Kinect开发学习笔记之（四）提取颜色数据并用OpenCV显示 我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055下面这几个大部分是参考“timebomb”的Kinect学习笔记系列：非常感谢“timebomb”的
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2024-05-20 23:48:02
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OpenCV基于颜色信息的车牌提取车牌提取的方法主要有：基于纹理特征分析法、基于数学形态学分析法、基于边缘检测的定位分析法、基于小波分析的定位分析法、基于彩色信息的定位分析法，本文采用的方法是基于颜色信息的定位分析法。 本文主要参考了以下这一篇博客，该博客是用C++编写的算法，我参考其方法用Python实现了一遍。参考的博客（C++编写的算法） 在代码中，我详细地注释了每一个步骤流程以及一些注意事
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2024-07-04 06:13:34
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我最近在处理一个与 `Python OpenCV 坐标颜色` 相关的项目，涉及到如何提取图像中特定坐标的颜色信息。在这篇博文中，我将详细记录环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案以及生态集成的步骤。希望这能帮助和我一样在此领域探索的朋友们。
### 环境配置
在开始之前，我们需要配置好开发环境。下面是实现流程的图示及安装所需库的代码块。
```mermaid
flowchart T
Canny算子是John.F.Canny于20世纪80年代提出的一种多级边缘检测算法。该算子最初的提出是为了能够得到一个最优的边缘检测，即：检测到的边缘要尽可能跟实际的边缘接近，并尽可能的多，同时，要尽量降低噪声对边缘检测的干扰。是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用的图像处理方法。总共可以分为五步：高斯模糊GaussianBlur。将输入的彩色图像进行高斯模糊来去掉噪声灰度转换cvtColor。
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2024-08-14 11:59:20
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目录一、Opencv中常用的图像的读取方法二、形态学操作中核的生成getStructuringElement()函数三、Opencv中图像的三种二值化:threshold、adaptiveThreshold、Otsu 二值化四、图像模糊均值滤波Blur()函数 一、Opencv中常用的图像的读取方法1、直接根据图片路径进行读入String img_path = "C:/Users/mak
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2024-02-13 21:06:56
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一、边缘提取常用算子1、sobel算子边缘检测//Sobel梯度算子
void imageSobel(){
const char* name = "lena.tif";
IplImage* image = cvLoadImage(name, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if (image == NULL){
printf("image load failed.\n
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2024-06-29 20:23:56
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OpenCV中给出了很多种提取对象特征的方法。 从简单的图像色块>图像阈值分割>轮廓查找>特征点检测>直方图检测等等有很多。这些简单的方法看似没有什么实际的场景可以直接拿来使用，但是就学习的时候拿来学习学习是非常恰当的。 下面就按照颜色阈值的方式来查找图像中的蓝色物体，提取出对象的掩膜并进行覆盖。色域转换通常情况下，摄像机直接采集到的图像是RGB色域的（在Opencv中三通
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2023-11-09 10:25:17
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本篇博客主要介绍利用opencv工具提取一幅图像中的颜色直方图特征。所谓颜色直方图，指的是一幅图像中的颜色分布，与图像中的特定的物体无关，只是用来表示人的眼睛观察到的图像中的颜色分布情况，例如说，一幅图中红色占了多少比例，绿色占了多少比例等。我们知道，计算机色彩显示器采用R、G、B相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生色彩。在RGB颜色空间中，
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2023-09-03 00:55:25
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本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位，以此为基础，我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位，或者特定颜色线条的提取与定位 主要步骤:将RGB图像转化为HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255），不同的颜色有着不同的取值范围，一般给出如下：设定待提取颜色的HSV范围值，然后调用inRange函数实现对
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2023-10-20 14:31:45
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文章目录一、项目简介二、思考步骤1. 图像二值化2. 滤波去噪3. Canny算法检测边缘4. 查找轮廓并计算5. 绘制轮廓并表示质心三、测试结果四、工程代码 一、项目简介昨天一个同学来问我一个如何利用OpenCV确定图像上标记点坐标的问题。先大概介绍一下光学管道测速吧，主要是利用openmv对运动的管材拍照，同时舵机对管材进行打点，最后面通过计算一系列的计算测定生产线上管材的移动速度。这里面需
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2023-11-10 13:25:43
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像素是图像的基本组成单位，熟悉了如何操作像素，就能更好的理解对图像的各种处理变换的实现方式了。.at方法 第一种操作像素的方法是使用“at”，如一幅3通道的彩色图像image的第i行j列的B、G、R分量分别表示为： image.at<Vec3b>(i,j)[0];
image.at<Vec3b>(i,j)[1];
image.at<Vec3b>(i,j)[
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2024-08-09 21:24:29
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一、角点检测特征点检测广泛应用到目标匹配、目标跟踪等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等特征。其中Harris角点检测是特征点检测的基础，提出了应用邻近像素点灰度差值概念，从而进行判断是否为角点、边缘、平滑区域。Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值，算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动
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2024-04-25 13:12:08
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利用霍夫变换提取矩形的角点坐标背景：一张图包含矩形，要提取其中矩形的角点。思路：对图片进行概率霍夫变换线变换，再筛选出特定矩形的边，求两个边的直线角点流程：边缘检测，得到边缘二值图像概率霍夫线变换HoughLinesP()设定矩形边界从直线中筛选出矩形的边并绘制求矩形边的交点并绘制代码：主函数文件//-------------------------------------------------
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2024-01-08 19:32:09
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图像特征类型可以分为如下三种：边缘角点（感兴趣关键点）斑点（感兴趣区域）其中，角点是个很特殊的存在。如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，我们就把它称之为角点。角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，它们在图像中可以轻易的定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。角点的具体描述可以有以下几种：一阶导数（灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点两条及两条以上边缘的交
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2024-04-02 16:45:14
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# 使用 Python 和 OpenCV 提取图像中的格子坐标
在计算机视觉领域，使用 Python 和 OpenCV 进行图像处理是非常常见的一种方法。在本篇文章中，我们将讨论如何提取图像中网格的坐标。我们将通过一系列清晰的步骤来实现这一目标。
## 流程概述
在实现提取格子坐标的过程中，主要可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 |
矩是描述图像特征的算子，被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。几何矩与中心矩图像几何矩的计算方式如式(7.8)所示：其中是像素处的像素值。当x和y同时取值0时称为零阶矩，零阶矩可以用于计算某个形状的质心，当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩，以此类推。图像质心
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2023-12-23 16:33:14
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在当前的工程实践中，利用 Python 和 OpenCV 进行图像坐标提取已成为计算机视觉领域的重要任务。这种技术常用于物体检测、特征匹配和图像分析等场景，能够极大地提升自动化处理的效率，让我们更加依赖智能图像处理技术。
> 引用用户原始需求：
> “我需要利用 Python OpenCV 从图像中提取出特定的坐标信息，以便于后续的图像分析和处理。”
为了更好地展示这一过程，我们通过以下数
# Python提取指定坐标屏幕颜色的指南
在计算机编程的世界中，识别和提取屏幕上特定位置颜色的功能非常实用。无论是为游戏制作辅助工具还是开发桌面应用，掌握这一技能都能让你事半功倍。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python提取指定坐标屏幕的颜色。
## 整体流程
我们可以将实现提取屏幕颜色的过程分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
# 使用Python提取图片特定颜色坐标教程
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Python提取图片中特定颜色的坐标。这项任务对于刚入行的小白可能会有些困难，但只要跟着我的步骤进行，你将能够轻松地完成这项任务。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 将图片转
原创
2024-06-16 05:00:24
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算法介绍Canny是边缘检测算法，在1986年提出是一个很好的边缘检测器很常用也很好用的图像处理方法## 算法实现步骤高斯模糊 GaussianBlur()
灰度转换 cvtColor
计算梯度 Sobel\ScharrKaTeX parse error: Undefined control sequence: \ at position 75: … \end{bmatrix} \̲ ̲KaTeX
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2023-12-27 21:18:17
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