1.图像基本运算 图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作，各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。总之，对于图像可以进行的基本运算非常的多，只是挑了些常用的操作详解。 void add(InputArray src1, InputArray
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2024-03-26 05:58:18
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前言对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦！resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。一、缩放调用方式第一种，规定好你要图片的尺寸，就是填入你要的图片的长和高。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include&
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2024-10-12 09:50:15
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在前面的4篇文章中我们分别介绍了图像的加减乘除四种运算，这四种运算函数接口长得比较像，用法类似，有必要总结对比下。1、函数接口OpenCV-Python是OpenCV的Python接口，通过对比原生的C++接口，可以更详细地了解函数的使用方法。运算方式C++接口Python接口加法void cv::add ( InputArray src1,
InputArray src2,
OutputAr
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2024-05-07 12:38:26
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使 用过PhotoShop软件的朋友对色彩空间应该不会感到陌生，在PhotoShop中经常使用有RGB(红色、绿色、蓝色)、CMYK(青色、洋红、黄 色、黑色)、HSB(色相、饱和度、亮度)和Lab4中色彩空间。本文将介绍其具体的算法，并通过VC编程实现，本系列程序均在Win7+VS2008测试通过，并且和PS3的结果一致。由于公式比较繁琐，代码比较复杂，所以关于VC编程实现色彩空间的转换将分成多
# 使用 OpenCV 和 Python 实现图像相减
在计算机视觉和图像处理领域，图像相减是一个重要的技术，常用于运动检测、物体跟踪等任务。图像相减的基本思想是通过计算两幅图像之间的像素差异，来提取出感兴趣的对象或区域。本文将介绍如何使用 Python 中的 OpenCV 库进行图像相减，并提供一个完整的代码示例。
## OpenCV 简介
OpenCV（Open Source Compu
原创
2024-10-11 04:58:12
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## Python OpenCV图像相减
### 引言
图像处理是计算机视觉领域的重要分支，它涵盖了从图像获取到图像分析的各个方面。其中，图像相减是一种常用的图像处理技术，它可以用于图像的增强、目标检测以及运动检测等应用中。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行图像相减，并通过代码示例来展示其应用。
### 图像相减原理
图像相减是指将两幅图像的对应像素值进行相减操作，得到一幅
原创
2023-10-07 14:17:00
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图像运算有很多种，包括 加法、减法、乘法、除法、位运算、平方根、对数、绝对值等;加减乘除等 需保持 图像 shape 和 dtype 一致，或者第二个图像是个标量值；dst = cv.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
dst = cv2.subtract(src1, src2, dst, mask, dtype)
dst = cv2.multiply(
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2024-04-30 23:02:30
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OpenCV数字图像处理基于C++：算术运算和逻辑运算图像的算数运算是对图像进行加减运算，而图像的逻辑运算是对图像进行与、或、非、异或等逻辑运算。通过算术运算可以让图像来达到图像增强的效果；通过逻辑运算对图像进行分割、图像增强、图像识别、图像复原等操作。加法运算（合并两张图片，注意图片格式大小要一致）
特点：输出图像像素的灰度仅取决于两幅或两幅以上的输入图像的对应像素灰度值。算术运算结果和参与运算
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2024-04-23 17:05:53
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一、引言在写该文之前，老猿就图像的一些运算已经单独边学边发了，在写这些文的过程中，发现这些运算函数共同点很多，例如大部分参数一样、部分处理方法一样等，另外还有些函数可以实现相同或近似的效果，因此在前面那些文章的基础上，将其综合为一个整体来发布，更方便大家阅读。OpenCV中图像存储为矩阵，因此图像的运算其实就是矩阵的运算。图像的运算主要包括图像基础算术运算、图像加权运算（又称为图像融合）、按位运算
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2024-08-15 17:36:26
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今天大家介绍两篇OpenCV颜色识别的代码其中第一篇逻辑比较简单，第二篇稍微难一点，不过问题不大基本思路已经在注释中给大家标注出来代码中的大部分函数在“OpenCV手部识别中各个函数功能”博文中有详细解释，有不懂的地方，欢迎大家前去查看（一）import cv2
import numpy as np
"""
在OpenCV中，HSV（色相、饱和度、明度）是一种常用的颜色空间，它可以方便地进行颜色的
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2024-07-25 11:51:25
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图像梯度处理 文章目录图像梯度处理一、图像梯度-Sobel算子二、图像梯度-Scharr算子三、图像梯度-laplacian算子四、常用函数 计算梯度： 相当于划一竖线，计算该线左右两边的像素值的差 一、图像梯度-Sobel算子 Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值，即水平、竖直方向的梯度import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
imp
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2024-05-20 23:37:54
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摘要：使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。准备：首先，准备好几个库：import cv2
impor
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2023-11-03 21:32:46
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本期我们将使用Python和OpenCV为视频会议创建虚拟背景。 虚拟背景是当前远程工作的员工中的热门话题之一。由于Covid-19的流行，许多人必须通过视频通话以便继续工作。很多视频会议的软件可以设置虚拟背景，以便用户建立更友好的氛围来接听这些电话。作为一名程序员，当我们第一次使用这样的虚拟背景时自然很感兴趣。我们都想知道它是如何工作的，可以自己建立这样的虚拟背景吗？接下来，我们将尝
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2024-05-07 14:14:21
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像素运算一、算数运算1.1 加减乘除 opencv自带图片色素的处理函数： 相加：add() 相减：subtract() 相乘：multiply() 相除：divide() 原理就是：通过获取两张（一次只能是两张）个图片的同一个位置的色素值来实现运算。 运算的要求：两张图片的shape要一样。 例图： 代码：import cv2 as cv #导入cv模块
import numpy as np
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2024-03-14 07:00:09
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1.问题背景：给一张图片和模板图片（如下图），需要用传统机器视觉的方法来提取他们不一样的特征（也就是划痕部分），并把划痕转为二值化1.1 才开始使用基于灰度的方法： 因为划痕和旁边背景颜色比较接近，绘制出的灰度直方图变化不大，调了很久阈值也不能分出划痕部分，效果如下：1.2 后来直接使用图像相减，RGB和Gray分别图像相减结果得到如下：解决方案：应该是没有配准而相减有边框的，最终决定配准后，图像
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2023-10-08 20:07:24
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OpenCV学习笔记（8）：图像运算——图像的加减乘除、图像的融合、图像的逻辑运算 文章目录OpenCV学习笔记（8）：图像运算——图像的加减乘除、图像的融合、图像的逻辑运算01 图像的加减乘除 cv2.add cv2.subtract cv2.multiply cv2.divide加法运算 cv2.add()减法 cv2.substract()乘法 cv2.multiply()除法 cv2.di
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2024-03-22 19:27:10
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在本教程中，您将学习如何使用OpenCV和Python模糊和匿名化人脸。今天的博文灵感来自我上周收到的一封来自PyImageSearch读者李伟的电子邮件：嗨，阿德里安，我在为我的大学做一个研究项目。我负责创建数据集，但我的教授要求我通过检测人脸，然后模糊它们来“匿名”每个图像，以确保隐私得到保护(显然这是我所在机构在公开分发数据集之前的要求)。你有人脸匿名的教程吗？如何使用OpenCV模糊人
图像在计算机中就是一个普通的数值矩阵存在的，所以也就能够相应的进行各种运算，这些运算构成了图像处理的基本操作。图像加法可以混合两幅图像进行图像融合，比如在处理照片的贴图；图像减法可以用来去掉运动图像的背景，来进行目标定位追踪。这篇文章主要介绍图像的算术运算，逻辑运算，重映射变换等。代数运算算术运算包括加、减、乘、除和位运算，这些运算操作的特点是提供两个输入参数，得到一个输出结果。有时候还可以运算操
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2024-04-03 11:58:03
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什么是轮廓？轮廓可以简单地解释为一条连接所有连续点 (沿着边界)并具有相同颜色或强度的曲线。轮廓是形状分析和目标检测与识别的重要工具。为了更好的准确性，我们将使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，我们需要应用阈值或canny边缘检测。findContours 函数可以用来修改源图像。如果我们在找到轮廓之后还想要源图像，要确保在使用函数前，把原图像信息存储到其他变量中。在OpenCV 中，寻找轮
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2024-05-24 21:33:45
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任老先生说的好：数学是所有学科的基础。我们既然想方设法得把一张图片数字化，而且还详细讨论了每个像素和周边像素以及跟整张图之间的关系，当时是为了计算的方便。那么关键来了，有了数据，怎么计算？在没有看书之前，我们要有个系统思维逻辑。既然一张图是由一个个像素组成的，那么，我可以对每一个像素都单独进行一个数学运算，那么宏观上再看整张图片就肯定进行了一定的变化，比如对每个像素进行反色处理，那么
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2024-05-14 20:31:57
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