前面一直都是使用命令行运行代码，不够人性化。这篇用Python编写一个GUI界面，使用PyQt5编写图像处理程序。包括：打开、关闭摄像头，捕获图片，读取本地图片，灰度化和Otsu自动阈值分割的功能。使用Qt Designer来设计界面。而anaconda里自带了designer.exe，我使用的就是这个。designer.exe的路径：D:\ProgramData\Anaconda3\Librar
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2023-08-01 23:50:31
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Grabcut图像分割与GMM、KMeans、分水岭分割的区别在于， Grabcut图像分割是用户可以选择目标图像，然后将剩余的作为背景，目标作为前景进行分割，这样可以把目标提取出来，也就是抠图；而其他三个分割算法是不需要人为干预的，通过算法将图像分割为几个部分。 &nb
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2024-02-28 09:55:00
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Otsu最大类间方差法原则利用阈值将原图像分成前景，背景两个图像。该算法在灰度直方图的基础上采用最小二乘法原理推导出来的，具有统计意义上的最佳分割。基本原理： 利用最佳阈值将图像的灰度值分割成两个部分，即背景与目标，使背景和目标之间的方差最大，具有最大的分离性。背景与目标之间的方差越大，说明构成图像的两个部分之间的差别越大，当部分目标被错分为背景或者部分背景被错分成目标，都会导致两部分之间的差别变
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2024-07-09 22:07:05
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目录1 帧插法2 混合高斯模型2.1 混合高斯模型的学习方法2.2 混合高斯模型测试方法2.3.1 导入库2.3.2 读取视频2.3.3 创建一个核2.3.4 创建高斯混合模型 createBackgroundSubtrac
1.需要的工具和环境：opencv源码
已经安装好的qt
安装cmake
将qt中的gcc和g++工具的目录添加到path环境变量2.配置流程（1）使用cmake工具配置源码，个人理解像内核中的make menuconfig一样，对需要的模块进行配置。 cmake中主要就是将源码的文件生成到了xxx-build目录中，注意配置编译工具微mingw32,然后在qt中我选择的是32位的工具，尝试
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2024-08-22 20:04:48
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由于之前老师一直让我用我们的到的图像深度信息进行虚化，如果深度信息得到的很准确，这的确不是一件难事，只是目前我对那一套计算体系掌握的不够。假设我们手上有一副已经获取的深度图像，现在我的手上有两份，DFD以及双目（双目的后面我会放上）DfD的那个项目不便于公开，抱歉。 我们得到的原图如下： 这次换了以下场景拍的，依然是液晶透镜拍摄得到的像 然后还有一幅深度图。第一步：我们利用深度图进行一个图像分
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2024-01-09 19:47:07
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首先我们ctrl+o打开图片【ctrl+j】复制背景图层 接着按ctrl+L打开(色阶)面板，点击面板右边的第3支小笔（用来设置白场的） 用咱们的这支小笔点击图中①②两处点击，点完之后，可看到图中多处的皱纹消失掉了。这时就可以点击“确定”了。 接着打开ps顶上的‘图像’菜单中的“计算”功能命令 做好这一步接着点击确定回到图层面板，点开通
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2024-06-03 09:07:47
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更复杂的背景去除方法——codebook具体算法介绍可以参考 CodeBook 算法的百度百科介绍。这种模型能很好地处理时间起伏，缺点是需要消耗大量的内存。CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)结构,每个CodeBook结构又由多个CodeWord(CW)组成。CB和CW的形式如下：CB={CW1,CW2,…CWn,t}
CW={lHigh,
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2023-09-29 09:46:10
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这篇对霍夫变换实现圆形检测进行汇总~总体来讲，检测圆形和检测直线的实现原理相似，在笛卡尔坐标下，圆的表示方程为：(x-a)²+(y-b)²=r²；但在极坐标下，假设已知圆心（x0,y0）,那么圆上的点可以表示为：所以对于任意一个圆, 假设中心像素点p(x0, y0)像素点已知, 圆半径已知,则旋转360度，由极坐标方程可以得到每个点上的坐标。同样,如果只是知道图像上像素点, 圆半径,旋转360°，
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2024-02-22 11:19:50
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从本次教程开始，我们进入新的篇章，之前一直在讨论OpenCV的特征部分，这次我们来讨论OpenCV中的背景分离，又称背景减法模型。背景分离（BS）是一种通过使用静态相机来生成前景掩码（即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像）的常用技术。顾名思义，BS计算前景掩码，在当前帧与背景模型之间执行减法运算，其中包含场景的静态部分，或者更一般而言，考虑到所观察场景的特征，可以将其视为背景的所有内容。背景
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2023-09-16 22:39:20
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文章目录一、项目思路二、环境布置2.1、cvzone安装2.2、MediaPipe安装2.3、常见问题2.4、注意事项三、算法详解3.1、segmentor.removeBG()：去除背景（抠图）3.2、cvzone.stackImages()：堆叠图像3.3、fpsReader.update()：更新帧图像3.4、os.listdir()：返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。四、实
背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。 背景提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯背景差分法，还有针对运动摄像机的光流法等。 一. 帧间差
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2023-09-27 13:27:58
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复杂背景与光照不均匀情况，物体轮廓提取...
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2022-01-06 16:46:57
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复杂背景与光照不均匀情况，物体轮廓提取...
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2021-07-15 13:32:06
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这次要整理的笔记是视频背景、前景提取及运动检测，是通过对视频前面的一系列帧图像来提取背景模型，从而分离出前景目标和背景，进而对运动的前景目标进行检测。OpenCV中实现的背景模型提取算法有两种，一种是基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法实现的背景提取，另外一种是基于最近邻KNN算法实现的。这两种算法相比之下，基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法所能达到的效果更好，所以使用频率也
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2023-11-02 12:52:43
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在上一篇笔记《OpenCV4学习笔记（56）》中，整理了关于在OpenCV中使用GrabCut图像分割算法的相关内容，那么本次笔记就以GrabCut算法为基础来实现对图像的背景替换和背景虚化效果。实现对图像的背景替换和背景虚化效果的整体流程如下： （1）对图像进行USM锐化（可参阅《OpenCV4学习笔记（16）》） ，用于增强图像细节，以便于提取前景区域。 （2)手动选择ROI区域并执行Grab
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2023-11-20 21:48:09
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运动目标检测就是先判断在视频序列的帧图像中是否由前景目标的运动，然后再对目标进行初始定位的过程。 传统的目标检测算法主要有相邻帧差法、光流法、背景差分法（又称背景减法）等等。2000年以来，随着神经网络的再次兴起，许多利用神经网络进行目标检测的算法也应运而生。 本文介绍的是背景差分法，它的主要原理是利用当前图像额背景图像的差来检测目标区域。首先对固定摄像机拍摄的视频序列进行计算，得到一个场景的静态
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2023-10-08 19:11:08
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抠图PS抠图太复杂，快捷键太多根本记不住，可以有的时候还真的需要用到抠图，这怎么办呢？作为一名IT学习者，我们可以自己创造出很多有意思的东西来。我们通过调用removebg网站的API 来实现自动抠图，是不是很酷呢？简单几行Python代码就能够实现，简直方便啦，一起来看看吧？！1、去除一张图片背景removebg 网站：https://www.remove.bg/zh/upload首先登录到re
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2023-07-06 10:11:10
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前言库opencv-pythonpyqt5换色原理直言的说，在这篇大佬的文章中，(32条消息) Python 教你用OpenCV实现给照片换底色_叶庭云的博客可以实现换底色，我认为其中最关键的一步binary_img = cv2.inRange(gray_img, low_value, high_value)
# 这个函数inRange这个函数--相当于是二值化函数，在low_value与high
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2023-10-04 00:05:47
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点击下方“AI算法与图像处理”，一起进步！重磅干货，第一时间送达问题这个来自群里面一位网友提问，然后我给
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2022-01-06 11:36:48
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