Opencv-Python入门 文章目录 目录 Opencv-Python入门文章目录Opencv介绍一、环境部署 二、使用步骤1.引入库2.读取本地图片并显示 3.图片数据结构 4.使用numpy数组生成图像5.常用的图像颜色处理1.RGB图像转灰度图2.图像模糊3.图像二值化6.摄像头操作7.目标检测总结 O
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2024-06-12 05:28:52
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OpenCV简单实现AR需用到的算法函数介绍。OpenCV内置提供的追踪算法，目标追踪算法、稠密（密集）光流法、稀疏光流法
目前的AR需求（想要达到的目标）公司目前的需求是要能够指定一个物体开始追踪，将一张预先准备好的图像覆盖在被追踪的物体上，然后镜头偏转缩放各类操作，再转回来仍然可以识别到，并且同样依旧覆盖图片到先前的位置上来。有点类似Google C
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2023-07-17 23:57:44
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一、图像拼接步骤1.拍图2.图像预处理3.提取特征点4.特征点匹配5.求变换矩阵6.拼接二、拼接算子 1.proj_match_points_ransac(Image1, Image2 : : Rows1, Cols1, Rows2,Cols2, GrayMatchMethod, MaskSize, RowMove,ColMove, RowTolerance,ColTolerance,
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2024-09-10 06:36:25
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图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往
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2023-12-21 13:14:28
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一、图片概述 每种图片都有自己的文件格式和压缩方式；文件格式主要由文件头和文件域组成。压缩方式有很多种如PNG格式的图片采用调色板或者行程编码方式的进行压缩。PNG采用无损压缩，jpg则采用有损压缩的方式进行压缩等等。 二、图像加密种类 1、置乱加密：有RGB平移置乱、HENON置乱、混沌置乱等; 2、灰度加密：DES加密、HILL加密、LOGISTIC加密、ECA加密等; 3、混合加密：复合混沌
区域分割一般认为有漫水填充，区域分裂与合并，分水岭，这篇是中间的区域分裂和合并。 区域分裂合并算法的基本思想是先确定一个分裂合并的准则,即区域特征一致性的测度,当图像中某个区域的特征不一致时就将该区域分裂成4 个相等的子区域,当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域,直至所有区域不再满足
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2024-05-24 19:28:49
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一、直方图均衡化① 算法原理直方图均衡化，一般可用于灰度图像的对比增强（如：人脸阴影部位增强）；② 算法优缺点如果直接对彩色图像R,G,B三通道分别均衡化后再合并，极容易出现颜色不均、失真等问题，所以，一般会将RGB图像转换到YCrCb空间，对Y通道进行均衡化（Y通道代表亮度成分)二、灰度世界算法① 算法原理灰度世界算法以灰度世界假设为基础，该假设认为：对于一幅有着大量色彩变化的图像，R,G,B三
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2023-12-13 20:50:27
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题目(实验/理论)平面标志物的视觉跟踪，要求：选择一个标志物，可以是人工标志物，也可以是自然标志物；实现和实验二相同的效果。用手机或摄像头拍摄标志物的影像，建议读取视频流中的影像；写一个视觉算法获得标志物与相机的相对位姿；测量算法的帧率；添加虚拟物体；算法自己完成，不得使用ARCore/easyAR等现成SDK。可以使用opencv中自带的函数。 注：使用OpenCV/OpenGL来实现一些滤波、
传统图像处理中图像特征匹配有三个基本步骤：特征提取、特征描述和特征匹配。特征提取就是从图像中提取出关键点（或特征点、角点）等。特征描述就是用一组数学向量对特征点进行描述，其主要保证不同的向量和不同的特征点之间是一种对应的关系，同时相似的关键点之间的差异尽可能小。特征匹配其实就是特征向量之间的距离计算，常用的距离有欧氏距离、汉明距离、余弦距离等。SIFT算法又叫尺度不变特征变换匹配算法， SIFT特
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2024-01-10 23:26:08
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一、综述直线的扫描转换是指在图形输出设备上，按照扫描线的顺序，确定一组最佳逼近于直线的像素点并对像素进行写操作。直线生成的具体问题是已知直线的两个端点,要求在图像输出设备上从起点到中点通过逐次循环迭代，找到最接近直线的像素点集合。所涉及的算法有三种：DDA算法、B算法和重点分割法。在MFC环境中测试三种算法并对比分析三种算法的误差及效率。二、程序框架程序为MFC： - CCgDrawLineVie
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2024-04-12 12:09:25
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CamShift算法 简介 CamShift算法，即"ContinuouslyApative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解：Back Projection计算。Mean Shift算法CamShift算法1 ）Back Projection计算(反向投影)计算Back Projectio
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2024-05-15 21:09:54
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一、分类图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。 频率域法把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。 空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。二、方法1、图像增强技术根据增强处理过程所在的
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2023-12-14 22:20:39
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本章将介绍在图像处理中常用到的几个卷积核（算子）实现图像的边缘检测和锐化操作，有Premittt算子、Roberts算子、Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、LoG算子、Canny算子。1.Premittt算子介绍：Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用 。原理：其原理是在
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2024-03-23 11:27:31
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一.图像去噪的大致分类1.空间域滤波空域滤波是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。常见的空间域图像去噪算法有邻域平均法、中值滤波、低通滤波等。2.变换域滤波图像变换域去噪方法是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到变换域，再对变换域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从变换域转换到空间域来达到去除图像嗓声的目的。将图像从空间域转换到变换域的变换方法很多，如傅立叶变换、沃尔什-
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2023-08-04 10:27:59
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文章目录像素运算cv2.addcv2.subtractcv2.multiplycv2.dividecv2.bitwise_andcv2.bitwise_orcv2.bitwise_notcv2.bitwise_xor掩膜cv2.addWeighted示例示例==错误记录== 像素运算注意： 需要两张图片大小格式完全一样cv2.add两张图片相加add(src1, src2[, dst[, mas
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2024-04-05 18:50:44
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# 深度学习图像降噪算法概述
图像降噪是计算机视觉中的一个重要任务，它旨在从噪声中恢复出清晰的图像。传统的图像处理方法常常无法有效处理复杂的噪声，而深度学习算法则为图像降噪提供了新的解决方案。本文将介绍几种常见的深度学习图像降噪算法，并给出代码示例。
## 常见深度学习图像降噪算法
1. **卷积神经网络（CNN）**
- CNN在图像处理中的应用非常广泛，它能有效提取图像特征，能够通
机器视觉在自动化领域变得越来越重要了，为了让自己的技术更进一步提升，以前做电工、PLC的工程师们在思考着转行学视觉，得知HALCON在企业需求的人才比较多，于是乎大家开始思考了，到底该如何入门视觉呢？当然首先要做的是了解视觉软件。打开视觉软件一看，表情是下面这样的。。。到底发生了什么？为了一探究竟，小编开展了数据调查：虽然我们从小学就开始接触英语，但往往学习的不是很好。从学者的反馈问题来看，他们大
三种图像拼接方法：APAP方法、SPHP方法、PT方法图像拼接步骤图像配准、图像对齐与光束法平以及图像后处理 下面介绍图像拼接的有关算法：图像配准是图像拼接中的至关重要的一步，在图像配准中，特征提取与匹配是最关键的一个步骤。普通检测方法检测的高相应值的特征点通常分布于纹理明显的区域，在相对平滑的区域，特征点分布较为稀疏。特征提取特征提取主要分为：特征检测与特征描述经典局部特征提取方法SIFTSUR
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2024-01-08 11:26:24
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图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。 点增强点增强主要指图像灰度变换和几何变换。图像的灰度变换也称为点运算、对比度增强或对比度拉伸，它是图像数字化软
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2024-05-01 23:00:41
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常用图像算法（图像增强）
对数增强
指数增强
masaic
曝光
高反差保留
常用图像增强算法介绍1、对数图像增强算法 对数图像增强是图像增强的一种常见方法，其公式为： S = c log(r+1)，其中c是常数（以下算法c=255/(log(256)），这样
