功能简介：通过拖动鼠标实现指定区域水印或是斑点的去除。 实现原理：利用opencv鼠标操作setMouseCallback函数框选(左上到右下)需要处理的区域，按下鼠标开始选中，松开鼠标结束，对选中区域进行像素替换(根据不同图像，可选不同方式)，再对选中区域周围高斯滤波，平滑处理，再对整体图像双边滤波(人像可美颜，增强立体感)，对图像做进一步平滑处理。oepncv实现： Mat im
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2024-07-18 09:54:15
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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
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2024-06-08 11:04:17
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参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31103280 文章目录背景减除方法选择：MOGMOG2GMGCNTKNN总结 背景减除计算机视觉的前景和背景：前景：你感兴趣、要研究的对象，如车辆识别统计中的车辆背景：不是你想要研究的对象，如车辆识别统计中的天空、数目、阴影等等**背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉、目标跟踪等任务中的
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2023-11-15 20:31:08
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在我们使用Opencv进行视频处理跟踪对象时，我们通常可以借助视频原先的背景与当前的获取帧进行比较，通过一定的比较方法和API，我们可以有效地区分开视频中的背景和前景。这种方法我们称为背景减除(Background Subtraction)。我们在比较背景和当前帧时，通常采用两种算法：图像分割（GMM-高斯混合模型）和机器学习（KNN-K邻值算法）高斯混合模型分离算法：将图像分为3-5个高斯模型，
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2023-11-19 11:54:53
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目录第一部分：Python OpenCV图像处理基础1.1 OpenCV简介1.2 Python OpenCV安装1.3 实战案例：图像显示与保存1.4 注意事项第二部分：Python OpenCV图像处理高级技巧2.1 图像变换2.2 图像增强2.3 图像复原第三部分：Python OpenCV图像处理实战项目3.1 图像滤波3.2 图像分割3.3 图像特征提取第四部分：Python OpenC
那又是这样啊，学了挺久，真正从头学一遍，就当是缕一遍，用一遍吧，回头还能复习呐图片入门好习惯，添加在这里cv.waitKey(0)###按任意键退出
cv.destroyAllWindows() #摧毁所有窗口，清理缓存读取图片 imread（“路径”，1或者0）#1是彩色，0是灰色 显示图片 imshow（figure，img） 保存图片 imwrite(文件名，文件) 如果想要指定窗口大小
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2023-12-18 21:21:04
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# Java OpenCV 背景降噪
在图像处理中，背景降噪是一个很常见的问题。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的功能来处理图像和视频数据。结合Java语言，我们可以使用OpenCV来实现图像的背景降噪操作。
## OpenCV介绍
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量用于图像处理和计算
原创
2024-02-26 05:06:58
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图片修复程序-可用于水印去除在现实的生活中，我们可能会遇到一些美好的或是珍贵的图片被噪声干扰，比如旧照片的折痕，比如镜头上的灰尘或污渍，更或者是某些我们想为我所用但有讨厌水印，那么有没有一种办法可以消除这些噪声呢？答案是肯定的，依然是被我们用了无数次的OpenCV这款优秀的框架。OpenCV目前，OpenCV逐步成为一个通用的基础研究和产品开发平台。OpenCV这一名称包含了Open和 Compu
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2024-03-23 10:35:55
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OpenCV图像处理基础（变换和去噪）基础知识使用OpenCV读取图片图像变换仿射变换图像缩放图像旋转图像平移图像裁剪图像翻转亮度与对比度变换图像去噪高斯噪声椒盐噪声中值和均值滤波高斯滤波高斯双边滤波 基础知识在计算机中通常使用像素矩阵表示图像，像素的位置对应图像的坐标，像素深度用于定义表示像素值的位数，图像通道在RGB色彩模式下就是指那单独的红色、绿色、蓝色部分。使用OpenCV读取图片imp
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2023-12-21 17:59:03
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CMake是一个比make更高级的编译配置工具，它可以根据不同平台、不同的编译器，生成相应的Makefile或者vcproj项目。通过编写CMakeLists.txt，可以控制生成的Makefile，从而控制编译过程。CMake自动生成的Makefile不仅可以通过make命令构建项目生成目标文件，还支持安装（make install）、测试安装的程序是否能正确执行（make test，或者cte
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2024-03-27 21:14:31
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图像滤波， 是指尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作， 其处理效果的好换将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。1. 前言图像滤波的目的第一个：抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；第二个：消除图像数字化时混入的噪声；图像滤波的要求第一条： 不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；第二条： 使图像清晰、视觉效果较好；平滑化或滤波就是消除图像中的噪声
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2024-02-17 11:11:03
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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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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的
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2024-03-06 09:48:32
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Learning Opencv 3 —— 十五章 背景去除 Background Subtraction背景去除概述background subtraction 也被称为 background differencing。这里将首先介绍经典背景模型的缺点，之后将介绍一些更高阶的方法。其中将介绍一种处理室内光线相对稳定的快速方法和一种能够兼容室外场景的一种称为 codebook 速度较慢的方法。背景去
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2023-11-08 15:46:58
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4_7_Canny边缘检测 - OpenCV中文官方文档自己之前学习的的笔记《opencv3机器视觉Python语言实现》学习笔记之canny 边缘检测_dujuancao11的博客理论Canny Edge Detection是一种流行的边缘检测算法。它由John F. Canny发明这是一个多阶段算法，我们将经历每个阶段。降噪由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响，因此第一步是使用5x
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2023-10-28 23:18:36
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理论形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是决定**操作性质的结构元素**或**内核**。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后，它的变体形式（如“打开”，“关闭”，“渐变”等）也开始起作用。 1. 侵蚀 侵蚀的基本思想就像土壤侵蚀一样，它侵蚀前景物体的边界(尽量使前景保持白色)。内核滑动通过图像(
# 使用OpenCV去除背景的流程指南
在计算机视觉和图像处理领域，去除图像背景是一个常见的任务。本篇文章将手把手教你如何使用OpenCV去除图像的背景，并实际运行代码，达到预期效果。以下是实现此目标的整体流程概述，包括将采用的技术及使用的库：
## 流程步骤
| 步骤 | 任务 | 描述
# 使用 Python 和 OpenCV 去除背景的图像处理技术
图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分，而背景去除则是其中的一项常见任务。在许多应用场景中，例如视频监控、人脸识别、物体检测等，去除图像中的背景可以帮助我们更好地分析和理解数据。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 进行背景去除，同时提供一个简单的代码示例和详细的步骤说明。
## 1. 背景去除的基本概念
背景去
这次要整理的笔记是视频背景、前景提取及运动检测，是通过对视频前面的一系列帧图像来提取背景模型，从而分离出前景目标和背景，进而对运动的前景目标进行检测。OpenCV中实现的背景模型提取算法有两种，一种是基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法实现的背景提取，另外一种是基于最近邻KNN算法实现的。这两种算法相比之下，基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法所能达到的效果更好，所以使用频率也
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2023-11-02 12:52:43
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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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