文章目录前言一、作业内容二、思路1.引入库2.读入图片3.转换到HSV4. 设定红色的阈值5. 根据阈值构建掩模6. 对原图像和掩模进行位运算7.显示图像8.旋转总结 前言 这次是OpenCV的第三次作业了。 一、作业内容通过追踪颜色的hsv值，使画面只留下长方形，在进行二值化，并通过对图片几何变换使长方形摆正二、思路一步步来，主要是设置好红色的阈(yù)值1.引入库代码如下：import
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2024-03-29 07:23:34
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1、实战项目（找中线） 目标是从面对这种简单环境用opencv画出中线，下面是过程实现 2、opencv-python基于HSV抠图这种环境看似简单，但是用灰度处理二值化的效果奇差，最后选择用HSV进行分割。先导入包：import cv2
import cv2 as cv
import numpy as np然后把图片用cvtColor转化成HSV格式img=cv.imread
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2023-10-12 07:46:57
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效果OpenCV函数知识点imread()功能：载入图像 函数原型：Mat cv::imread ( const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR ) 参数1：打开的文件路径 参数2：图像类型，-1表示当前导入图像的解码类型，0表示单通道，1表示三通道cvtColor()功能：颜色空间（通道数）转换 函数原型：void cv::cvt
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2023-10-10 11:43:03
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# 使用Java和OpenCV实现抠图教程
## 简介
欢迎小白开发者加入Java和OpenCV的世界！在本教程中，我将教会你如何使用Java和OpenCV来实现图像的抠图。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现抠图的流程。下面是一个简单的表格展示了每个步骤需要做什么：
```mermaid
journey
title 实现抠图流程
section 准备工作
原创
2024-03-17 04:30:13
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# Android使用OpenCV抠图
在移动应用开发中，图像处理是一个常见的需求。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可用于图像处理和计算机视觉任务。在Android平台上，使用OpenCV可以实现诸如抠图、边缘检测、人脸识别等功能。本文将介绍如何在Android应用中使用OpenCV实现抠图功能。
## 准备工作
在开始之前，您需要确保您的Android项目已经集成了OpenCV库。您
原创
2024-02-25 07:12:52
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本文章记录对RobustVideoMatting模型进行C++推理的过程。 文章目录相关参考一、基于lite.ai.toolkit的RVM推理编译1.源码编译二、推理功能改进与完善1.修改背景颜色2.灵活输入输出3.同时输出视频mask和result4.可在控制台选择模型 | 下采样比 | 推理线程数5.视频抠图可实现背景替换总结 相关参考本文参考模型代码： [1]RobustVideoMatti
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2024-05-20 16:01:33
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1. Anaconda下载 (1)版本不要下载太新,可以从以下两个方式下载 a. 官网 https://www.anaconda.com/下载安装 Anaconda b. 清华大学开源镜像网站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive（速度快，个人比较推荐）(2)双击exe文件下载ana
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2024-08-23 14:49:45
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前言在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。比如我要对一幅图进行抠图操作，这就要用到Mask了，那我就以抠图为例，解释Mask在里面的作用。先上程序，再一句一句剖析。该程序的
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2024-03-28 09:48:15
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用鼠标截取图像区域是一种常用操作，我参考了网上众多实现的方法，觉得以下方法最简洁。特此学习并分享。1.截取矩形区域 下面程序实现了从视频中选择一个区域并单独显示。程序1//**************本程序练习了鼠标回调函数*********************
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <
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2024-02-27 22:16:59
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OpenCV基本的函数整理头文件两种格式 #include <> #include “” Mat srcImage = imread (“1.jpg”); // 载入原图 imshow ("【图像显示】",srcImage); // 显示图像 Mat dstImage ; // 声明Mat类型的变量 Mat element = getStructuringElement(MORPH_R
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2023-12-18 23:53:12
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一.opencv 裁剪说明效果展示,要裁剪的图片 裁剪出的单词图像(如下)这里程序我是用在paddleOCR里面,通过识别模型将识别出的图根据程序提供的坐标(即四个顶点的值)进行抠图的程序(上面的our和and就是扣的图),并进行了封装,相同格式的在这个基础上改就是了[[[368.0, 380.0], [437.0, 380.0], [437.0, 395.0], [368.0, 395.0]],
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2023-09-20 13:57:44
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opencv实战从0到N （16）- 分水岭算法分割（抠图）1，概述：分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着
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2024-06-11 08:07:39
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OPENCV入门学习即opencv基本函数介绍(一)1、基础功能imread函数从文件夹中读取图片，imshow函数将图片显示img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg')
cv.imshow('Park', img)cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)将img图片转化为灰度图gray = cv.cvtColor(i
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2024-04-26 17:21:16
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在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。比如我要对一幅图进行抠图操作，这就要用到Mask了，那我就以抠图为例，解释Mask在里面的作用。先上程序，再一句一句剖析。该程序的功能
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2024-04-17 09:20:58
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一.实现效果（效果不好 能用 ）：二.py流程图三.方法2. py代码import cv2 #cv2库
import os
import tkinter.filedialog #tk 是ugi库 选择文件对话框的格式打开和保存图片库
import numpy as np #NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展
import matplot
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2024-01-23 21:53:15
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使用opencv实现自定义抠图导语环境原理设计思路代码实现原图运行效果图片 导语寒假期间也都是基本学些比较基础的东西，也没有做些什么。
这次是突然想换头像，电脑上又没有Photoshop，就想着自己实现一个简单的抠图程序，纯属是好玩而已。
本次程序就直接采用暴力的方法对每个像素点进行修改，如果在算法上有什么指教的也可以相互讨论环境Qt Creator 4.8.1（community）
OpenC
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2023-08-23 17:30:26
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抠图摘要作为一名web前端开发工程师，我不确定ps是否为一项专业必备技能，在大学里没有学过，走上工作岗位又不确定是否会用到。但我曾经听我的老大说过，作为一名前端工程师，什么ui啊，ps啊，都是必须掌握的。说不定哪天就有用到的地方，这不，突然有一个任务，让我扣一个公司印章出来，扣就扣吧！速度像龟爬的一样慢慢扣。快速选择工具这个印章可分为两个部分，一个是红色的印章，另一个是纸张的颜色，我所要做的就是把
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2023-11-17 10:31:06
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python利用神经网络+opencv实现将抠图和粘贴菜鸡本鸡最近在看银魂，然后抱着对于银他妈的热爱突发奇想，能否实现对两张图片一张人物图片，一张银桑的图片的头像贴图呢？就是自动识别两张图片上的头部，然后将银桑的头部贴到另一张图片上呢？大致效果就是这样： 历时两天，终于搞定了初步版本，我的流程步骤是大概这样的：1，利用opencv检测出人物图片的头部位置2，对动漫图像进行人物抠图，去除背景3，提取
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2024-04-11 15:26:23
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在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。比如我要对一幅图进行抠图操作，这就要用到Mask了，那我就以抠图为例，解释Mask在里面的作用。先上程序，再一句一句剖析。该程序的功能
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2024-01-27 22:54:51
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主题 首先我们先来看下我们的原图： 步骤1：加载图片，转成灰度图image = cv2.imread("1.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 执行完这一步，得到的图像如下： 步骤2：用Sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的梯度，通过这个减法，我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
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2024-02-23 18:38:28
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