ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够
在介绍软件之前，我想问各位一个小问题：各位平时用什么图片处理软件来修图呢？PS、美图秀秀？还是ACDSee之类的图片处理软件？今天要为大家介绍的这款软件名为电脑图像工具箱，它是一款功能非常丰富且强大的处理处理软件。实际上，称它为"全能的图片处理工具箱"更加合适，因为它的功能实在是太多了。话不多说，放一张图片感受一下软件的功能到底全面在哪里： 从图中可以看到软件内置非常多的功能模块，
ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下：特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够多的像素点与
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2024-08-23 17:48:51
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前言最近正好遇到了一个图片的效期提取，正好当做一个小练习记录一下。实现效果左边的大图是截取后的原图，右边是提取后的实际图，然后根据提取出来的再进行OCR识别，识别这块就不再说了，这里只是写一下怎么提取的图片。#实现思路1转灰度图、高斯模糊2Canny边缘提取3定义X轴较长的一个卷积进行膨胀操作4查找轮廓，找到符合条件的截取出来01预处理读取图像，转为灰度图，然后高斯模糊。预处理后的图像02Cann
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2024-04-11 10:09:15
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背景在现场下军棋时需要三个人，其中一个人当裁判。如果只有两个人，又想玩军棋，就需要有一个自动裁判机制。想通过手机自动识别棋子上的文字，目前还没有看到专门实现这个功能的软件，因此想自已动手试一试。准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片（模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的，以后再对着真实的棋子拍照吧） 在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取（本项目为
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2024-03-31 19:02:56
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IR红外原理研究 一. 基础介绍及原理：遥控器的基带通信协议很多，大概有几十种，常用的就有 ITT 协议、NEC 协议、Sharp 协议、Philips RC-5 协议、Sony SIRC 协议等，用的最多的就是 NEC 协议了。 1. 一个完整的IR波形，它主要由5个部分组成：前导码（Head Code）+ 客户码（Customer Code）+ 客户反码 + 数位码（Dat
首先你安装好了，然后用一个测试文件（没有测试文件可以找后面教程中的图像显示的代码粘贴），可以正常的运行。 然后还不要着急去学习怎么图像处理，因为还要知道一些常识。 准备知识也是很重要 模块 #include
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2024-02-26 17:07:42
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使用仿制图章工具去除使用仿制图章工具去除文字这是比较常用的方法，具体的操作是，选取仿制图章工具，按住Alt键，在无文字区域点击相似的色彩名图案采样，然后在文字区域拖动鼠标复制以覆盖文字。要注意的是，采样点即为复制的起始点。选择不同的笔刷直径会影响绘制的范围，而不同的笔刷硬度会影响绘制区域的边缘融合效果。 使用修补工具去除文字如果图片的背景色彩或图案比较一致，使用修补工具就比较方便具体操作
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2024-03-07 12:33:53
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# 使用OpenCV提取印章的完整指南
在图像处理中，提取特定形状或特征（如印章）是一个常见任务。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，能够帮助我们解决这个问题。本文将指导你如何使用OpenCV提取印章，分为多个步骤，并附上详细代码及注释。
## 流程概述
下面是提取印章的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
图像特征点—ORB特征点ORB特征包括特征点和描述子。特征点用于筛选比较“特殊”的点，而描述子用来描述某个点周围的特征。接下来将分别介绍这两部分。1.特征点检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。 ORB特征点采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。FAST核心思想
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2024-10-18 08:09:16
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标学习如何将RGB转换为灰度图，或者RGB转换为HSV 写个程序从一副图像获取某个固定颜色的物体 学习函数cv2.cvtColor()，cv2.inRange()转换颜色空间在opencv中有超过150种颜色空间转换方法（震惊-_-） 但是经常用的只有BGR-灰度图和BGR-HSV使用函数cv2.cvtColor(inpu
最近在做票据识别的编码工作时遇到一些问题，就是票据上往往会有一些红色印章把一些重要信息区域给覆盖了，比如一些开发票人员盖印章时比较随意，容易吧一些关键区域给遮蔽了，这让接下来的票据识别很困难，因此，我们必须先对票据图像进行一定的预处理来移除印章干扰，再进行字符识别，这样子识别准确率才有保证。我们从简单例子说起，比如我们有以下一张票据，上面盖有红色印章，虽然该印章没有遮挡关键信息，但是我们还是打算将
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2024-03-15 19:55:21
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# 使用 Python 和 OpenCV 识别印章
印章在许多行业中都扮演着重要的角色。它不仅代表着身份和权威，还常常用于文件的确认和验证。随着技术的发展，自动化印章识别的需求日益增加。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库来实现印章的识别。
## 环境准备
在开始之前，你需要安装 Python 和 OpenCV。可以通过以下命令安装 OpenCV：
```bash
pip
原创
2024-10-01 06:27:29
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打破界限：FuckZhihuBlindWatermark - 去除知乎图片水印的新尝试 FuckZhihuBlindWatermark去他妈的知乎盲水印项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/FuckZhihuBlindWatermark 项目简介在互联网信息爆炸的时代，知乎作为一个知识分享平台，汇聚了大量有价值的内容和图片。然而，其内置的盲水印机制有时会干扰
今天学习的目标依旧是研究图像的合成，重点还是在 ROI 与掩膜相关知识本文的最终目标，把下面这个章扣在任意图片上，当然你可以把这个章更换成任意的，例如发票章。PNG 图片相关通道说明读取图片比较简单，直接进行操作即可，重点注意 imread 中第三个参数即可。# 读取图片
def read_img(path):
img = cv.imread(path,-1)
print(img.
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2024-03-30 10:37:20
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对于png透明图片，在QQ，贴吧等平台上，看缩略图时默认是以白色为背景，而点开看原图时默认是以黑色为背景，基于此显示逻辑可以实现一种图像，看缩略图时是表图，看原图时是里图，这就是幻影坦克。基于图像线性融合原理，公式：g(x)=α*f(x)+(1-α)h(x)，可以假设最后生成图与白色叠加得到表图，最后生成图与黑色叠加得到里图，套用公式即可得到幻影坦克的理论公式：公式和原理都源自B站视频，BV1kV
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2024-03-06 00:01:12
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Author ： ShawnDongupdateDate ：2018.11.25--------------------------------
C++部分
图像的加载显示与保存
加载图像(cv::imread)
imread加载图像文件成为一个Mat对象，第一个参数表示图像名称
第二个参数表示加载的图像是什么类型，支持常见的三个参数值
IMREAD_UNCHANGED(<0)表示加载原图，
金属加工中出现毛刺是大家都会遇到的问题，比如钻孔，车削，铣削，板材切割。。。 毛刺的危害之一就是容易割伤！为了去除毛刺，通常需要进行称为去毛刺的二次操作。精密部件的3次去毛刺和边缘精加工可能占成品部件成本的30％。此外，二次精加工操作难以自动化，所以毛刺真的变成了很棘手的问题。大家头痛的易出现毛刺的地方都在这里了 加工过程中进给方向毛刺(入口和出口毛刺)侧向和切割方向
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 实现原形印章检测的过程。原形印章通常用于文档的验证，但它们在拍摄时可能受到噪声和变量环境的影响，因此准确检测是至关重要的。
### 背景定位
在实际应用中，原形印章的检测涉及到多个领域，包括文件验证、法律文件处理、以及银行和政府文件系统。这些行业都依赖于有效的印章检测系统来减少错误和欺诈行为。
我们可以通过以下四象限图对问题
# Java OpenCV 绘制印章
## 简介
本文将向刚入行的开发者介绍如何使用 Java OpenCV 绘制印章。我们将通过以下步骤来实现这个功能：
1. 安装 Java OpenCV
2. 加载图像
3. 定位印章位置
4. 绘制印章
5. 保存图像
在每个步骤中，我将提供所需的代码，并解释每条代码的作用。
## 安装 Java OpenCV
首先，我们需要在项目中添加 Jav
原创
2024-01-03 04:24:46
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