## Java OpenCV消除反光点的实现教程
在计算机视觉领域，反光点是图像处理中的一个常见问题。反光点通常由于光线反射而产生，会影响图像的质量。在这篇文章中，我们将学习如何使用Java和OpenCV来消除图像中的反光点。本文将介绍整个工作流程，并提供相应的代码和详细注释，以帮助您理解每一步的目的。
### 整体流程
以下是消除反光点的整体流程：
| 步骤 | 描述
目录一，背景二，准备工作三，图片分析1，颜色分析2，颜色对应3，定位四，完整代码一，背景我已经做出一个程序，输入颜色就可以给出答案。这几天在学opencv，一下子就想到，用程序直接读颜色就不用手动输入了，而且这个应用比较简单，用来自学练手也很合适。二，准备工作1，opencv入门Opencv2，给游戏换个最朴素的背景，降低处理难度。三，图片分析1，颜色分析首先看下图片颜色够不够纯，用单通道能不能很
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2024-05-07 16:37:58
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简介消失点的定义：消失点是透视图图像平面上的一个点，三维空间中相互平行的线的二维透视投影（或图形）似乎会聚。图像中的所有东西似乎都汇聚在一个点上，这个点被称为消失点。如上图所示，右侧图像中心的“红点”是图像的消失点。让我们尝试使用OpenCV、Python和C++来找出图像中的这个消失点。解决步骤第一步，我们将找到图像中的所有线条，线条应该至少有几个像素长。第二步，我们将过滤这些找到的直线，过滤将
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2024-03-07 15:15:50
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拐角 OpenCV的goodFeaturesToTrack()函数实现了一个稳健的拐角检测器。使用了Shi和Tomasi提出的兴趣点检测算法。更多关于该函数的内部原理可以从此文档页面找到http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=
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2024-04-01 19:38:07
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bilateral filter双边滤波器的通俗理解 图像去噪的方法很多，如中值滤波，高斯滤波，维纳滤波等等。但这些降噪方法容易模糊图片的边缘细节，对于高频细节的保护效果并不明显。相比较而言，bilateral filter双边滤波器可以很好的边缘保护，即可以在去噪的同时，保护图像的边缘特性。双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的
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2024-08-29 16:47:39
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斑点(Blob)的定义: 图像特征点检测包括角点和斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力.斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性
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2024-04-09 07:52:00
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直方图均衡化的作用是图像增强。有两个问题比较难懂，一是为什么要选用累积分布函数，二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布。第一个问题。均衡化过程中，必须要保证两个条件：①像素无论怎么映射，一定要保证原来的大小关系不变，较亮的区域，依旧是较亮的，较暗依旧暗，只是对比度增大，绝对不能明暗颠倒；②如果是八位图像，那么像素映射函数的值域应在0和255之间的，不能越界。综合以上两个条件，累积分布函数
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2024-10-17 10:08:18
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一、从双目立体视差图中重建三维点云
1.【视差与深度信息】2.【用VS+Opencv3.1从双目立体视差图中重建三维点云】二、斑点检测Opencv中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法。
Reference:1.【 Opencv中SimpleBlobDetector的使用（斑点检测）】2.【Opencv2.4.9源码分析——SimpleBlobDetector
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2024-05-27 20:03:22
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文章目录博主精品专栏导航00、环境配置11、项目实战（一）银行卡号识别 —— sort_contours()、resize()（二）文档扫描OCR识别 —— cv2.getPerspectiveTransform()、cv2.warpPerspective()、np.argmin()、np.argmax()、np.diff()（三）全景拼接 —— detectAndDescribe()、matc
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程序功能:
摄像机标定程序
开发环境:
OpenCv2.4.8+VS2012
时间地点:
陕西师范大学
1、OpenCV的定义： OpenCV的英文全称是Open Source Computer Vision Library。它是一个开源的计算机视觉库，它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 2、OpenCV的特点： （1）OpenCV采用C/C++语言
好久没写博客了，因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧，今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结。那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些：RGB color spaceYcrcb之cr分量+otsu阈值化YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127HSV中 7<H<20 28<S<256 50<V<
1.1 索引透明颜色与Alpha透明通道 要说索引颜色透明，首先要讲讲什么是索引颜色，百度百科上有对索引颜色的解释，我觉得很关键的一句是“挑选一副图片中最有代表性的若干种颜色（通常不超过256种），编制成颜色表。”我的理解就是，找一些跟你图片颜色最接近的一些颜色（不超过256种）组成你这张图片。 而且，很重要的是，这些颜色里面有个很特别的颜色，就是索
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2024-05-08 21:54:45
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# 使用Java结合OpenCV消除图像中的小点
在图像处理中，我们常常需要清理图像的噪声，尤其是那些小而不规则的点。在这篇文章中，我们将学习如何使用Java结合OpenCV库来消除图像中的小点。
## 处理流程
我们将按照以下步骤来实现：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1
原创
2024-09-06 04:11:19
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1、椒盐噪声1.1、概念椒盐噪声由图像传感器，传输通道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声的出现点是随机的，噪声的数值是固定的，要么是 0 （黑色），要么是 255 （白色）。椒盐噪声是指2种噪声：盐噪声（salt noise 盐=白色255），高灰度噪声胡椒噪声（pepper noise 椒=黑色0），低灰度噪声1.2、添加椒盐噪声//盐噪声
void salt(cv::Mat im
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2024-06-04 19:27:44
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本节是通过像素值变换来改变图像的对比度和亮度，前面图像相加部分已经接触过像素值变换的知识。本节额外增加了图像的伽马矫正的内容。目标访问像素初始化矩阵为0cv::saturate_cast函数及其重要性像素变换的相关知识改进图像亮度的一个实例原文网址Changing the contrast and brightness of an image!本地目录D:opencvsourcesdo
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2024-06-16 10:49:20
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1.背景消去建模基本原理：在opencv中有两种方法可以进行背景消除： （1）基于机器学习(KNN–K个最近邻)背景消除建模 （2）其二、基于图像分割(GMM，高斯混合模型抗干扰图像分割)背景消除建模相关API:（1）BackgroundSubtractor（2）BackgroundSubtractorMOG2 图像分割方法（3）BackgroundSubtractorKNN 机器学
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2024-04-23 20:50:25
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Opencv基础入门笔记：图像模糊之均值模糊及高斯模糊1.图像模糊的概念理解我们都听说过图片的去模糊，但是图片的模糊又有什么用呢？ 下面借两张图来说明。 下面两张图中，左边是原图，右边是模糊处理后的图片，可以明显的看到图上的噪声减少了很多，同时，一些小的，较小的白点也被去掉了。也就是说：作用1：去噪点，去除椒盐噪点 当我们再把图片中像素二值化处理，合理设置最低阈值，最高阈值进行二值化处理，发现，被
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2024-02-25 06:25:48
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## OpenCV消除锯齿（Antialiasing）的方法及其在Python中的应用
在计算机图形学中，锯齿（jaggies）是指图像或曲线在显示时出现的锯齿状边缘，这是因为数字显示设备无法准确地显示曲线或直线。为了解决这个问题，我们可以使用一些技术来消除锯齿，使图像显得更加平滑和真实。本文将介绍在OpenCV库中消除锯齿的方法，并提供使用Python语言的代码示例。
### 1. 什么是锯
原创
2023-08-26 08:40:53
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消除锯齿是图像处理中常见的一种技术，其目的是去除图像中的锯齿状边缘，使图像边缘更加平滑和自然。在计算机视觉和图像处理的应用中，消除锯齿可以提高图像的质量和清晰度，使得图像更适合进行后续的分析和处理。
Python中有一个强大的开源图像处理库OpenCV，它提供了丰富的图像处理函数和工具，可以方便地实现图像消除锯齿的功能。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来消除图像中的锯齿，并提供相关的
原创
2023-08-24 20:55:36
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