积分图&边缘检测一、积分图1.1 标准求和积分cv2.integral()1.2 平方和求积分cv2.integral2()1.3 倾斜求和积分cv2.integral3()二、Canny边缘检测cv2. Canny() 一、积分图积分图是一种允许子区域内像素快速求和的数据结构。 opencv支持积分图的三种变体分别为：求和、平方求和、倾斜求和。每种情况的结果在图像的每个方向上都加1之后
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2024-04-09 14:15:32
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今天来说说，Python 中的任务切分。以爬虫为例，从一个存 url 的 txt 文件中，读取其内容，我们会获取一个 url 列表。我们把这一个 url 列表称为大任务。列表切分在不考虑内存占用的情况下，我们对上面的大任务进行一个切分。比如我们将大任务切分成的小任务是每秒最多只访问5个URL。import os
import time
CURRENT_DIR = os.path.dirname(
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2023-08-22 20:50:11
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在处理图像数据时，使用 Python 来切分 TIFF 格式的图像是一项常见的任务，尤其是在图像处理和计算机视觉领域。结合 OpenCV 库，我们可以实现快速且高效的 TIFF 图像切分功能。本文将详细记录解决这一问题的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展。
## 问题场景
在处理高分辨率的 TIFF 图像时，往往需要将图像切分为多个小块，以便于后续的分析和处理
学了好几天了，突然在图像分离颜色通道这里遇到了个大门槛，这里总结一下自己的经验。关键代码我是从他这里考出来的，没有知道，只能读它的源代码，但当我运行的时候就蒙了，乱七八糟的报错，最后跟踪是在split函数这里出错了，代码完全一样，但是就是过不去1. Mat srcImage;
2. Mat logoImage;
3. vector<Mat&g
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2024-05-29 07:38:40
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文章目录1 环境2 效果3 原理4 案例 1 环境Python 3.8.8PyCharm 2021opencv-python2 效果3 原理 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素
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2023-12-15 04:51:17
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区域生长：就是以某个像素值进行扩散，查找颜色相近的范围区域。这里主要介绍四种方法： 固定灰度值、动态灰度值、固定RGB值、动态RGB值。这四种方法对应不同图片。经测试效果可以1.固定灰度值区域生长//固定灰度值区域生长
cv::Mat RegionGrow(cv::Mat src, cv::Point2i pt, int th)
{
cv::Point2i ptGrowing;
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2023-10-16 00:16:03
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区域生长算法2014年9月19日 17:01:44大道理一摆：（以下说明转载，感觉写的很好）历史：区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域
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2024-07-20 17:11:45
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# 如何在 Python 中实现代码分区域
在 Python 中实现代码分区域可以帮助你更好地管理大型项目，增强可读性，并使得代码更易于调试和维护。以下是实现这一目标的步骤和相关代码示例。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现代码分区域的几个关键步骤。以下是简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
原创
2024-09-27 07:45:16
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# 实现MySQL自动切分区教程
## 操作流程
下面是实现MySQL自动切分区的详细流程：
```mermaid
gantt
title MySQL自动切分区操作流程
section 创建分区
创建分区表格 : done, 2021-01-01, 6d
section 定义分区规则
定义分区规则 : active, 2021-01-07, 5d
原创
2024-04-23 05:59:14
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matplotlib子区划分函数(按顺序)：subplot()、subplots()、subplot2grid()、GridSpec()、axes()、add_axes()、add_subplot()Python----matplotlib子区(子图)划分函数（7类）在查阅书本和有关资料后，我对matplotlib子区划分函数做了以下总结，例子是自己举的，如果发现有差漏的地方后续会进行修改。①su
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2023-08-10 22:25:38
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OpenCV实现连通区域填充前言本博客主要解决的问题来源于数据结构老师的一次作业，作业内容如下图所示。要处理的图像如下：环境配置VS2019C++OpenCV-4.1.0第一部分：使用轮廓查找和漫水填充的方法实现区域染色流程图：源程序代码：void deal_test_1()
{
Mat test_1_gray, test_1_threshold, test_1_gauss;
Ma
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2024-02-02 12:19:23
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OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
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2023-12-24 14:37:28
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数字图像处理的书数不胜数。相关的方法，从直方图、卷积到小波、机器学习方面的方法也举不胜举。OpenCV库给我们提供了一整套图像存储、显示方法外，也集成了很多很多的图像、视频处理算法以及机器学习算法，以函数的形式提供给我们使用。然而在初学阶段，我们往往过分依赖于OpenCV中的那些库函数。虽说OpenCV集成了很多高效算法，然而，毕竟不是无所不包。OpenCV中基础的算法有时会缺失，有时用起来不是很
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2024-05-28 10:28:13
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# Python OpenCV剪切区域
## 介绍
OpenCV是一种用于计算机视觉和图像处理的开源库。它提供了各种功能，包括图像处理、特征检测、对象识别等。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来剪切图像中的特定区域。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip命令来安装：
```python
pip install opencv-python
```
原创
2023-10-10 07:48:24
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## Python OpenCV 黑色区域
### 引言
我们生活在一个多彩的世界里，但有时候我们需要从一片色彩纷呈的图像中提取出特定颜色的区域。Python OpenCV是一个强大的计算机视觉库，其中包含了许多用于图像处理和分析的功能。本文将为您介绍如何使用Python OpenCV来提取图像中的黑色区域。
### 什么是黑色区域
在RGB颜色模型中，黑色是由红色、绿色和蓝色通道的值都为
原创
2023-12-26 06:37:26
404阅读
3小时精通opencv(三)图片裁剪与形状绘制参考视频资源:3h精通Opencv-Python 文章目录3小时精通opencv(三)图片裁剪与形状绘制图片裁剪绘制形状绘制直线绘制矩形绘制圆形绘制文字整体代码 图片裁剪图片裁剪不需要使用opencv中特有的函数, 对于opencv中读取到的图像, 直接当做矩阵来处理即可, 使用切片的操作就相当于对图像进行了裁剪import cv2
import nu
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2023-11-13 09:43:03
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在图像处理的领域，使用 Python 的 OpenCV 库进行图像处理是一个非常常见的需求。特别是在裁剪区域的操作中，能够灵活地选择并处理图像中的特定部分有助于更高效地完成图像分析、目标检测等任务。因此，本文将围绕“OpenCV 剪切区域 Python”的主题进行详细的探讨，包括技术原理、架构解析和源码分析等多个维度。
## 背景描述
在计算机视觉中，图像裁剪是一个基本操作，尤其在预处理阶段。
# 实现“opencv 联通区域 python”教程
## 一、整体流程
为了实现opencv中的联通区域（Connected Components）算法在Python中的应用，我们需要完成以下步骤：
```mermaid
pie
title 实现opencv联通区域python流程
"导入必要的库" : 20
"读取图像" : 20
"转换为灰度图" : 20
原创
2024-03-29 05:47:17
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作为一个OpenCV的爱好者，ORB算法最看重的一点就是本算法来自OpenCV实验室。这个算法由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige 和Gary R. Bradski科学家在他们的论文“ORB:一种有效的替代SIFT或者SURF的算法”中于2011年发表。就像标题中描述的一样，这是一个在计算量和匹配性能以及专利问题上替代SIFT和SURF算法的一个
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2023-11-29 17:19:00
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【OpenCV学习】（十二）图像分割与修复背景图像分割本质就是将前景目标从背景中分离出来。在当前的实际项目中，应用传统分割的并不多，大多是采用深度学习的方法以达到更好的效果；当然，了解传统的方法对于分割的整体认知具有很大帮助，本篇将介绍些传统分割的一些算法；一、分水岭法原理图如下：利用二值图像的梯度关系，设置一定边界，给定不同颜色实现分割；实现步骤：标记背景 —— 标记前景 —— 标记未知区域（背
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2023-12-15 21:14:29
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