# 如何实现Python图像扩充
## 1. 事情的流程
首先，让我们来看一下整个图像扩充的流程。我们可以通过以下步骤完成：
```mermaid
gantt
title 图像扩充流程
section 数据准备
获取数据集 :done, 2021-12-01, 1d
数据集预处理 :done, 2021-12-02, 1d
sect
本篇文章用来记录花一天时间将扩展模块加入opencv，为了避免大家迷路，特写此博客帮助大家顺利搞定opencv扩展模块版本：VS2017、CMake3.12.3、OpenCV3.4.7安装OpenCV时的环境配置以及扩展模块的编译对于多数新手来说都是令人头疼的问题，希望通过这篇文章可以帮助新手们一次搞定OpenCV的安装与扩展模块编译问题。第一步：安装软件1、安装VS（这里用的版本是VS2017）
OpenCV图像剪切的扩展和高级用法：任意裁剪，边界扩充 利用感兴趣区域ROI和矩形类Rect，在OpenCV中可以很简单的就实现图像裁剪和剪切的功能，但剪切时常常会出现超出图像边界的区域的情况，对于超出图像边界的区域，我们必须进行特殊的处理，以避免出组数组越界的错误，如图1所示的裁剪错误。cv::Mat src = cv::imread("D:\\OpencvTest\\1.jpg");//原始
原创
2022-09-22 11:09:34
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图像分割9.1 图割（Graph Cut）9.1.1 从图像创建图像9.1.2 用户交互式分割9.2 利用聚类进行分割9.3 变分法 图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或 图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特 征进行构建。 9.1 图割（Graph Cut）Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算
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2023-08-22 15:49:53
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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
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
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
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
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
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
前言一、图像预处理二、轮廓提取1.提取最外轮廓2.提取矩形四个角点3.将矩形角点排序三、透视矫正四、源码总结 前言本文将使用OpenCV C++ 进行图像透视矫正。一、图像预处理 原图如图所示。首先进行图像预处理。将图像进行灰度、滤波、二值化、形态学等操作，目的是为了下面的轮廓提取。在这里我还使用了形态学开、闭操作，目的是使整个二值图像连在一起。大家在做图像预处理时，可以根据图像特征自行处理。Ma
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
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
虽然单单要做车牌号识别的话不需要特别多种类的图像处理，但是我们不能只是为了这么一个目标去学习，所以这次就讲一些OpenCV里基本的图像处理，大家以后可以根据需求使用不同的图像处理。一、图像显示这一步在上次的博客里面已经出现过了，但是保证这次博客的完整性，所以就再来一遍。【打开Visual Studio】→【新建项目】→【Win32控制台应用项目（修改名称后点确定）】→【下一步】→【空项目（勾起来以
将F盘的图片读取为灰度图import cv2
img=cv2.imread("F:cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)显示读取的图片（这一步非必要，只是为了验证图片是否转换正确）cv2.imshow('cat',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow('cat')设置边缘填充的参数top_size,bottom_size,le
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2023-06-30 15:50:44
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BSDS500Berkeley Segmentation Dataset 500 是第一个用于评估超像素算法的数据集。对于参数优化，使用了验证集。500张数据集=200训练集train+100验证集val+200测试集test 每张图像有 5 个不同的高质量地面真值分割（groundTruth,是.mat文件）1.从这里下载BSDS500数据集2.把BSR/BSDS500/data 提取到data
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。
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2023-07-09 09:15:33
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文章目录图片的载入与显示1.imread2.nameWindow3.imshow4.imwrite 图片的载入与显示1.imreadMat imread(const string& filename, intflags=1 ); 第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名 第二个参数，int类型的flags，为载入标识，它指定一个加载
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
平滑滤波平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。空间域滤波技术即不经由傅立叶转换，直接处理影像中的像素，它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。-- 整理自《维基百科》与《百度百科
