视频中运动目标检测的一种思路是，通过区分视频中静止和运动的部分，提取出运动的部分就是我们的检测目标。 背差法是：如果事先拍好静止的背景，每一帧的图像与背景图像相减可以得到差异的部分，差异的部分就是运动目标。下面举两张图片的例子来体会：上图使用absdiff图像减法函数，代码如下：//二值化腐蚀膨胀学习，帧差法和背景差法对比测试
#include<opencv2\opencv.hpp
转载
2024-03-21 15:26:42
303阅读
热力学温标是由威廉·汤姆森，第一代开尔文男爵于1848年利用热力学第二定律的推论卡诺定理引入的。它是一个纯理论上的温标，因为它与测温物质的属性无关。符号T，单位K（开尔文，简称开）。国际单位制（SI）的7个基本量之一，热力学温标的标度，符号为T。根据热力学原理得出，测量热力学温度，采用国际实用温标。热力学温度旧称绝对温度（absolute temperature）。单位是“开尔文”，英文是“Kel
转载
2024-08-29 17:49:40
15阅读
配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。必备知识Haar-likeHaar-like百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv api要想使
转载
2023-09-23 16:14:35
157阅读
1 介绍我们都知道一句话：“每张照片都可以告诉我们一个故事”。图像中可能隐藏着很多信息，我们可以用不同的方式和视角来解释它。那么，什么是图像，如何处理图像？简而言之，我们可以说图像是事物的视觉表示，可以使用计算机视觉轻松处理（从机器学习的角度来看）。视频呢？视频可以描述为一组移动图像或连续帧的记录。你们中的一些人现在可能已经知道计算机视觉，可以选择跳过这一段，但是对于那些不了解它的人，可以这么说，
转载
2024-08-21 13:44:34
0阅读
一、批量读取图像并截取所需区域import osimport cv2 for i in range(1,201): if i==169 or i==189: i = i+1 p
原创
2018-09-19 21:23:59
1498阅读
在进行图像处理时，尤其是使用 Python 的 OpenCV 库进行图像处理时，ROI（Region of Interest）区域检测是一个重要而常见的任务。本文将细致探讨如何利用 Python 和 OpenCV 实现 ROI 区域的检测，适用于多种实际场景，如图像分析、计算机视觉等。
### 背景定位
ROI 区域的检测通常用于以下场景：图像分类、目标检测、人脸识别等。通过预先确定的区域，我
# 如何使用Python OpenCV放大图像关注区域
## 一、整体流程
下面是实现“Python OpenCV放大图像关注区域”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 选择关注区域 |
| 3 | 放大关注区域 |
| 4 | 合并原图和放大后的关注区域 |
| 5 | 显示结果 |
## 二、具体步骤
### 1.
原创
2024-03-23 05:16:10
82阅读
# 如何实现“python opencv 图像区域填充黑色”
## 概述
在使用Python中的OpenCV库进行图像处理时，有时候需要对图像的某个区域进行填充操作。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库实现对图像区域填充黑色的操作，适用于刚入行的小白开发者。
### 流程
下面是实现该操作的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
原创
2024-03-25 07:29:09
680阅读
1、感兴趣区域的选取感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的选取，一般有两种情形：1)已知ROI在图像中的位置；2)ROI在图像中的位置未知。1)第一种情形 很简单，根据ROI的坐标直接从原图抠出，不过前提是要知道其坐标，直接上例子吧。int getROI(Mat image, Rect rect)
{
Mat img=image.clone();
Mat r
转载
2024-02-11 09:02:04
508阅读
使用OpenCV截取目标区域关于灰度图二值化
原创
2022-08-26 10:44:50
679阅读
# Python OpenCV 图像截取圆形区域
在数字图像处理领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的库，它为我们提供了丰富的工具，用于图像处理和计算机视觉的任务。今天，我们将讨论如何使用 OpenCV 截取图像中的圆形区域。无论你是计算机视觉的初学者，还是想要提高图像处理技能的开发者，这篇文章都将为你提供实用的知识和示例代码
原创
2024-11-02 03:30:02
780阅读
1.Haar级联概念 类Harr特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。 即使窗口大小不一样，仅在尺度不同的两幅图像也应该具有相似的特征，这些特征集合成为级联。 Harr级联具有尺度不变性。opencv的Haar级联不具有旋转不变性，即Haar级联不认为导致的人脸图像和直立的人脸图像一样，侧面的人脸图像和正面的人脸图像也不一样。2.获取Haar级联数据 OpenCV提供了尺度不变Haar级联的分类器
转载
2024-03-28 16:51:14
128阅读
目录图像特征检测SIFT算法介绍：DOG尺度空间构造（Difference of Gaussian）关键点搜索与定位SIFT的优点：特征匹配python代码实现效果展示：图像特征检测SIFT算法介绍：DOG尺度空间构造（Difference of Gaussian）首先是对原特征图下采样可以得到金字塔形状的多分辨率空间，作为特征金字塔，该特征金字塔可以方便提取出不同尺度的特征（也可以叫多尺度空间）
转载
2024-09-25 21:32:24
57阅读
OpenCV-选取图像局部区域1.imshow()1.单行或单列选择2.多行或多列选择2.submat()函数1.Rect2.Range3.submat()4.diag() Mat类提供了多种获取图像局部区域的方法1.imshow()1.单行或单列选择获取图像的某一行或某一列，可以使用row()函数或者col()函数方法说明row(int y)提取第y行图像col(int x)提取第x列数据示例
转载
2023-09-22 20:10:12
366阅读
opencv学习笔记六（调整图像亮度与对比度）理论相关函数APIopencv自带函数自定义函数代码实现效果具体代码实现 理论图像变换可以看作如下：像素变换 – 点操作邻域操作 – 区域做图像的卷积，整体的特征的提取或者图像梯度的计算，图像的模式识别，匹配等前期处理，焦点检测，模糊，平滑等操作是需要邻域操作调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作下方是对像素点进行操作的数学表达式，用来调整图像亮度
转载
2023-11-14 09:06:23
245阅读
一、提取直线、轮廓和区域1.1 canny边缘检测二值边缘分布图有两个主要缺点：第一，检测到的边缘过厚，这加大了识别物体边界的难度；第二，也是更重要的，通常不可能找到既低到足以检测到图像中所有重要边缘，又高到足以避免产生太多无关紧要边缘的阈值。这是一个难以权衡的问题，Canny 算法试图解决这个问题。简单的来说Canny 算法就是在各方向求导，找到局部最大值。实现步骤：用高斯滤波器平滑图像用Sob
转载
2024-03-10 23:33:40
556阅读
直方图比较方法-概述对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间 然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度进 而比较图像本身的相似程度。Opencv提供的比较方法有四种：Correlation 相关性比较 -（计算结果范围为 -1到1 -1很不相关，1完全一样 ）Chi-Square 卡方比较 -（计算结果越接近0，两个直方图越相似）Intersectio
转载
2024-03-15 19:55:35
41阅读
实验二 图像的空间域增强实验项目名称：图像的空间域增强实验项目性质：设计性实验所属课程名称：数字图像分析与艺术化处理实验计划学时：2一、实验目的进一步理解图像平滑和图像锐化等空间域增强方法的原理。了解图像平滑和图像锐化的效果和作用。掌握图像模板运算的流程。二、实验主要仪器设备和材料计算机，VS+OpenCV三、实验原理1、图像平滑众所周知，实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地
转载
2024-03-25 16:18:18
45阅读
1、 矩的理解（1）物理中的矩在力学中，矩是表示距离和物理量乘积的物理量，表征物体的空间分布。原则上任何物理量和距离相乘都会产生力矩，质量，电荷分布等。单个点的力矩：，多个点则是积分的空间密度：，如果点表示质量，则第零矩是总质量，一阶矩是重心，二阶矩是转动惯量。（2）数学中的矩在统计学中，矩表征随机量的分布。如一个“二阶矩”在一维上可测量其“宽度”，，在更高阶的维度上由于其使用于橢球的空间分布。其
转载
2024-05-10 17:51:54
51阅读
在计算机视觉领域，使用Python的OpenCV库来处理图像是非常常见的需求。当我们想要改变特定区域的亮度时，这个操作可以用于很多场景，比如图像的预处理、特效应用等。下面，我们将详细讨论如何实现这一目标，并从多个角度出发，提供清晰的指导。
> 用户反馈：“我想按区域调整图像的亮度，但找不到相关的示例或说明。”
在这个背景下，我们的目标是向用户展示如何有效地改变图像区域的亮度。
```merm
