通过学习，掌握以下几个问题：
1、核心算法，并且向GVF衍生；
2、核心库封装的方法
2016年11月16日06:52:51
昨日实现了梯度场和频率场的计算。最大的感觉就是建立基础代码库的重要性。
如果使用opencv或者别的代码库，可能它也能实现一些功能，特别对于建立在感官上的效果，差别不大。但是，如果是
基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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# Java传不去定数目的参数
在Java编程中，有时候我们需要传递不定数目的参数给一个方法。然而，Java的方法参数是固定的，不能直接传递不定数目的参数。那么在这种情况下，我们该如何处理呢？本文将介绍几种解决方法，并且通过代码示例来演示。
## 问题描述
在Java中，方法的参数列表是固定的，如果需要传递不定数目的参数，通常有以下几种解决方案：
1. 使用数组作为参数
2. 使用可变参数
原创
2024-05-20 03:22:55
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# 如何实现mongodb删除指定数目的行
## 操作流程
首先，我们需要连接到mongodb数据库，然后选择要删除数据的集合，最后执行删除操作。
下面是详细的操作流程表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------------------|
| 1 | 连接到mongodb数据库 |
| 2 | 选择要删
原创
2024-04-16 04:38:42
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string str;while( cin>>str ){cout }return 0;输入： sssss aaaaa输出： sssss aaaaa
原创
2022-06-16 16:49:02
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昨年写的OpenCV处理表格的东西搞丢了，这几天拿到了一点图片数据，想起来需要继续做完但是又找不到代码了，翻遍了硬盘还是没找到代码，今天呆在电脑前，还是觉得应该有始有终，再做一个吧，不知道这次能坚持多久。2020年4月29日 00:00:49目的：使用OpenCV获取到表格主体轮廓，并用红线画出轮廓。4月29日的进度为了方便后续桌面开发，暂时用C#作为编程语言。//通过图片框拿到Mat
Bitma
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2024-04-06 21:47:39
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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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图像直方图捕捉方式呈现一个场景使用可像素强度值。通过分析像素值得分布在一个图像，可以使用此信息来修改甚至可以提高一个图像。查找表定义了如何将像素值转换为新的值。表的第i项表示相应对应灰度的新值。newIntensity= lookup [ oldIntensity ] ; OpenCV cv::LUT 对图像应用查找表以生成新图像。 可能说到这里，大家还是不太清楚怎么用，下面
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2024-04-23 09:57:38
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作者 | 小白小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检
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2024-02-19 13:49:12
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问题：如果文字大小存在比较大的差异时，怎么办？ 答：这里给出另外一种策略，不是使用投影直方图，而是使用膨胀以及寻找连通区域。进行分割。 1）对图像二值化 2）对二值化之后的图像进行膨胀操作（dilate） 3）在2）得到的结果上寻找联通区域的边界（findContours）。 4）利用3）得到的结果画出方框。 本文是对这里的文章的另一种实现。使用C++。首先，读取图片Mat img =
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2024-03-23 12:38:19
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识别表格轮廓要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由
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2024-03-25 07:11:03
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OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
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2023-07-07 23:07:57
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# 使用 OpenCV 统计像素值数目
在计算机视觉和图像处理中，统计图像的像素值数目是一项非常基本的任务。在这篇文章中，我将为你详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来实现这一功能。对于初学者来说，掌握这一技能将为你开展图像处理相关的工作打下良好的基础。
## 流程概述
在统计图像像素值的过程中，我们应该遵循一定的步骤。以下是整个流程的示意表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 04:15:12
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文章目录1.边缘提取前置知识定义了解2.原理具体原理步骤3.Prewitt、Sobel算子4.Canny算法介绍算法灰度化高斯滤波检测图像的边缘*非极大值抑制（NMS）双阈值检测代码实现 1.边缘提取前置知识图像中的低频信号和高频信号也叫做低频分量和高频分量。简单一点说，图像中的高频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变化剧烈的地方，也就是边缘（轮廓）； 图像中的低频分量，指的是图像强度（亮度/灰
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2023-10-16 19:31:01
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一、目标：将图像中我们需要的部分提取出，进行扫描，提取出其中的文字。二、思路：首先我们要定位我们在图像中需要的部分，将其轮廓提取出。 - 1将图像变换大小 - 2灰度化，高斯滤波，边缘检测 - 3轮廓提取 - 4筛选第三步中的轮廓，选择其中较大的 - 5绘制轮廓的近似，返回其中有四个点的轮廓image = cv2.imread(args["image"])
ratio = image.shape[
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2023-11-20 08:21:25
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在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。 OpenCV学习笔记(十二）1. 用分水岭算法实现图像分割与提取1.1 算法原理1.2 相关函数介绍1.2.1 形态学函数回
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2024-01-09 17:05:36
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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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