前言：图像修复是一项非常有意义的研究工作，比如我们生活中的照片被污染，再比如名贵字画、国家文物壁画等珍贵物品被破坏，这些都需要图像修复工作来完成。简介：整体变分（Total Variation）的方法最早是用来对受到噪声污染的图像进行降噪的，在这方面的应用最早是由L.Rudin和S.Osher等人在1992年提出的，2002年Chan等人把TV模型推广到图像修补中，并提出了基于TV模型的图像修补方
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2018-09-23 15:35:00
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总结： 图像的基本概念：OpenCV 中图像读入的数据格式是ndarray 通道顺序的改变ndarray的通道顺序为 B G R更换通道顺序为 R G Bimg=img[:,:,(2,1,0)]0——B 1——G 2——R 图像属性 即mat对象的属性Img.shape:输出（宽度，长度，通道数）img.shape[0]:
目标在本章中，我们将学习如何通过一种称为“修复”的方法消除旧照片中的小噪音，笔画等。我们将看到OpenCV中的修复功能。基础你们大多数人家里都会有一些旧的旧化照片，上面有黑点，一些笔触等。你是否曾经想过将其还原？我们不能简单地在绘画工具中擦除它们，因为它将简单地用白色结构代替黑色结构，这是没有用的。在这些情况下，将使用一种称为图像修复的技术。基本思想很简单：用附近的像素替换那些不良区域，使其看起来
原创
2021-01-05 16:44:45
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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2017/7/13 下午10:33
# @Author : play4fun
# @File : inpaint.py
# @Software: PyCharm
"""
inpaint.py:
算法
1.基于快速行进算法cv2.INPAINT_TELEA
2.基于流体动力学并使用了偏微分方程。基本原理是启发式的
在opencv求得直线段的时候，我们总想给线段长短排序，判断线段之间的夹角，求两直线的交点，求两直线的距离，求点线距离，求垂线，求平行线。 下面粘贴出我用的直线相关的函数。 一般情况下，x1,y1,x2,y2表示线段1，x3,y3,x4,y4表示线段2 Vec4f 类型的 line1也可以表示一个线段，其中line1[0],line1[1]表示一个线段断点的x,y line1[2],lin
import cv2img = cv2.imread('ruonan.jpg',1)for i in range(200,300): img[i,200-1] = (255,255,255) img[i,200] = (255,255,255) img[i,200+1] = (255,255,255)for j in range(150,250): img[2...
原创
2021-06-18 15:47:26
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工作中遇到了一个问题，好不容易解决了，写个博客了记录一下。 项目需要识别出汽车车前窗部分，通过ROI选取出来，再进行下一步的处理。我利用一些办法得到了如图1所示的轮廓，但是效果很不好。图中可见车窗四个边只有左侧
文章目录一、opencv是什么？二、安装过程1.下载压缩包2、将文件移动到home并解压文件、进入该目录3、安装cmake和依赖库三、实例应用1、编写一个打开图片进行特效显示的代码 tu.cpp2、视频操作1、获取摄像头权限2、播放视频2、打开摄像头并录制视频四、总结五、参考资料 一、opencv是什么？OpenCV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
阈值分割全局阈值处理
% 迭代实现方式
T = 0.5*(double(min(f(:)))+double(max(f(:))));
done = false;
while ~done
g = f>=T;
Tnext = 0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));
done = abs(T - Tnext) < 0.5;
T =
opencv图像修复图像修复，一张利用原图，一张利用损坏位置的灰度图，进行图像修复，利用的是cv2.inpaint的函数。 原图： 滤波后的损坏位置的灰度图： 修复结果： 代码：import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(r"C:\Users\lenovo\Desktop\python\python_vision\damage.jpg",1)
一、OpenCV简单介绍在实现人脸识别之前，我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前，我们需要先安装OpenCv，我们使用pip安装：pip install opencv-python另外我们还需要另外一个模块：pip install opencv-contrib-python接下来我们就可以学习OpenCv了。1.1、OpenCv操作图像我们来简单读取一个图像，并将该图像显示：#
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
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
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
微软8月10日（本周二）推出了安全更新，以解决影响其软件产品和服务的总共 44 个安全问题，其中一个是自然环境下被利用的零日漏洞。 本次更新是自 2019 年 12 月以来的最小版本，它消除了 Win
原创
2023-07-30 07:29:13
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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
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
