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(
投影变换 在放射变换中,物体是在二维空间中变换的。如果物体在三维空间中发生了旋转,那么这种变换就成为投影变换,在投影变换中就会出现阴影或者遮挡,我们可以运用二维投影对三维投影变换进行模块化,来处理阴影或者遮挡。在OpenCV中有类似于getAffineTransform函数:getPerspectiveTransform(src,dst)函数 用来处理计算投影变换矩阵。与getAffineTran
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2024-05-01 23:13:06
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# Java OpenCV 纹路颜色调整与色彩校正指南
OpenCV是一个强大的计算机视觉库,可以进行图像处理,包括纹路颜色调整和色彩校正。在本篇文章中,我们将逐步了解如何使用Java来实现这些功能。下面是整个流程的一个概要表。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1
以下文章来源于OpenCV团队 ,作者华为开源能力中心OpenCV团队
OpenCV在中国的开发团队,非营利目的,致力于OpenCV的开发、维护和推广工作,也即提升OpenCV的软件质量和让更多的人使用OpenCV加快开发效率。编者按:今年OpenCV收到了很多来自中国的贡献,比如DNN的ARM后端Tengine、基于深度学习的文本检测识别、对RISC-V的支持等新功能。在即将发布的4.
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2023-08-01 19:57:40
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# Java OpenCV 基于图片纹路特征提取
## 引言
在计算机视觉领域,纹路特征提取是一项重要的任务。纹路特征可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等多个应用中。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库来提取图片的纹路特征,并给出相应的代码示例。
## 纹路特征提取原理
纹路特征提取是通过分析图像中的纹理、边缘、颜色等特征来识别和描述图像中的纹理信息。其中,边缘检测是一种常用的方法
原创
2023-11-15 10:27:29
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OpenCV实验系列之修改图片对比度与明亮度注意:以下内容根据opencv官网提供的教程结合个人理解所得,仅是个人学习笔记,可能存在错误或偏差,欢迎指正。 OpenCV实验系列之修改图片对比度与明亮度对比度与亮度的理解个人臆测实现方法 对比度与亮度的理解(个人臆测)以下对于对比度的解释来自百度百科对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比越大,差异
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2024-02-19 15:52:41
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## 实现Python纹路更清晰的流程
为了实现Python纹路更清晰,你需要按照以下步骤进行操作:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 获取图像 |
| 3 | 进行图像处理 |
| 4 | 显示和保存处理后的图像 |
接下来,我将为你逐步介绍每一步需要做什么,以及需要使用的代码和注释。
### 步骤1:导入所需的库
首先,
原创
2023-10-11 03:24:28
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之前写过一篇关于实现人脸识别的文章, Z先生点记:Pyqt5 + 百度 API 打造一个图像人脸识别、分割的小程序zhuanlan.zhihu.com
里面用到的技术是通过调用百度 API 实现的,本次将借助于 dlib 程序包实现人脸区域检测、特征点提取等功能,dlib 封装了许多优秀的机器学习算法, 可实现人脸识别、检测、识别,视频目标追逐等功能,是由由 C+
文章目录学习目标一、概念及原理二、代码实现2.1、方式一2.2、方式二2.3、方式三三、 总结 学习目标一、概念及原理 图像的线性变换可以用以下公式定义:
其中,输入图像为I,宽为W、高为H,输出图像记为O。 如下图所示,当a=1,b=0时,O为I 的一个副本;如果a>1,那么输出图像O的对比度比I有所增大;如果0<a<1,那么O的对比度比I有所减小。而b值的改变,
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2024-08-12 11:04:59
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文章目录前言一、图像亮度和对比度的基本概念:1、图像亮度:2、图像对比度:二、RGB三通道色彩空间的图像变换:1、线性变换公式如下:2、操作简介:3、图像亮度调整:4、图像对比度调整:5、三通道图像转换为单通道图像的方法:1)通过imread方法,在后面添加参数 IMREAD_GRAYSCALE2)通过cvtColor方法,直接转换色彩空间为灰度图像,类似于创建新的图像6、图像亮度与对比度同时调
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2023-11-09 10:28:16
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目录一:垂直条纹二:斜向条纹三:灵活的背景条纹一:垂直条纹 垂直条纹的代码跟水平条纹几乎是一样的,差别在于:我们需要在开头加上一个额外的参数来指定渐变的方向。默认情况下是 to buttom 效果展示:代码段 :<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-
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2024-03-11 14:15:34
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初学者接触flask和pytorch,有写的不完善逻辑不通畅的还望见谅整个系统主要实现两个目标:熟悉flask的业务流程,掌握基本的flask开发规范与知识,在系统中主要对基本的诸如:jinjia2、orm迁移、蓝图、过滤器、form表单等等进行了实际的应用。系统的配置list如下:Package Version
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一、canny实现步骤1、图像必须是单通道的,也就是说必须是灰度图像2、图像进行高斯滤波,去掉噪点 3、sobel 算子过程的实现,计算x y方向 、梯度(用不到,但是可以看看xy 两个组合起来的结果)以及梯度方向(很重要)4、局部非极大值抑制5、双阈值连接处理具体可以分为上面的5个步骤,下面一起边看原理边实现。二、原理与实现1、图像灰度化如果是一张3通道的图像,也就是我们常见的彩色图,
套索工具(套索工具亦可以进行布尔运算,即选区的加减)①消除锯齿:一般抠图要勾选 ②宽度:(套索工具离图形边界的距离)该值决定了以光标中心为基准,以设置的数值为半径,其整个圆周围有多少个像素能够被工具检测到,来进行自动识别边界。边界清晰时可以设置数值高一点。 ③对比度:(图形边界颜色之间的对比,边界颜色越清晰,设置的对比度要越高,如果边界有两种相近的颜色,即边界不清晰,需要设置低一点的对比度,这样它
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2024-09-18 14:12:48
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因为工作需要用到OpenCV,于是要重新配置OpenCV了,上一次用还是再遥远的2013年,当时用的还是OpenCV 2.4.4,如今都到3.2了,因为OpenCV3和OpenCV2架构有所不同,这里决定选用OpenCV 2.4.10,可以从官网进行下载:http://opencv.org/downloads.html。第一步下载完成后,需要解压,可以自行设置解压路径,我这里放到了D盘下第二步设置
目录一、Haar级联的概念化二、Haar特征三、获取Haar级联数据 一、Haar级联的概念化 在显微镜下,没有两片雪花看起来是一样的,但我们必须承认,雪花在整体上的相似之处更加明显。因此,抽象图像细节的一些方法有助于产生稳定的分类和跟踪结果。这些抽象称为特征,把一组特征表示为一个向量,可以根据
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2024-04-23 07:05:27
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我们知道,直方图可以在一定程度上反应图像的一些统计信息。所以,可以考虑用直方图对比的方法,进行基于内容的图像检索。通常我们搜索图片,都是根据图片的标签搜索的。基于内容的搜索,就是假设我们不知道标签,而是直接输入一幅图像,然后从得出一些跟这幅图像的直方图比较相似的图像。那么我们不禁要问,如何度量两幅直方图的相似程度呢?OpenCV的compareHist函数提供了一个参数供你选择。最简单的就是CV_
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2023-11-07 23:31:32
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理论要比较两个直方图( and ), 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的 对比标准 () 。OpenCV 函数 compareHist 提供了4种对比标准来计算相似度:代码代码流程装载一张 基准图像 和 两张 测试图像 进行对比。产生一张取自 基准图像
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2023-10-09 15:43:28
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以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法,研究算法逻辑,采集大量训练数据,迭代,计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法,无需知道算法逻辑,无需进行模型训练,人脸识别变得相当之简单了。需要用到的库是opencv(open source computer vision),下载安装方式请参照python_OpenCV安装首先讲讲需要用到的新
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2023-10-16 17:51:14
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作者: Arindam, Yamini, Mustafa, Ritesh, Priya, Chandrakant, Surya, Amar, Sesh翻译:李翊玮技术的传播采用通常是由用户体验的飞跃引发的。例如,iPhone促使智能手机和“应用商店”的快速普及。或者,最近,TensorFlow中的易用性启动了人工智能的大规模增长,几乎触及了我们今天日常生活的方方面面。OpenVINO™ 工具包重新