在记录数字图像的颜色时，计算机实际是用每个像素需要的位深度来表示的，黑白二色的图像是数字图像中最简单的一种，它只有黑、白两种颜色，也就是说它的每个像素只有1位颜色，位深度是1，用2的一次幂来表示；考虑到位深度平均分给R、G、B和Alpha，而只有RGB可以互相组合成颜色。所以4为颜色的图，它的位深度是4，只有2的四次幂种颜色，即16种颜色（或灰度级）。8位颜色的图，位深度是8，用2的8次幂表示，含
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2024-05-17 11:58:08
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一.图像加法运算1.Numpy库加法 其运算方法是：目标图像 = 图像1 + 图像2，运算结果进行取模运算。当像素值<=255时，结果为“图像1+图像2”，例如：120+48=168
当像素值>255时，结果为对255取模的结果，例如：(255+64)%255=642.OpenCV加法运算 另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算，方法如下： 目标图像 = cv2.add(图
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2023-08-17 09:13:46
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# 使用 Python OpenCV 进行图像识别与计数
在现代计算机科学中，图像处理和计算机视觉是极为重要的领域。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的库，专门用于图像处理和计算机视觉的相关任务。本文将主要介绍如何使用 Python 和 OpenCV 进行简单的图像识别与计数任务。
## 图像识别与计数的基本概念
图像识别是指计算机识别并理解图像内容的过程，而计数则是通过识别特定
C#调用C++图像处理算法（OpenCV）因为需要做一个图像处理的程序，后来决定采用C#写界面，C++写算法调用opencv的函数。关于opencv的使用之前已经学习过了，需要实现的是在C#中如何使用C++语言编写的DLL。参考：CSDN支持语法高亮的常用语言本开发环境为win10+vs2010C++编程笔记：dll的生成与使用参考：C++编程笔记：dll的生成与使用这个博客讲了dll是什么以及静
目录1. 基本思路2.代码3.局限性 1. 基本思路 1. 保证图片背景尽量为纯黑或纯白 为了数量检测的方便，将垃圾的背景设置为纯色，最好是纯黑色或纯白色，一会解释原因。 2. 将RGB图片转为灰度图 3. opencv找到能将灰度值最大程度分开的阈值retopencv的算法自动找到最合适的阈值ret，ret能将灰度图每个像素的灰度值最大限度的区分开。灰度图每个像素的灰度值为0(纯黑)到255(
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2024-03-15 05:17:17
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在我们一开始学习java是并不是直接就使用java的集成开发环境，而是通过记事本写java代码，然后在DOS窗体下编译运行的。那么掌握一定的DOS窗口的操作命令就是必要的。1. 常见的DOS窗口操作命令：磁盘名:回车 盘符的切换 dir:列出当前目录下的文件以及文件夹 md:创建目录 rd:删除目录 cd:改变指定目录（进入指定目录） cd..:退回到上一级目录 cd:退回到根目录
思路：1、通过形态学操作、阈值处理、距离变换等方法，使得各个轮廓分开2、计算轮廓数量 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main
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2018-10-07 16:09:00
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1. 概述JVM中的程序计数寄存器（Program Counter Register）中，Register的命名源于CPU的寄存器，寄存器存储指令相关的现场信息。CPU只有把数据装载到寄存器才能够运行。这也是有人称他为 程序寄存器的原因这里，并非是广义上所指的物理寄存器，或许将其翻译为PC计数器（或指令计数器）会更加贴切（也称为程序钩子），并且也不容易引起一些不必要的误会。JVM中的PC寄存器是对
显微镜直接计数法是将小量待测样品的悬浮液置于一种特别的具有确定面积和容积的载玻片上(又称计菌器)，于显微镜下直接计数的一种简便、快速、直观的方法。目前国内外常用的计菌器有：血细胞计数板。Peteroff-Hauser 计菌器以及比 Hawksley 计菌器等，它们都可用于酵母、细菌、霉菌孢子等悬液的计数，基本原理相同。后两种计菌器由于置上盖玻片后，总容积为 0.02 mm，而且盖玻片和载玻片之间的
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2024-03-27 10:41:47
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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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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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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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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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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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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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随着机器视觉和图像处理技术的发展，在工业和生活中都应用广泛。传统的计数方法常依赖于人眼目视计数，不仅计数效率低，且容易计数错误。通常现实中的对象不会完美地分开，需要通过进一步的图像处理将对象分开，学习了***贾志刚老师***的OpenCV对象提取与计数课程，现复盘整理如下。1、方案思路图像预处理，二值化分割；使用形态学操作，初步将粘连对象分开；距离变换，分离粘连对象；连通区域计数。2、重要函数全局
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2024-03-18 21:08:32
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今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。我们将从以下四个方面进行介绍：1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。2. OpenCV图像过滤器。3. 利用轮廓检测物体。4. 建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法 有许多不同的背景扣除算法，但是它们的主
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2024-06-11 21:28:52
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YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，但是在YOLACT里没有feature roi
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2024-03-25 13:46:52
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