图片边缘出现黑点的问题分析和解决（纹理过滤）最近在项目中遇到UI图片非透明区域边缘出现黑色杂点的问题，经过分析和纹理过滤有关，并提出解决方案，需要美术制图时特别注意。本文是此问题的分析与解决方案。问题我的项目使用的FairyGUI，然而此问题与UI框架无关。上图为出现问题的图片，一个绿色的环形图片，周围为透明。通过修改渲染所用shader，并在片源着色中修改out颜色的alpha = 1，可以获得
转载
2024-05-16 11:16:20
158阅读
文章目录1. 有两种相关处理图片的方法:Python-opencv和PIL(Image)1.1 Python-opencv1.1.1 图像读入1.1.2 进行灰度处理1.1.3 二值化处理1.1.4 降噪1.1.5 剪裁1.2 PIL Image图像处理库 1. 有两种相关处理图片的方法:Python-opencv和PIL(Image)1.1 Python-opencv1.1.1 图像读入第一种
转载
2024-06-19 20:06:48
720阅读
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
转载
2024-02-23 11:41:48
248阅读
本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：opencv源码解析之(6)：hog源码分析开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCrea
转载
2024-04-28 11:21:36
0阅读
## 如何使用OpenCV Java分析图片中的黑点
在这篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV库来分析图片中的黑点。我们将分步展示整个流程，并在每一步中提供必要的代码以及解释。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|-------------------
#1.简述列举了解的编程语言及语言之间的区别？"""编程语言列举：c c# c++ python java php go区别：1.编译型语言，如c语言，整体翻译，在出现错误时最后才进行提示，修改过程要从整体去找错误2.解释型语言，如java，一行一行进行翻译，哪里出错立即提示修改，它是乱码通过解释器翻译成机器语言"""
#2.列举python2和python3的区别
"""
1.python2源码
上一期：医学图像处理——图像边缘检测（一）——掩模的概念、点检测、线检测“所谓边缘检测，那么大家对“边缘”的概念还了解吗？而对数字图像进行一般边缘检测的步骤又是什么呢？今天就带大家一起去解决这两个问题！”边缘检测是基于灰度突变来分割图像的最常用的办法。图像分析和理解的第一步也常常是边缘检测，我们从介绍边缘建模的方法开始，来探索边缘检测的奥义。边缘模型 图像的大
转载
2023-08-08 10:18:28
175阅读
利用Opencv 寻找凸四边形的四个顶点 对于一个含有凸四边形的图像，要想定位出凸四边形的四个顶点的坐标。 首先，得先对图像进行边缘检测，而边缘检测的前提是二值化图像【未进行二值化的图像进行边缘检测得到的结果往往非常不理想】，根据实际图像的特点，我对图像进行二值化处理以及闭运算【主要去除目标物内的孤立点】的过程如下：#图像灰度处理 最大值灰度
import cv2
import num
转载
2024-01-10 11:32:17
76阅读
一、环境 Ubuntu18.04 联想小新yolov5s二、前期准备2.1、安装python3.7(python版本 > 3.6)_终端运行sudo apt-get install python3.7查看python版本：python --version(ubuntu 默认自带p
目录
print两种写法打印pytorch权重python os.path globnp.unique(b) numpy 去重根据标签图和颜色表显示标签图 print两种写法print('[Epoch: %d, numImages: %5d]' % (epoch, i * self.args.batch_size + image.data.shape[0]))
prin
文章目录一.1.读写文件：写一个文本文件text：内容为西安培华学院,读取文本文件的内容，复制这个文件text，拷贝为text22，找一张图片，复制这个图片到copy.jpg3，给定一个列表["string1", "string2", "string3"]，将列表内容写入文件，每一个元素一行二.异常1.异常的完整格式，以及每个部分的意思2，常遇见的>=5中异常的处理（3）NameError
转载
2023-09-23 12:41:02
158阅读
在制作9path图片后,在图片上的拉伸区域存在小黑点,需要将小黑点去掉. 使用方式如下: 1 在文件夹中建立一个my9path文件夹. 在my9path中存放待处理的9path图片. 注意:my9path内目录结构应该和example1中的保持一致.2 执行xUltimate-d9pc.exe后.被处理过的9path图片存放于done目录的my9path下
转载
2013-04-23 11:48:00
90阅读
2评论
自学Python3第5天，今天突发奇想，想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单，只需要一行代码就能搞定from PIL import Image
import pytesseract
#上面都是导包，只需要下面这一行就能实现图片文字识别
text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),la
转载
2023-07-03 11:04:51
97阅读
# 如何实现Python图片检测
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何在Python中实现图片检测的过程。首先我会给你展示整个流程的步骤，然后详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。希望这篇文章对你有所帮助。
## 步骤概览
以下是实现Python图片检测的整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 载入图片 |
| 2 | 预处理图片 |
|
原创
2024-05-19 05:20:29
112阅读
# 去掉扫描时出现的黑点：用Python处理图像中的噪点
在数字图像处理中，经常会出现一些杂点或者噪声，尤其是在扫描过程中。这些黑点可能会影响后续的数据分析和识别。因此，本文将教你如何使用Python去掉扫描图像中的黑点。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现这一目标：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
## Python图片的背景检测
### 介绍
在图像处理领域，背景检测是一个非常重要的任务。它可以帮助我们分割图像中的前景对象和背景，并且在很多应用中都有广泛的应用，比如视频监控、人物抠图、虚化背景等。在本文中，我将教会你如何使用Python实现图片的背景检测。
### 流程
首先，让我们来看一下整个处理图片背景检测的流程。下面的表格列出了每个步骤以及相应的代码和注释。
| 步骤 | 代码
原创
2023-08-10 18:20:11
679阅读
# 提取图中黑点位置的方法与应用
在图像处理与计算机视觉领域，提取图中黑点位置是一个常见的任务。这种任务通常涉及到图像分割和目标检测等技术。在本文中，我们将介绍如何使用Python来提取图中黑点的位置，并讨论一些相关的应用。
## 方法与技术
提取图中黑点位置的方法通常包括以下步骤：
1. 读取图像数据：首先需要加载图像数据到程序中。
2. 图像预处理：对图像进行预处理，如降噪、灰度化等。
原创
2024-06-22 04:17:45
305阅读
针对python基础的学习停止了接近一周，主要是因为三天的团建和一项新的实习小任务，任务虽小但是对于新手来说着实有点难度，在反复订正和修改之后最终成功实现了要求。以下是一些值得记录的工作笔记、学习心得。一、pdf文件转图片import fitz
def zoom_method(ori_dir, prefix, src):
doc = fitz.open(ori_dir)
page
转载
2023-11-22 12:41:06
140阅读
我是一名初学者，如果你发现文中有错误，请留言告诉我，谢谢 如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小
转载
2024-05-09 09:36:45
93阅读
#include "head.h"
void Person::showImg(Mat &img)
{
namedWindow("透明通道显示白色背景", WINDOW_NORMAL);
if (img.empty())
{
cout << "图片路径错误" << endl;
return ;
}
imshow("透明通道显示白色背景", img)
转载
2023-10-14 23:16:19
107阅读
