预备知识： 图像ROI： 图像ROI（Region Of Interest），即感兴趣的区域，该操作能够非常轻松的通过numpy的切片操作实现。 注意切片操作后对ROI像素值的更改也会影响到原图，如果不想影响到原图，先将roi做一个copy操作就好，roi_copy = roi.copy() 图像像素值的界限 两个uint8的ndarray相加，值超过255的部分将会以对256取模的方式返回到结果
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2024-08-13 08:46:54
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尝试利用CMake重编译OpenCV多次失败，苦于用不了OpenCV的GPU模块！ 受一个师兄的启发，开始尝试从OpenCV库函数中抠出来自己的CUDA代码，忙活了一周终于有点起色。成功抠出来FAST角点检测的代码，特在此分享经验~首先需要研读OpenCV库函数的代码，找到其位置：.cu文件 D:\software\opencv-2.4.13\opencv\sources\modules\gp
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2024-03-11 01:38:08
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文章目录一、骨架提取函数 skeletonize()一、骨架提取函数 medial_axis()一、骨架提取函数 skeletonizeto
原创
2022-07-21 09:39:26
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文章目录一、前言二、第一种算法描述三、第二种算法一、前言Hilditch算法参看资料
原创
2022-08-26 10:17:56
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# Python 图像骨架细化的科普介绍
图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，涉及对图像的各种分析和转换。骨架细化（Skeletonization）是图像处理中一个关键的操作，旨在通过提取物体的骨架（即其形状的中轴）来简化复杂形状，便于后续处理，如形状分析、特征提取等。本文将介绍如何使用Python实现图像骨架细化，并提供相关代码示例。
## 什么是骨架细化？
骨架细化是指通过算法将复杂形
目标：
如何创建《项目“骨架”目录》
包含：项目文件布局、自动化测试代码，模组，以及安装脚本。
由于编写一个Python
文件可以作为
一个模块，
一个带__init__.py的目录算一个
包。
创建：第一步需要构架的项目文件框架如下： 第二步构建代码（Linux系统下的终端）： ~ $ mkdir -p pro
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2024-03-11 16:46:47
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图像细化_八连通法图像细化图像细化的方法八连通-查表法zhang的快速并行细化算法八连通-查表法的改进图像细化图像的细化主要是针对二值图而言 所谓骨架，可以理解为图像的中轴，长方形的骨架，是它的长方向上的中轴线，圆的骨架是它的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的骨架也是自身。图像细化的方法八连通-查表法判断一个点是否能去掉是以8个相邻点（八连通）的情况来作为判据的，具体判据为： 1，内部点不能删除
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2023-08-20 15:20:17
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《一线架构师实践指南》第三部分讲述的是ADMEMS方法体系中三个阶段的细化架构阶段（Refined Architecture）。原文对于细化架构的的初始简介是针对于概念架构而言的，他们分别是两个层次的行为，前者属于“概念层”的解决方案，而后者属于“规约层”的解决方案。这就注定了他们所针对的不同性。1细化架构 细化架构，顾名思义就是将架构进行细化。在架构设计时，我们需要通过架构视图作为分而治之
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2024-07-23 19:16:56
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细化算法它的原理也很简单： 我们对一副二值图像进行骨架提取，就是删除不需要的轮廓点，只保留其骨架点。假设一个像素点，我们定义该点为p1，则它的八邻域点p2->p9位置如下图所示，该算法考虑p1点邻域的实际情况，以便决定是否删除p1点。假设我们处理的为二值图像，背景为黑色，值为0，要细化的前景物体像素值为1。 算
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2023-12-19 19:22:15
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1、学习了解在OpenNI中，要对人进行骨架追踪，需要人先摆出PSI的姿势，然后系统根据该姿势进行骨骼校正，待校正完成后才进行骨骼的跟踪，其流程图可以参考下面的图： 由图可以看出，其完成骨骼跟踪主要分为3个部分，首先需检测到人体，然后需要固定的PSI姿势来对人体的姿势进行校正，待姿势校正完成后，才能进行人体骨骼的追踪。参见博客文章Kinect+OpenNI学习笔记之6(获取人体骨架并在Qt中显示
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2023-10-14 22:00:45
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导入第三人称资源，在第三人称蓝图中进行操作演示。动画曲线（Animation Curves）提供一种在动画播放时更改材质或者变形目标值的方法。他们的工作流要求您指定要修改的资源（材质或者变形目标），相应的命名曲线，然后在动画的持续时间内调整关键帧值。示例1：人物跑动骨胳缩放1.找到人物跑动的动画，双击打开资源。2.在曲线面板点击添加按钮选择增加动画曲线，并命名为Test1 3
本章我们在学习一下基于索引表的细化算法。假设要处理的图像为二值图，前景值为1，背景值为0。索引表细化算法使用下面的8邻域表示法：一个像素的8邻域，我们可以用8位二进制表示，比如下面的8邻域，表示为00111000=0x38=56我们可以枚举出各种情况下，当前像素能否删除的表，该表大小为256。它的索引即为8邻域表示的值，表中存的值为0或1，0表示当前像素不能删除，1表示可以删除。deletemar
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2024-03-27 19:52:48
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常用编程软件opencv配置Qt5.9配置pythonVS2015配置 Qt5.9配置1、先从opencv的网站上下载你所需要的版本（https://opencv.org/）本文中使用的是opencv3.1 你可以选择把文件里的opencv文件单独拿出来放在C盘下，方便后面和我路径的一致（也可以选择不放出来，下面路径稍作修改）2、打开Qt，在对应项目文件的pro文件下添加如下代码：INCLUDE
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2024-04-02 08:26:14
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# Python OpenCV 图像细化实现指南
## 介绍
在本文中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库来实现图像细化。图像细化是一种常见的图像处理技术，用于减小图像中线条或边缘的宽度，从而提高图像的清晰度和质量。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 读取图像
2. 转换为灰度图像
3. 对图像应用二值化
4. 执行图像细化
现在让我们逐步进行实现。
## 步骤一：读取图像
首
原创
2023-07-17 07:13:40
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# 使用OpenCV和Python进行数字细化处理
在计算机视觉和图像处理领域，数字细化（Thinning）是一种常用的技术，可以将字符或形状简化为其中心线。细化在OCR（光学字符识别）和图像分析中非常重要，因为它可以减少图像中的冗余信息，同时保持形状的结构。本文将通过OpenCV库和Python语言来实现数字细化的基本操作，帮助读者理解细化的原理和应用。
## 细化的基本原理
细化的过程是
在开始学习算法之前，我们先看下连通分量，以及4连通性，8连通性的概念： 假设我们有二值图，背景像素值为0，前景像素值为1。我们使用下面的八邻域表示法： 对于前景点像素p1, 如果p2=0，则p1 称作北部边界点。如果p6=0，p1称作南部边界点，p4=0，p1称作东部边界点，p8=0，p1称作西部边界点。 p1周围8个像素的值都为0，则p1为孤立点
在上文已经学习过了opencv的编码规则，为了能够方便灵活的运用OPECV库，我们需要对其框架结构进行学习了解，以方便我们进行实际工程调用调用。1、Opnecv库到底提供了什么？ 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件，很明显，Opencv解压后，提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE。2、Opencv库build
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2024-04-05 08:42:04
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模型效果：在上文中，我们制作了数据集，并利用数据集进行了模型的训练，利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验，发现效果还是不错的。 前两张为静态图片检测，后一张为视频检测效果截图。 但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上，还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化：第一次转化：（.weight–>.pb）这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南https://doc
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2024-05-29 20:57:44
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# Python OpenCV 实现骨架提取
骨架提取（Skeletonization）是图像处理中的一项重要技术，它用于将图像中的对象简化为一条细线，从而保持对象的拓扑结构。这个过程在形状分析、模式识别和计算机视觉等领域广泛应用。本文将采用 Python 中的 OpenCV 库，详细介绍如何实现骨架提取，并提供示例代码和相应的序列图和状态图。
## 一、骨架提取的原理
对于二值图像，骨架提
原创
2024-08-02 07:12:57
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# OpenCV 骨架提取的实现教程
骨架提取是计算机视觉中的一个重要领域，在图像处理和形状分析中有着广泛的应用。本文将教你如何使用 Python 和 OpenCV 实现骨架提取。以下是实现过程的详细步骤。
## 流程概述
下面的表格展示了整个流程的步骤和对应的描述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
原创
2024-09-25 05:56:06
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