前面说了怎么配置VS+QT+opencv，现在记录一下如何开始用VS+QT+opencv做界面显示图片的小例子。（配置可见之前的博客 QT5.9.6和VS2015的配置使用）1.新建工程 打开VS2015，文件 -> 新建 -> 项目，然后选择：模板 -> Visual C++ ->
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2023-12-06 16:39:35
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目录 文章目录目录tkinter界面thinter 控件公用属性几何管理简单应用Lable 和 Button控件Entry 和 Text控件Listbox 选择列表Radiobutton选择按钮Scale尺度Checkbutton多选表单Canvas画布Menubar菜单Frame框架messagebox弹窗 tkinter界面thinter 控件控件描述Button按钮控件；在程序中显示按钮。C
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2023-09-27 05:55:07
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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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对于软件开发者来讲，基于Python语言，配合Qt界面库编写软件界面程序，应该说是最经典的一种程序架构了，这种Python+PyQt的程序框架结构即考虑了程序的开发时间效率，也兼顾了复杂漂亮界面的完成能力。在程序的开发过程中，我们经常需要对窗口的颜色、分割条的颜色等进行设置，下面通过一个例子说明在Python中的实现过程。1、实例说明为简化说明，这儿设计了一个简单的例子，在主窗口上左右显示了两个子
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2023-08-17 21:53:20
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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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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
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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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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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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通过Tkinter模块，可以进行简单的图像界面开发，但是我们可以发现很多人在开发的时候还会选择wxPython模块，它是一个比较成熟且特性比较丰富的模块，它和Tkinter类似，也要引入窗口、按钮、文本框等内容，但是又有它独特的用法。下图为程序与窗口的关系： 然后我们
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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# Python窗口背景颜色
## 简介
在使用Python编写图形界面应用程序时，我们经常需要设置窗口的背景颜色。窗口的背景颜色可以通过一些库和框架来实现，例如Tkinter、PyQt等。本文将介绍如何使用这些库和框架来设置Python窗口的背景颜色，并提供相应的代码示例。
## Tkinter库
Tkinter是Python的标准GUI库，适用于开发简单的图形界面应用程序。通过Tkin
原创
2023-11-07 03:01:50
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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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朋友找我帮忙更换证件照背景，因为mac上没装合适的软件，就想用OpenCV搞一下。源文件我上传了一份： 使用OpenCV修改证件照背景。里面的代码可以直接用，头文件和库的路径要根据自己的机器进行配置。我的机器是mabbook air 13。OpenCV版本是3.1.0.首先分析一下图片的情况：这次的目标是把肩、头上面的灰色背景除去（当然也可以换成其它颜色）。分析： 从肉眼可以看出背景和衣
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2023-09-30 22:58:40
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from tkinter import *
colors = '''#FFB6C1 LightPink 浅粉红
#FFC0CB Pink 粉红
#DC143C Crimson 深红/猩红
#FFF0F5 LavenderBlush 淡紫红
#DB7093 PaleVioletRed 弱紫罗兰红
#FF69B4 HotPink 热情的粉红
#FF1493 D
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2023-08-11 14:41:28
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# 使用OpenCV去除背景的流程指南
在计算机视觉和图像处理领域，去除图像背景是一个常见的任务。本篇文章将手把手教你如何使用OpenCV去除图像的背景，并实际运行代码，达到预期效果。以下是实现此目标的整体流程概述，包括将采用的技术及使用的库：
## 流程步骤
| 步骤 | 任务 | 描述
# 实现Python OpenCV背景透明的方法
## 1. 简介
在本文中，我将教会你如何使用Python和OpenCV库来实现背景透明化。背景透明化可以在很多应用中使用，例如图像处理、计算机视觉、游戏开发等。
## 2. 实现步骤
下面是实现背景透明化的步骤：
1. 读取图像
2. 转换图像的色彩空间
3. 创建一个掩膜（mask）来将背景标记为透明
4. 将原始图像与掩膜进行合成
5.
原创
2024-02-01 05:51:40
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# 使用Python OpenCV 更换背景的完整指南
在计算机视觉中，使用OpenCV库进行图像处理是一个非常热门的应用。今天，我们将学习如何使用Python和OpenCV更换图像背景。整个流程可以分为几个简单的步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载原始图像和目标背景图像 |
| 2 | 对原始图像进行前景分割 |
| 3 | 将前景合成到
# 使用 OpenCV Python 添加背景
在本文中，我们将详细探讨如何使用 OpenCV 和 Python 为图像添加背景。这个过程虽然涉及多个步骤，但只要理解每一步的作用，便不再复杂。如下是整个操作的流程图：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------|
|
原创
2024-10-25 03:49:04
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### 实现Python OpenCV背景模糊的步骤
#### 1. 学习OpenCV和Python基础知识
在开始实现背景模糊之前，你需要对OpenCV和Python编程有一定的了解。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多图像处理和计算机视觉相关的功能。Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，非常适合用于图像处理和计算机视觉任务。
#### 2. 安装OpenCV库
在使用
原创
2024-01-04 03:30:21
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