K 近邻算法是最简单的机器学习算法之一，主要用于将对象划分到已知类中，在生活中被广泛使用。例如，教练要选拔一批长跑运动员，如何选拔呢？他使用的可能就是K 近邻算法，会选择个子高、腿长、体重轻，膝、踝关节围度小，跟腱明显，足弓较大者作为候选人。他会觉得这样的孩子有运动员的潜质，或者说这些孩子的特征和运动员的特征很接近。 OpenCV学习笔记(十五）1. 理论基础2. 计算2.1 归一化2.2 距离计
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2024-04-15 11:16:02
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# 教你如何实现“python opencv mser”
## 步骤概述
下面是实现“python opencv mser”功能的整体流程：
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 下载安装opencv --> 编写代码 --> 运行程序 --> 调试优化
```
## 具体步骤及代码示例
### 1. 理解需求
在开始之前，首先要明确自己的目标，了解MSE
原创
2024-03-22 03:48:32
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概念：图像匹配是对两张相似的照片（不同角度，不同光照，不同大小，不同放射等）进行关键点的寻找连接。和“找不同”游戏有着相似的步骤，先观察两张图像的特征，再根据经验进行配对。只不过图像匹配找的是相同，“找不同”游戏找的是不同。步骤：1）提取图像的特征点 2）对图像特征点进行描述（包含特征点的位置，尺度，方向等信息） 3）计算两张图像的候选特征点的距离，选择相似度高的点进行匹配综述：1）Image M
大纲一、resize()函数介绍二、插值方法介绍1.最近邻插值2.双线性插值3.双三次插值4.区域插值5.兰索斯插值 一、resize()函数介绍resize()函数是专门用来调整图片的大小的，其原理就是通过不同的插值方式对图像进行处理，这些插值方式将在后续介绍到，首先介绍resize()函数的原型：resize( InputArray src, OutputArray dst,Size dsi
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2024-03-04 05:32:09
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首先，在pom.xml
中添加依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>1.相关注解@Before 前置通知，在方
墙裂推荐使用Pycharm编辑器，因为要靠他填坑！一、颜色识别or轮廓提取在 opencv 中颜色识别是最基础,应用最多的内容,一般来讲,在 opencv 中识别特定的颜色需要以下几个步骤:颜色空间转换,将 BGR 转化为 HSV 颜色空间,利用色调区别颜色按照阈值滤出所识别的颜色连续的开闭运算,消除噪点,平滑边界提取连通域,提取出要识别的颜色
开闭运算就是连续的腐蚀膨胀。
开运算:先腐蚀再膨胀,
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2023-08-22 10:42:03
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operator模块的作用内置操作符的函数接口
使用迭代器编程时，有时需要为简单的表达式创建小函数。有些情况下，尽管这确认可以被实现为lambda函数，但某些操作根本不需要新函数。operator模块定义了一些函数，可以对应标准对象API中内置的算术，比较和其它操作。1、逻辑操作示例from operator import not_, truth, is_, is_not
a = -1
b
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2023-07-03 19:00:57
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# Python实现MSER（Maximally Stable Extremal Regions）
在计算机视觉领域，特征检测是一个非常重要的任务。MSER（Maximally Stable Extremal Regions）是一种用于检测图像中稳定区域的有效算法。本文将引导你完成使用Python实现MSER的整个流程。我们将分步骤进行操作，并详细解释每一个步骤的实现。
## 整体流程
以下
原创
2024-09-02 05:09:32
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# MSER算法在Python中的应用
## 1. 介绍
MSER（Maximally Stable Extremal Regions）是一种用于图像分析和计算机视觉领域的特征检测算法。该算法旨在找到图像中最大稳定的极值区域，这些区域通常表示图像中的显著目标。MSER算法具有鲁棒性和稳定性，并且对光照和尺度变化具有较强的适应性。
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来实
原创
2023-10-05 09:23:05
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# 如何实现Python MSER
## 一、流程概述
在实现Python MSER（Maximally Stable Extremal Regions）之前，我们需要了解整个流程。下面是实现Python MSER的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 灰度化处理 |
| 4 | 计算MSER特
原创
2024-03-02 06:15:44
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1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识[1]钱坤. 基于MSER和遗传优化SVM的交通标志识别的
原创
2022-10-10 15:18:53
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一、目标学习imread()函数正确读入图像的方式，imread()用不对，对以后的图像处理有很大的影响。 有时候图片是灰度图，但是你用imread()读入后它就变成了彩色图，只不过它的三个通道的值是一样的。 灰度图是单通道的。 彩色图是三通道的（B,G,R），但是彩色图像的三通道的值相同时它也是灰色的。二、函数说明函数原型：Mat imread( const String& fil
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2024-03-25 21:03:35
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# 实现 MSER 的 Python 源码教学
在计算机视觉领域，MSER（Maximally Stable Extremal Regions）是一种常用的特征检测算法。对于刚入门的小白来说，初次接触 MSER 可能会感到困惑。本篇文章将帮助你了解并实现这个算法。
## 整体流程
在实现 MSER 的过程中，我们将经历以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-01 03:47:44
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文章目录一、图片二、视频1.准备好视频播放的代码test2.cpp2.读入数据使用摄像头总结 一、图片先准备好打开图片所需要的代码：test1.cpp:
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int
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2024-06-24 12:55:39
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OpenCV是一个开源的计算机视觉算法库，里面每个算法函数被封装成不同的API，供程序员调用。因此配置OpenCV环境的本质就是导入OpenCV头文件，库文件和链接库，以下介绍三种常见的环境配置方法。步骤一：下载并安装OpenCV（三种方法相同）进入OpenCV官网 链接: https://opencv.org/releases/ ，release发行版中选择需要下载的OpenCV版本，下载Win
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2024-03-07 16:22:16
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我用pip install 和conda install的方法都安装不上去，都失败了，找了很多原因都没办法解决。 没办法，只能尝试一下用第三方包whl文件安装下，因为原来没有用过这个方法，也不知道难不难，小心的去试了一下，没想到非常的容易！而且清华大学opencv python库里的whl文件下载速度非常快（几十秒），比我之前在别的地方找的whl文件快多了。没安装上opencv或其他库的小伙伴，也
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2024-05-22 12:37:20
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学习机器学习，必不可少的就是计算机视觉了。把最近学习的总结跟复习下。opencv是什么？Opencv的全称是Open Source Computer Vision Library，也就是计算机视觉开源库。这里说到，Opencv就是一个库（它是基于C++语言的，当然也可在其他平台使用，如Java，Python），这个库是用在计算机视觉领域的，同时是开源的，也就是我们可以获得它的源代码，并且可以按我们
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2024-03-26 13:47:21
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本人原本并不精通Matlab，也初次接触这一图像处理板块，现因工作需要，在给matlab安装opencv库时，遇到了许多问题，经过不懈努力，终于解决了，哭死。起初不知道问题在哪烦了好几天，现在解决了赶紧分享一下喜悦，我用的版本分别是：matlab2021b；opencv3.4.1；mexopencv-3.4.1;（版本不对应，本人两行泪）接下来介绍安装步骤：首先安装opencv板块，先不急着下载最
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2024-03-26 16:01:17
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MSER（Maximally Stable Extremal Regions）最大稳定极值区域，2002提出，基于分水岭的思想来做图像中斑点的检测。 使用一系列灰度阈值对图像进行二值化处理，得到相应的黑色区域与白色区域。在比较宽的灰度阈值范围内保持形状稳定的区域称为稳定区域。 【函数】 Ptr<MS
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2020-03-12 15:57:00
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目录1、什么是Opencv① 简单介绍② 下载2、简单使用① 代码② 运行③ 结果④ 指令解析3、打开摄像头显示处理视频① 代码② 改进③ 结果④ 报错4、使用Opencv打开硬盘上的视频① 代码5、总结 1、什么是Opencv① 简单介绍Opencv是一个跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS上。他轻量级而且高校——由一系列的C函数和少量C++类构成。② 下载关
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2024-03-11 14:09:24
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