Meanshift不仅可以用于图像滤波，视频跟踪，还可以用于图像分割。 一般而言一副图像的特征点至少可以提取出5维，即(x,y,r,g,b)，众所周知，meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。 有一点需要注意的是图像像素的
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2024-03-20 16:39:46
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1、API Mat srcImage; Mat logoImage; vector<Mat> channels; Mat imageBlueChannel; logoImage = imread("dota_logo.jpg",0); srcImage = imread("dota_jugg.jpg"); if(!logoI...
原创
2023-03-04 00:12:02
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补充：split函数的C++版本有两个原型。分别是：第一个参数：InputArray类型的m或者const Mat
原创
2023-02-08 10:31:36
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一、基本思想所谓漫水填充,简单来说,就是自动选中了和种子点相连的区域,接着将该区域替换成指定的颜色 ,这是个非常有用的功能,经常用来标记或者分离图像的部分进行处理或分析。漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域,掩码会加速处理过程,或者只处理掩码指定的像素点。以此填充算法为基础,类似PhotoShop的魔术棒选择工具就很容易实现了。漫水填充(FloodFill)是查找和种子点连通的颜色相同的点,魔
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2024-03-17 11:28:37
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使用 addWeighted 函数进行图像混合操作，以及如何将 ROI 和 addWeighted 函数结合起来 ， 对指定区域进行图像混合操作。参考：(OpenCV — 7)ROI 区域图像叠加＆图像混合而为了更好地观察一些图像材料的特征，有时需要对 RGB 三个颜色通道的分量进行分别显示和调整。通过 OpenCV 的 split 和 merge 方法可以很方便地达到目的 。通道分离：...
原创
2022-06-10 06:36:11
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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
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2024-05-10 18:03:38
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这篇文章和大家一起来解读下opencv关于阈值分析这块的知识点，希望能够加深大家对其的理解~图像阈值⛳️ 使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法”二值化”图像⛳️ OpenCV函数：cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold()简单阈值当像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值(可能是白色)，否则我们给它赋予另外一种颜色(可能是黑色)。这个函数就是 cv2.
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2024-04-30 23:13:10
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目标 • 学习如何对图像颜色空间转换，比如从 BGR 到灰度图，或者从 BGR 到 HSV 等。• 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。• 掌握函数cv2.cvtColor()、cv2.inRange() 等的常用法。1.颜色空间转换在 OpenCV 中有 150 中颜色空间转换的方法。但经常用到的也就两种BGR↔Gray 和 BGR↔HSV。 我们用到的函数是cv2.cvtCol
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2023-10-16 02:41:32
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前言上一篇中我们学习了《C++ OpenCV使用InRange对HSV颜色进行分割》，本身通过视频中可以看到我们通过颜色把按摩器提取了出来，这次我们基于上一章的成果，在上面实现原视频中的物体标识出来，呈现出追踪的效果。实现效果视频
实现思路对源视频用InRange进行颜色分割对分割出来的图像进行形态学操作（开操作去燥）然后再进行N闪的膨胀（N为整数，需要自己把握）对膨胀后的形态进行查
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2024-08-13 10:20:48
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填充图像边界的两种方法:BORDER_CONSTANT: 使用常数填充边界 (i.e. 黑色或者 )BORDER_REPLICATE: 复制原图中最临近的行或者列。源码部分给出更加详细的解释。 源码本程序做什么?装载图像由用户决定使用哪种填充方式。有两个选项:常数边界: 所有新增边界像素使用一个常数，程序每0.5秒会产生一个随机数更新该常数值。复制边界: 复制原图像的边界像素。用户可以选
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2024-07-26 14:40:43
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1、颜色处理1.1、颜色模型转换基本知识：有5种颜色模型，第一种是最常见的RGB模型，就是我们通常使用的红绿蓝三色素，同过不同比例的混合显现出不同色彩。第二种YUV颜色模型，一般是电视信号系统采取的颜色编码，Y表示像素亮度，U表示红色与亮度信号差值，V表示蓝色与亮度差值。第三种是HSV颜色模型，H是色度，S是饱和度，V是亮度。第四种是Lab颜色模型，L表示亮度，a和b是两个颜色通道，取值范围是-1
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2023-09-17 09:22:06
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1、颜色空间OpenCV有超过150多种可用的颜色空间转换方法。在imgproc中提供的函数是void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0)，其中src是一副8位无符号、16位无符号或单精度浮点输入图像；dst是与src相同尺寸和深度的输出图像；code是颜色空间转换代码，例如COLOR_BGR2GRAY和
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2024-04-01 19:19:47
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【RGB颜色空间】1、三基色模式：RGB颜色空间以R(Red:红)、G(Green:绿)、B(Blue:蓝)三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的颜色，所以俗称三基色模式。2、空间模型RGB颜色空间是用一个单位长度的立方体来表示颜色的，黑蓝绿青红紫黄白8种常见颜色分别位居立方体的8个顶点，通常将黑色置于三维直角坐标系的原点，红绿蓝分别置于3根坐标轴土，整个立方体放在第1卦限内。3、
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2024-02-27 12:46:15
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原文作者: 韩鼎摘要本文以“去除图像中的红色印章”为研究对象，应用颜色特征，将图像的前景从背景中分离。编制Python程序并进行仿真，最终提取出的前景图非常令人满意。问题给定如下一张图片：我们希望去除图像中的红色印章，以便能更好地读取文字。技术路线该问题中，字像素为前景（frontground），印章和纸所在的像素为背景(background)。我们希望能将前景(
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2022-12-01 09:12:24
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从本次教程开始，我们正式进入基础篇的学习，OpenCV图像处理中最重要的一环就是图像的颜色空间，我们在之前已经见到过关于图像灰度化的例子，但这仅仅是其中的一种。颜色空间色彩/颜色空间（英语：Color space）是对色彩的组织方式。借助色彩空间和针对物理设备的测试，可以得到色彩的固定模拟和数字表示。色彩空间可以只通过任意挑选一些颜色来定义，比如像彩通系统就只是把一组特定的颜色作为样本，然后给每个
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2023-11-09 16:17:17
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颜色空间介绍我们所看到的图像信息，其实每一帧都是由B、G、R三个颜色分量所构成的像素点排列而成。颜色模型也被称为颜色空间，是用一组数值来描述颜色的数学模型。、RGB图像是一种比较常见的颜色空间类型，除此以外，还有一些还有一些其他的颜色空间，比较常见的包括GRAY颜色空间（灰度图像）、Lab颜色空间、XYZ颜色空间、YCrCb颜色空间、HSV颜色空间、HLS颜色空间、CIELab颜色空间、CIELu
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2024-02-19 12:43:04
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文章目录OpenCV图像处理（二）颜色空间转换1.转换颜色空间2.物体跟踪3.找到要跟踪的HSV值几何变换1.扩展缩放2.平移和旋转3.仿射变换4.图像透视图像阈值1.简单阈值2.自适应阈值3.Otsu’s 二值化图像平滑（模糊）1. 平均2.高斯模糊3.中值模糊4.双边滤波形态学转换1.腐蚀2.膨胀3.开运算4.闭运算5.形态学梯度6.礼帽7.黑帽8.结构化元素图像梯度Canny边缘检测1.原
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2023-10-09 09:48:48
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分离图像通道采用函数cvSplit。
函数原型:void cvSplit(const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1, CvArr* dst2, CvArr* dst3)
分离出来的顺序是逆序的，这个要注意。
cvSplit(pImg,bImg,gImg,rImg,0);
分离出来的是单通道的图，显示出来是这样的：
通过cvMerge合并通道
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2013-06-12 17:27:00
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在之前显示图片的基础上，左键位置处显示红色，右键显示蓝色。 首先，了解如何响应鼠标事件：cvSetMouseCallback()通过这个函数设置回调函数，
函数要符合void xxx(int event,int x,int y,int flags,void* param )格式.
cvSetMouseCallback("窗口名称",自行定义子程序名称,自行定义子程序名称的ID);,分别为
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2024-06-25 20:09:14
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1、简单阈值设置 像素值高于阈值时，给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold()。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。 OpenCV提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。这
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2024-04-15 13:14:14
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