认是以黑色为背景，基于此显示逻辑可以实现一种图像，看缩略图时是表图，看原图时是里图，这就是幻影坦克。基于图像线性融合原理，公式：g(x)=α*f(x)+(1-α)h(x)，可以假设最后生成图与白色叠加得到表图，最后生成图与黑色叠加得到里图，套用公式即可得到幻影坦克的理论公式：公式和原理都源自B站视频，BV1kV
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2024-03-06 00:01:12
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原标题：基于OpenCV的图像阴影去除我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。Test_image1.图像中有一个非常明显的阴
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2024-05-08 19:21:36
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图像阴影消除
原创
2021-07-16 17:39:47
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我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何...
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2021-08-30 17:13:14
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实战分享
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2021-06-24 10:10:38
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最近开始了解图像处理的一些东西，曝一些读《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》的提要吧，和一个室友找的根据背景来追踪目标的简单代码。提要：0. 概述，提要本书的内容1. matlab编程基础，关于matlab图像处理的部分2. visual c++ 处理图像的部
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2024-06-07 06:42:29
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图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度 这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述：基于亮度差算法：这种方法通过比较图像中相邻像素或同一物体不同部分的亮度差异来检测阴影。假设在同一光照条件下，物体表面颜色应相对一致，若出现较大差异则可能被认为是阴影区域。通过统计分析或者阈值处理，可以区分出阴影并尝试通过某种方式（例如线
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2024-07-30 13:48:10
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Ⅰ. 边缘检测算法0x01.Canny边缘检测Canny边缘检测算法是由4步构成，分别介绍如下：第一步：噪声去除 由于边缘检测很容易受到噪声的影响，所以首先使用高斯滤波器去除噪声，在图像平滑那一章节中已经介绍过。第二步：计算图像梯度对平滑后的图像使用 Sobel 算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数（ 和 ）。根据得到的这两幅梯度图（&nbs
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2024-08-21 20:45:15
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暗通道去雾算法(CVPR 2009最佳论文)以下内容引用:https://www.yanxishe.com/columnDetail/16970前言这篇论文的灵感来自于作者两个观察，第一个是在 3D 游戏中的雾使得作者坚信人眼有特殊的东西去感知雾，而不仅仅是靠对比度。第二个是作者阅读了之前的一篇去雾方面的论文《Single Image Dehazing》，发现这篇论文中的 Dark Object
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2023-10-27 18:39:32
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背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动
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2024-02-02 14:06:12
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前言浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》，源码也是用pytyon实现的，分析了一下其原理，这篇我们用OpenCV的C++版来实现一下。1原文源码：https://github.com/kavyamusty/Shading-removal-of-images本文用的图片也是源码中提供的测试图片。#实现思路1图将转为灰度图2将灰度图进行膨胀操作3膨胀后的图再进行腐蚀操作4
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2022-11-09 14:00:36
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背景减除目标 • 本节我们将要学习 OpenCV 中的背景减除方法 基础 在很多基础应用中背景检出都是一个非常重要的步骤。例如顾客统计，使用一个静态摄像头来记录进入和离开房间的人数，或者是交通摄像头，需要提取交通工具的信息等。在所有的这些例子中，首先要将人或车单独提取出来。技术上来说，我们需要从静止的背景中提取移动的前景。 如果你有一张背景（仅有背景不含前景）图像，比如没有顾客的房
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2023-08-25 10:05:12
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## 清除彩色图像的阴影
阴影是图像处理中常见的问题之一，尤其是在拍摄室内照片时。它们经常由于光线的不均匀分布、物体之间的遮挡或相机震动而产生。然而，使用Java和OpenCV库，我们可以通过一些简单的步骤来清除这些阴影。
### OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个用于计算机视觉和机器学习的开源库。它提供了一系列用于
原创
2023-11-14 09:50:40
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## 在Java OpenCV中去除图像阴影的实际问题解决方案
在计算机视觉领域，影像处理是一个重要的研究方向，而去除图像中的阴影则是提升视觉质量的关键步骤。在许多实际案例中，阴影的存在会影响后续的图像处理，导致结果的不准确，例如在对象识别、图像分割等任务中。因此，开发一种有效的方法来去除图像阴影显得尤为重要。本文将介绍如何在Java OpenCV中实现这一目标，并提供相关示例。
### 1.
本节重点在图片处理算法的实现，本例的算法的巧妙之处是在灰度变换中的阀值的选取，它并没有用到OpenCV库中的Canny和sobel等算子，这些算子很经典，但是都有其局限性，要求图片不能有阴影，不然变换后进行轮廓提取时误差会非常的大，甚至超出许可范围，本例算法是根据图片亮度求出平均的亮度，将其作为阀值，在实践中取得了很好的效果，误差集中在1%左右。 &nbs
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2023-11-15 15:27:46
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实现思路：图将转为灰度图将灰度图进行闭运算操作闭运算后的图减去原灰度图再取反将取反后的图使用归一化将白色背景修改贴近原图opencv实现：1 Mat src = imread("D:/opencv练习图片/去阴影.png");
2 imshow("原图", src);
3 //1.将图像转为灰度图
4 Mat gray;
5 cvtColor(src
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2023-07-24 17:27:40
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