线性混合操作即可以把两张图像混合成一张图像的操作.图像线性混合的数学原理G(x)=(1-a)F(x)+aQ(x)注意事项：1，a的取值范围为0到1之间2，F(x)和Q(x)为参与混合的两幅图像,G(x)表示输出图像3，通过对两幅图像的每个像素值做线性加权得到最终的输出图像4，两幅图像的大小和类型必须完全一致，如果把图像当成一个矩阵则两个矩阵相加的前提是维度必须一致，否则没有相加的意义。addWei
目录题目描述方法一、暴力三循环Python解法复杂度分析方法二、双集合（Set）Java解法Java解法Python解法复杂度分析方法三、排序+双指针+集合Java解法复杂度分析一些神奇的解法Python解法
题目描述给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。示例 1： 输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2] 输出：[2]示例 2： 输入：nums1 =
本篇随笔主要介绍：如何使用OpenCV定义感兴趣区域ROI；如何使用addWeighted函数进行退选哪个混合操作；如何将ROI和addWeighted函数结合来使用，对指定区域图像混合操作。
本篇随笔主要介绍：如何使用OpenCV定义感兴趣区域ROI；如何使用addWeighted函数进行退选哪个混合操作；如何将ROI和addWeighted函数结合来使
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2024-05-16 20:34:10
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文章目录前言
一、需求分析二、模块设计
定义集合建立集合求交集求并集排序输出
三、具体实现 前言用链表实现一个集合，并实现集合的交并运算，测试数据在最后。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、需求分析 二、模块设计定义集合首先需要定义一个节点类和链表类，节点类里面存储着成员变量数据域和next指针，同时将链表类声明为友元类。链表类里面存放着成员变量头结点指针，和集合
1.TreeMap类概述：键是红黑树结构，可以保证键的排序和唯一性遍历集合；package com.bigdat.java.day22;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.TreeMap;
/*
TreeMap类概述
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2024-10-15 16:23:55
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# Python OpenCV矩形交集实现方法
## 简介
本文将教会你如何使用Python和OpenCV库来实现矩形交集。我们将按照以下步骤来完成任务：
1. 导入必要的库和模块
2. 创建矩形对象
3. 计算矩形交集
4. 绘制交集矩形
5. 输出结果
下面将详细介绍每个步骤以及所需的代码和注释说明。
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1. | 导
原创
2023-10-12 06:26:16
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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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参考python-opencv 图像捕捉多个不规则轮廓，与轮廓内接区域(圆/矩形)思路-持续更新编辑中(会附上详细的思路解释和图片) 前言提示：利用中心延展算法的思想，加入快扩散慢收缩，加快运行速度。由于使用矩来求轮廓的重心，并作为扩散的中心点，所以对u形的区域不友好。以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、源码代码如下（示例）：//最大内接矩形，传入单个轮廓
//利用中心延展算法的思想，加入
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2023-11-19 08:58:03
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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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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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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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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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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
39阅读
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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# 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
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源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
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2024-07-24 14:29:35
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