最近鹏鹏听说很多同学想学PS，但是不知道安装后怎么使用，细心的鹏鹏帮大家整理了PS实用教程，大家要耐心看完，好好学习哦！快速打开文件双击Photoshop的背景空白处（默认为灰色显示区域）即可打开选择文件的浏览窗口。 大鹏教育学员作品@占车位随意更换画布颜色选择油漆桶工具并按住Shift点击画布边缘，即可设置画布底色为当前选择的前景色。如果要还原到默认的颜色，设置前景色为25％灰度（R
Canny边缘检测算法是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。截止2014年8月, Canny发表的该篇论文，已被引用19000余次。Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory of edge detection)解释这项技术如何工作。通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。有多种算法可以进
3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分，点云的识别。分割，重采样，配准曲面重建等处理大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓朴特征的描述，都属于3D点云特征描述与提取的范畴，特征描述与提取相关的概念与算法1.3D形状内容描述子（3D shape contexts）利用描述子
axes 类的 legend() 方法负责绘制画布中的图例，它需要三个参数，如下所示：ax.legend(handles, labels, loc)labels 是一个字符串序列，用来指定标签的名称；loc 是指定图例位置的参数，其参数值可以用字符串或整数来表示；handles 参数，它也是一个序列，它包含了所有线型的实例；下面是 loc 参数的表示方法，分为字符串和整数两种，如下所示：位置字符串
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2024-09-26 20:40:40
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在平常运维工作中，难免会有一些修改服务配置文件的操作，为了安全和可以回滚起见，我们习惯性的会将源配置文件做一个拷贝，这样以来即便配置文件参数被修改错了也没事，可以快速从备份的副本还原回来。同样，在 Python 中如果涉及到数据传递，在传递过程中就有可能会发生数据被修改的问题，为了防止数据被修改，就需要生成一个副本，这就产生了拷贝对象在 Python 中，一切皆对象。任何数据类型、函数、模块在 P
在理想情况下，对图像应用边缘检测器的结果可能会导致一组连接曲线，表明物体的边界，表面标记的边界以及对应于表面方向不连续点的曲线。因此，对图像应用边缘检测算法可以显著减少要处理的数据量，因此可以过滤掉可能被认为不太相关的信息，同时保留图像的重要结构属性。如果边缘检测步骤成功，则后续解释原始图像中的信息内容的任务可以大大简化。然而，从中等复杂程度的真实图像中获得这种理想边缘并不总是可能的。从非平凡图像
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2023-08-18 23:30:19
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Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：(1)最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；(2)最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小；(3)检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应Canny边缘检测算法
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2023-06-16 20:01:46
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Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：
(1)最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；
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2023-05-18 19:47:46
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轮廓可以简单的看做连续的点（包括边界）连成的曲线，他们具有相同的颜色或者灰度。主要应用在形状分析和物体的检测与识别。处识轮廓一般来说为了更加准确，要使用二值化图象，在寻找轮廓之前，进行阈值化处理或者Canny边缘检测；查找轮廓的函数会更改原始图象，如果后期还想使用原始图像的话最好找另一个变量储存；一般物体是白色而背景是黑色。 这里哟两个函数cv2.findContours()和cv2.drawC
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2024-02-28 21:59:56
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# 使用 Python 实现散点边缘提取
## 一、引言
散点边缘提取是图像处理中的一个重要任务，尤其是在计算机视觉领域。通过边缘提取，我们可以获取图像中物体的轮廓，为后续的分析和理解提供基础。这篇文章将帮助你理解如何使用 Python 来实现这一功能。我们将按照一定的步骤逐步实施，同时会提供详细的代码与解释。
## 二、实施流程
首先，我们需要明确整个实现的流程。下面是一个简单的步骤表，
原创
2024-10-27 06:23:15
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这篇文章主要利用python去做一个边缘提取的例子。效果展示要求python3binary images(二值图)python的opencv库； 如果没有可以直接 pip3 install opencv-python代码代码很简单，直接复制代码并且修改下文件路径，运行即可# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import os
def Edge_Extract(ro
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2023-07-01 14:16:38
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档一、边缘保留滤波（EPF）高斯模糊只考虑了权重，只考虑了像素空间的分布，没有考虑像素值和另一个像素值之间差异的问题，如果像素间差异较大的情况下（比如图像的边缘），高斯模糊会进行处理，但是我们不需要处理边缘，要进行的操作就叫做边缘保留滤波（EPF）代码如下（示例）：import cv2 as cv
def bi_demo(image
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2023-08-05 18:13:48
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在Python环境中搭建机器视觉创新实践的开发环境1.在已经安装配置完成Python环境的前提下，配置opencv环境在配置opencv环境前，还需要先安装matplotlib、numpy库，这两个库主要为图像处理的库。打开cmd控制台，输入pip install matplotlib，点击回车键，系统自行搜索安装matplotlib库，运行过程中，应保持网络的连接，如图： 同
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2023-05-24 17:03:00
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索贝尔算子（Sobeloperator）主要用于获得数字图像的一阶梯度，是一种离散性差分算子。它是prewitt算子的改进形式，改进之处在于sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。 在边缘检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边缘的 ；
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2023-06-07 19:16:40
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## Python 设置每个点的颜色
在数据可视化中，我们经常需要根据不同的数据点的特征来设置它们的颜色，以便更好地展示数据的差异。在 Python 中，我们可以使用一些库来实现这个目标，比如 Matplotlib、Seaborn 等。本文将以 Matplotlib 为例，介绍如何设置每个点的颜色。
### Matplotlib 概述
Matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的库
原创
2023-11-02 06:17:13
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文章目录处理图片：代码：clear allclcBW = imread("Pic_2.bmp"); BW=im2bw(BW); imshow(BW,[]);
原创
2022-06-09 08:09:20
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一、车牌的识别和校正本文采用一工程多项目模式，以代码呈现，因还未接触MFC，所以敬请见谅，之后会继续学习，不断完善代码。 对其中的一些参数和定义做了一些修改，增加了对倾斜图片的修正，不过鄙人对于倾斜角度参数的理解依旧不到位，因此对于角度的处理还是不太理解，属实惭愧。#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
usin
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2024-09-03 08:54:57
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# 使用OpenCV获取图像中点的颜色
OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，它为图像和视频处理提供了丰富的功能。在实际应用中，我们常常需要获取图像中特定点的颜色，这是图像处理和计算机视觉领域的重要任务之一。本文将通过示例代码来展示如何使用OpenCV获取点的颜色。
## 环境准备
在开始之前，请确认您的计算机上已安装OpenCV库。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：
```ba
1. < color name="white">#FFFFFF< /color>< !--白色 -->
2. < color name="ivory">#FFFFF0< /color>< !--象牙色 -->
3. < color name="lightyellow">#FFFFE0< /color>
Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始，到基于双阈值实现边缘连接结束。但是在实际工程应用中，考虑到输入图像都是彩色图像，最终边缘连接之后的图像要二值化输出显示，所以完整的Canny边缘检测算法实现步骤如下：1. 彩色图像转换为灰度图像2.  
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2023-08-08 13:17:27
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