下面是opencv的漫水填充效果代码这篇文章仅限个人的笔记没有详细的注释放代码 这是简单的示范int main()//*******************简单的漫水填充算法实例
{
VideoCapture capture(0);
Mat picture ;
Mat img;
Rect ccomp;
cout << "漫水填
转载
2024-09-20 11:42:52
17阅读
这里是我用opencv做的简单的灯条识别(特别简单）提取颜色灯条匹配 以下所涉及到的代码，博主已经托管至Github:https://github.com/century-yiwen/ArmorDetect作为一个初学者，学习opencv，我直接看开源，并没有具体的看相关书籍和资料，看看开源的时候，一行一行的注释，不会的百度百度，一点一点的才开始有了眉目，最后才开始写自己的代码，这页代码写得很简
转载
2024-07-08 06:57:13
93阅读
# 使用Java OpenCV进行红色通道赋值
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的库。它提供了丰富的功能和工具，使得开发者能够轻松地处理和分析图像。在这篇文章中，我们将探索如何在Java中使用OpenCV操作图像，特别是给图像的红色通道赋值。我们将逐步介绍实现过程，并提供相应的代码示例。
## 什么是红色通道？
在数字图像中，颜色通常以RGB模型表示，其中R代表红色，G
视频截取下来的红绿灯图像流程图 代码部分：import cv2 as cv import numpy as np capture = cv.VideoCapture("*/红绿灯.mp4") # 读取视频 ret, frame = capture.read() while ret: # 是否读取到了帧，读取到了ret则为T
转载
2024-03-18 11:39:55
590阅读
# Python OpenCV 提取图像红色部分
在图像处理领域，OpenCV 是一个非常流行的库，它提供了丰富的功能来处理图像。其中一个常见的任务是提取图像中的特定颜色部分，例如红色。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来提取图像中的红色部分。
## 什么是 OpenCV？
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了广泛的图像处理和计算机视觉功能。
原创
2024-07-26 03:23:58
748阅读
# 使用Python和OpenCV查看红色通道图像
在数字图像处理中，图像是由许多像素（pixels）构成的，每个像素又通常由红色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue）三种基本颜色的通道组成。通过单独查看这些通道，我们可以更深入地理解和处理图像。本文将重点介绍如何使用Python和OpenCV库来查看一幅图像的红色通道部分，并提供代码示例和相关的分析。
## 1. 环境准备
在开始
原创
2024-09-20 15:42:15
182阅读
图像变量赋值：//A、B、C均有各自的矩阵头与指针//并且其指针指向统一个图像数据区域1、Mat A = imread
原创
2022-05-23 16:46:46
562阅读
对一幅BMP格式的灰度图像进行二元霍夫曼编码和译码信息论的实验终于结束了,才开始写python,写的比较乱,仅供参考
主要思想霍夫曼编码关键在于树的构造，其构造要达到的目的为权重越大越靠近叶子结点，权重越小越靠近根，即使出现次数越多的值的码长越短。 构造时每次去权重最小的两个点合并为一个点n，这两个点为点n的左右子结点，这两个点的权重的和为结点n的权重，然
通道讲解一个图像的通道数是N,就表明每个像素点处有N个数，一个a×b的N通道图像，其图像矩阵是b行(a×N)列的数字矩阵。OpenCV中图像的通道可以是1，2，3，4。其中常见的是1通道和3通道。1通道是灰度图。2通道是RGB555和RGB565。2通道图在程序处理中会用到，如傅里叶变化。RGB555是16位的，2个字节:第一字节的前5位是R，后三位+第二字节前三位是G，第二字节后5位是B，可见对
转载
2023-10-19 10:50:31
154阅读
计算机视觉图像处理Opencv基础知识 (附详解代码)上-此部分内容为在学习唐宇迪老师课程中，自己微调后部分知识以及代码基础知识cv2.imread_color:彩色图像
cv2.imread_grayscale:灰度图像import cv2 #读取图片格式为BGR
import matplotlib.pyplot as plt #导入plt库，显示图片
import numpy as n
转载
2024-04-04 19:28:39
46阅读
Opencv学习笔记（二）-----常用的处理方法前言1.阈值处理2.平滑操作3.形态学变化1.腐蚀和膨胀2.开运算和闭运算4.梯度运算5.礼帽与黑帽6.图像梯度-Sobel算子7.三种算子对比 前言本篇记录使用opencv处理图像时经常使用的几种处理方法，一般会混合使用以达到最好的效果；每种方法有详细代码、原图和处理后图片的对比图。1.阈值处理cv2.threshold (src, thres
转载
2024-04-04 19:28:17
24阅读
# Python中的红色通道设置为255
在图像处理领域，颜色的表示通常采用RGB（红、绿、蓝）模型。在这种模型中，每种颜色的值范围从0到255，其中255表示该颜色在该通道上的最大强度。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python设置图像的红色通道为255，并探讨其在计算机视觉中的应用。
## RGB颜色模型
RGB模型将颜色分为三种基本成分：红色、绿色和蓝色。通过调整这三种颜色的强度，我
分离图像中的人物和背景通常需要一些先进的图像分割技术。GrabCut是一种常见的方法，但是对于更复杂的场景，可能需要使用深度学习模型。以下是使用深度学习模型（如人像分割模型）的示例代码：#导入相关的库
import cv2
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as T
from torchvision.mode
转载
2024-06-08 11:04:17
491阅读
图像的载入，显示和输出。
1.图像的载入，显示和输出到文件 1.1 OpenCV的命名空间 OpenCV中C++的类和函数都是定义在cv命名空间中的，所以我们在调用OpenCV中的类或函数的时候有两种访问方式： （1）在代码开头加入 using namespace cv; 来规定程序的使用范围； （2）在使用OpenCV的函数和类时，都加上cv::命名空间； 通常我们在写OpenCV程序的时候
转载
2023-12-13 22:08:18
74阅读
Mat中像素的获取与赋值 计算机视觉中，图像的读取是图像处理的基础，图像就是一系列像素值，OpenCV使用数据结构cv::Mat来存储图像。cv::Mat是一个矩阵类，矩阵中每一个元素都代表一个像素，对于灰度图像，像素用8位无符号数，0表示黑色，255表示白色。对于彩色像素而言，每个像素需要三位这样的8位无符号数来表示，即三个通道（R,G,B），矩阵则依次存储一个像素的三个通道的值，然后
转载
2024-06-26 12:53:02
71阅读
1. 学习目标图像对象的属性；图像对象的创建与赋值。2. 图像对象的属性通过 image.shape 获取图像的宽、高、通道数；通过 image.dtype 获取图像数据类型；通过 image.size 获取图像的像素总数。3. 代码演示默认使用三通道读取图片；获取图片的宽、高、通道数；三通道模式下图像的像素总数；图像的数据类型；使用灰度模式读取图片；重复第二步到第四步的打印。import cv2
转载
2024-02-24 23:38:02
128阅读
如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 );
cv
转载
2023-11-29 19:35:11
251阅读
# Python Button设为图像
在Python中，我们经常需要创建一个GUI界面，并为用户提供交互功能。其中一个常见的需求是将按钮设为图像而不是简单的文字。这样可以使界面更加美观和吸引人。在本文中，我们将介绍如何在Python中使用tkinter库来创建一个按钮，并将其设为图像。
## 使用tkinter创建按钮
首先，我们需要导入tkinter库，并创建一个窗口：
```pyth
原创
2024-04-21 04:02:59
95阅读
前言 在上期的文章(【图像篇】OpenCV图像处理(六)---图像混合VS按位运算)中,我们学习了图像混合的实际操作，其实就是图像按照不同权重的叠加，今天我们继续来学习别的图像处理知识点-图像平移VS图像旋转。图像平移一、图像平移简介 简单的说图像平移就是对图像像素进行操作，从而实现图像左右上下平移的功能，其实图像平移也是
转载
2024-04-19 08:58:43
76阅读
一：图像阈值概念（thresholding）阈值是什么？简单的说就是图像分割的标尺。 举例说明,看下面图片 有一堆苹果，有你喜欢的和你不喜欢的，怎样区分你喜欢的和不喜欢的，在你心中有一个标准，那我们就把这个标准量化来表示，比如，红色的是你喜欢的，其他的是你不喜欢的。那么，这个 “红色” 相当与阈值。分割出你喜欢的和你不喜欢的。同理，在图片中，一个简单的阈值例子就是选择一个像素值p，然后将小于p的所
转载
2024-05-05 16:32:15
118阅读
