加载np数组： np.load(textfile)霍夫圆检测circles = cv.HoughCircles(cimage, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 30, param1=50, param2=30, minRadius=50, maxRadius=90)
cv.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles, param1,
一、抗锯齿渲染出来的物体放大后，会在边界上看到明显的阶梯状，产生这种结果的原因是因为采样点设置的比较少，采样的颜色结果在边界处发生了突变。 这种现象称为走样，而我们需要利用一些抗锯齿技术（反走样）帮助我们缓解这种现象，产生更平滑的边缘。超采样抗锯齿（SSAA）是其中之一，原理是预先提升比正常分辨率更高的分辨率来渲染场景，在正式渲染的时候，分辨率会被下采样至正常的分辨率。虽然可以解决走样的问题但带来
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2024-02-23 22:58:49
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准备使用工具:Python3.5， 使用库: numpy opencv涉及函数 涉及的函数：cv2.line() , cv2.circle() , cv2.rectangle() , cv2.ellipse() , cv2.putText()等参数说明需要设置的参数： img 你想要绘制的图形的那副图像 color 形状的颜色，以RGB为例，需要传入的元组，例（255,0,0）代
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2024-02-21 23:30:54
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程序采用OpenCV中国的例程，下面列举了各个详细函数的功能及简单说明。
/**************************************************
* 轮廓检测
* 主要函数：
* cvFindContours
* cvDrawContours
**************************************************/
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2024-05-18 14:20:31
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官方文档openglCN之抗锯齿抗锯齿结合图形学内容抗锯齿（Anti-aliasing，也被称为反走样）超采样抗锯齿(Super Sample Anti-aliasing, SSAA)的技术，它会使用比正常分辨率更高的分辨率（即超采样）来渲染场景，当图像输出在帧缓冲中更新时，分辨率会被下采样(Downsample)至正常的分辨率。多重采样抗锯齿(Multisample Anti-aliasing,
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2023-10-13 20:03:35
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抗锯齿算法和Z-Buffer算法1 锯齿 (走样，Aliasing)1.1 超采样反走样(Super Sampling AA)1.2 多采样反走样(Multi-Sampling AA)2 Z-Buffer算法Reference 、在通过上一节的讲解之后，我们已经能够成功的把带有几何意义的顶点信息从虚拟3维世界之中转换到用像素表示的2维屏幕之中，那这样真的已经足够了吗？本节我们看看还有哪些问题需要
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2024-03-27 08:45:45
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一：内容介绍 本节主要介绍OpenCV的imgproc模块的图像轮廓与分割部分： 1. 查找并绘制轮廓 2. 寻找物体的凸包 3. 使用多边形将轮廓包围 4. 图像的矩 5. 分水岭算法 6. 图像修补 二：学习笔记 1. findContours()函数查找图像轮廓和canny检测边缘、hough检测直线，这些都非常使用(参见：OpenCV成长之路(8)：直线、轮廓的提取与描述
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2024-05-21 23:31:42
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函数作用：进行多尺度目标检测函数接口 void HOGDescriptor::detectMultiScale(
const Mat& img, vector<Rect>& foundLocations, vector<double>& foundWeights,
double hitThreshol
在学习渲染的旅途中，你可能会时不时遇到模型边缘有锯齿的情况。这些锯齿边缘(Jagged Edges)的产生和光栅器将顶点数据转化为片段的方式有关。在下面的例子中，你可以看到，我们只是绘制了一个简单的立方体，你就能注意到它存在锯齿边缘了：可能不是非常明显，但如果你离近仔细观察立方体的边缘，你就应该能够看到锯齿状的图案。如果放大的话，你会看到下面的图案：这很明显不是我们想要在最终程序中所实现的效果。你
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2024-05-07 19:01:47
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在参加一个软件比赛需要用opencv对视频的处理，也碰到了一些问题。最常见的就是视频一闪而过了，在网上查了好久都没解决，最后重装在配置环境变量时发现的。现在我来终结一下估计是比较全的了。先说明我用的是vs2012+opencv（2.4.8），c++编程；关于配置就不说了网上很多代码如下： #include"highgui.h"
#include"cv.h"
//声明一个CvCaptur
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2024-02-14 15:19:37
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# Android OpenCV 抗锯齿：实现与应用
在图像处理领域，抗锯齿技术被广泛应用于各种计算机视觉和图像处理任务中。它的主要目的是平滑图像的边缘，消除锯齿的出现，从而提升图像的视觉质量。本文将介绍如何在 Android 环境中使用 OpenCV 实现抗锯齿效果，并提供具体的代码示例。
## 什么是锯齿现象？
锯齿现象（aliasing）是指在数字图像中，由于分辨率限制导致的边缘和斜线
原创
2024-09-23 06:50:13
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OpenCV实现图形的绘制一、OpenCV绘制直线line(img, 开始点, 结束点, 颜色,…)img: 在哪个图像上画线开始点、结束点：指定线的开始与结束位置颜色、线宽、线型Shift：坐标缩放比例import cv2
import numpy as np
img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)
# 画线，坐标点为(x,y),颜色，线宽
cv2.
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2023-12-14 12:08:45
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梯度、边缘和角点Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分 void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 ); 输入图像.
dst
输出图像.
xorder
x 方
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2024-05-13 21:55:19
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Vulkan 多重采样(Multisampling)我们的程序现在加载了多层LOD的纹理，它修复了对象远离观察者时的锯齿问题。图像显得更加平滑，但是仔细观察，你会发现在绘制的几何图形的边缘上有锯齿状的图案。这在我们早期的一个程序中尤其明显，当我们渲染一个四边形： 这种不受欢迎的效果被称为“锯齿”，它是由于可供渲染的像素数量不足导致的结果。由于没有无限分辨率的显示器，总能看到一些锯齿。有很多方法可以
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2024-04-02 15:01:12
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随着《战地5》的更新、《地铁：离去》的上市，NVIDIA RTX 20系列显卡的两大核心卖点RTX光线追踪、DLSS深度学习抗锯齿，终于同时得以实现，但如果你想同时享受两种技术，需要注意一些限制条件。《战地5》更新后，我们立刻进行了一番体验，很快就发现了一个奇怪的问题。官方更新中提醒，要想开启DLSS必须同时打开DXR光线追踪，但其实并没有这么简单，有些时候即便打开了DXR，也无法开启DLSS，不
目录 一、I、P、B 帧三种帧的说明 二、GOP(Group of picture)三、CABAC/CAVLC1.CABAC2. CAVLC四、DTS、PTS 的概念五、码流（码率）六、采样率七、音频采样率八、比特率常见编码模式 ==VBR（Variable Bitrate）动态比特率====ABR（Average Bitrate）平均比特率====CBR（Constant Bitrate）常数
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2023-09-17 11:02:28
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OpenCV图像处理 文章目录OpenCV图像处理一、绘图功能二、给图像加文字三、用鼠标作为画笔四、作为调色板的跟踪栏总结 一、绘图功能学习这些函数：**cv.line(), **cv.circle() , cv.rectangle(), cv.ellipse(), cv.putText() 等。 上面的这些函数，你能看到一些相同的参数：img：你想画的图片color：形状的颜色，如 BGR，它是
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2023-12-25 17:10:43
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## 项目方案：使用OpenCV Python进行抗锯齿填充
### 项目背景
在图像处理和计算机视觉领域，锯齿现象（aliasing）是栅格化图像时常见的一种视觉失真现象，尤其在边缘部分。为了提高图像的质量和可视化效果，我们需要采用不同的方法来实现抗锯齿的填充效果。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库实现这一目标，并提供相关的代码示例和项目计划。
### 目标
本项目旨在通过利用
今天组里同学询问关于抗锯齿的问题，我尽量简化成人话方便理解。 关于抗锯齿的技术有很多种，有的基于硬件，有的则完全依赖算法计算。总的来说，锯齿是软硬件沟通差异导致的问题，是开发者最常见的问题之一。 实际上很多引擎或三维包都自带抗锯齿算法，比如FXAA, MSAA, SSAA等。知道其中原理有助于我们因地制宜地选择相应技术实现甲方的无耻需求，也可以方便的实现自己下流的目的。SSAA图像缩放抗锯齿技术。
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2023-10-17 12:35:23
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常见抗锯齿算法总结锯齿由来抗锯齿算法SSAAMSAACSAAFSAATAA 锯齿由来场景的定义在三维空间中是连续的，而最终显示的像素则是一个离散的二维数组，这是计算机屏幕产生锯齿的原因。在计算机处理图形的过程中（渲染管线了解一下），有一个非常重要的阶段，就是光栅化，光栅化主要的作用是将顶点数据的不连续性通过插值计算，将两个顶点之间不存在的点进行弥补，然后实现到屏幕像素点上的一一映射。如图，现在要
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2024-01-10 12:59:37
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