Opencv图像形态操作1. 图像翻转# 图像翻转示例 # 图像翻转示例 import numpy as np import cv2 im = cv2.imread("../data/Linus.png") cv2.imshow("src", im) # 0-垂直镜像 im_flip0 = cv2.flip(im, 0) cv2.imshow("im_flip0", im_flip0) #
简述在图像处理中,因为镜头角度等原因,容易导致图像出现倾斜、变形等情况,为了方便后续处理我们常常需要进行图像矫正,其中主要技术原理是两种变换类型--仿射变换(Affine Transformation)和透视变换(Perspective Transformation)。详解仿射变换是二维坐标间的线性变换,故而变换后的图像仍然具有原图的一些性质,包括“平直性”以及“平行性”,常用于图像翻转(Flip
图像进行旋转矫正,关键是要知道旋转角度是多少!知道了旋转角度就可以用仿射变换对图像进行矫正,图像旋转的相关代码可以参考我的另一篇博文旋转角度怎么获取?可以对图像作傅里叶变换获取这个角度,下面说说求这个角度的大概原理。文本图像的明显特征就是存在分行间隔,那么行与文字之间的灰度值变化程度就不如真正的文字及文字间的变化剧烈,那么相应的这些地方的频谱值也低,即频谱的低谱部分,因为傅里叶变换就是表征图像
综述OpenCV中的形态学转换操作有七种:腐蚀,膨胀,开运算,闭运算,形态学梯度,礼帽,黑帽。API参照表中文名英文名api原理个人理解腐蚀erodeerosion = cv2.erode(src=girl_pic, kernel=kernel)对滑窗中的像素点按位乘,再从中取最小值点作为输出。可以去浅色噪点浅色成分被腐蚀膨胀dilatedilation = cv2.dilate(src=girl
转载 2024-07-17 09:59:25
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导  读    本文主要介绍使用OpenCV对扫描文本矫正的应用实例及详细实现步骤。背景介绍    在使用打印机或扫描仪扫描文档时,由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。实现步骤    本文只针对包含大部分文字的文档做倾斜矫正,思路来源是大部分
# Python OpenCV 弯曲矫正的应用与实现 在计算机视觉和图像处理领域,图像的矫正是一个常见但却相当重要的任务。弯曲矫正指的是对那些因为拍摄角度、镜头畸变等原因导致的图像变形进行修正。在这篇文章中,我们将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库进行弯曲矫正,并提供相应的代码示例。 ## 1. 弯曲矫正的背景 弯曲矫正主要应用于需要从图像中提取准确信息的场合。例如,自动识别签
原创 2024-10-19 03:13:47
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perspective_correction.cpp 透视校正hconcat(img2, img1_warp, img_draw_warp);hconcat(img1, img2, img_draw_matches);#include <iostream> // 引入iostream库,用于进行标准输入和输出操作 #include <opencv2/core.hpp&g
It happens to the best of us: we take a quick pic, hoping to blog it or print it. And despite good intentions, it never comes out straight! Here’s a quick fix in any version of Photoshop to strai
检测轮廓时我们使用canny边沿检测算法,这个算法其实也是基于梯度的。但是,与传统的梯度算法求边沿不同的是: 1.它可以精确的定位边沿的位置。通过沿幅角方向检测模值的极大值点,即边缘点,遍历8个方向图像像素,把每个像素偏导值与相邻像素的模值比较,取其MAX值为边缘点,置像素灰度值为0。这样做的结果使得边沿非常细。 2.双阈值检测。通常一个较小的阈值会保留很多边沿,他们中的一部分是没有用的;而一个
图像块应用仿射变换,我们将其称为图像扭曲(或者仿射扭曲)。该操作不仅经常应用在计算机图形学中,而且经常出现在计算机视觉算法中。一、仿射变换原理仿射变换能够保持图像的“平直性”,包括旋转,缩放,平移,错切操作。对于三个点,仿射变换可以将一副图像进行扭曲,使得三对对应点对可以完美地匹配上。仿射变换具有6个自由度,有三个对应点对可以给出6个约束条件(对于这三个对应点对,x和y坐标必须都要匹配)仿射变换
图像处理中,会用到对图像的平滑处理。平滑常常被用来消除图像的噪声,下面介绍几个常用于图像平滑处理的函数。(1)blur平滑处理常常用到的是线性滤波器。线性滤波器的数学基础建立在卷积的概念之上。对于一个线性滤波器,变换之后图像的输出值其实就是该点的某个邻域内各点输入像素值的加权求和。假如我们现在有一幅M*N的图像要进行线性滤波,我们采用的卷积核(kernel)的大小为m*n,那么处理之后的图像每一
【python】图像映射:单应性变换与图像扭曲单应性变换(Homography)图像扭曲(仿射变换)图中图分段仿射扭曲 单应性变换(Homography)单应性变换(Homography)即一个平面中的点到另一个平面的映射关系,如下图所示,使用单应性矩阵,将不同角度拍摄的图像图1和图2变换到同一平面。 而实现单应性变化的重点就是对单应性矩阵H的求解。如下图所示,其中x1y1表示图像一的矩阵数据,
涉及函数cv2.getPerspectiveTransform,cv2.warpAffine和cv2.warpPersperctive1.扩展缩放只是改变图像的尺寸大小,cv2.resize()可以实现这个功能。在缩放时推荐cv2.INTER_AREA,在拓展时推荐cv2.INTER_CUBIC(慢)和cv2.INTER_LINEAR。默认情况下所有改变图像尺寸大小的操作使用的是插值法都是cv2.
小吧有两个神奇的插件除了直男掰不弯它能掰弯一切包括直男的模型 很厉害有木有让我们一起来了解一下这两个插件吧 一妹语音视频教程插件:真实弯曲与形体弯曲使用详解_腾讯视频插件使用方法真实弯曲 SUAPP编号388 作者:thomthom 真实弯曲插件可将群组或组件实例弯曲到指定的程度,并保留参考段的原始长度。当前参考段是边界框的底部前面的
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
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
转载 2024-06-29 08:04:28
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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
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
关于使用插件,强烈建议使用DOTween插件Pro版。有些比较好玩有趣的功能全部来自Rro版比如:DOText(字符串,持续时间)这个可以让你的问题一个个出现在你想显示的地方,这在做对话系统非常有用,能给用户带来更好的体验字符串:想要输入的字符内容持续时间:想要多久让他完成这个任务官方文档地址指路:DOTween - Documentation在这篇里不会介绍更加复杂的内容,所以要是看补间的内容,
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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