使用opencv分割图像（python实现）概述 本人在做无人农机的时候需要进行图像处理，寻找目标物并进行分割，于是总结网络各种小车寻迹等等demo，自己也终于把图像颜色分割做的七七八八，特来记录一下，留作以后参考。过程导包import numpy as np
import cv2读取图片（此处可以换成视频流，具体可以百度一下，原理相同，都是对一帧图片进行处理）image = cv2.imread
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2023-08-27 09:46:36
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## 如何实现Python OpenCV空图像
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何在Python中实现OpenCV空图像。首先，让我们来看一下整个流程：
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入OpenCV库 |
| 2 | 创建一个空白图像 |
| 3 | 显示空白图像 |
| 4 | 保存空白图像 |
### 步骤说明
1. **
原创
2024-07-14 06:35:47
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目录一、前言二、实验目的三、实验内容四、实验过程一、前言编程语言：Python，编程软件：vscode或pycharm，必备的第三方库：OpenCV，numpy，matplotlib，os等等。关于OpenCV，numpy，matplotlib，os等第三方库的下载方式如下：第一步，按住【Windows】和【R】调出运行界面，输入【cmd】，回车打开命令行。第二步，输入以下安装命令（可以先升级一下
1 读取图像cv提供cv2.imread()来读取图像,其语法格式为img = cv2.imread(filename,flags)(1) . 其中img为返回值,其值为读取到的图像,若未读取到图像,则会返回None (2) . filename为要读取的图像的完整文件名,可以为绝对路径形如 : r"D:\anaconda\opencv\img.jpg" ; 也可以为相对路径,形如"img.jpg
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2024-02-22 14:21:24
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# 判断图像是否为空：OpenCV Python 实现
判断图像是否为空是图像处理中的常见任务，尤其在处理图像数据时，它能帮助我们确保后续操作的有效性。本文旨在教会你如何用 Python 和 OpenCV 判断图像是否为空。
## 整体流程
我们将整个过程划分为几个步骤，具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-07 06:13:18
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# 使用 Python 和 OpenCV 创建一个空图像
在学习计算机视觉时，OpenCV 是一个非常流行且强大的库。今天，我们将向您展示如何使用 Python 和 OpenCV 创建一个空图像。这是图像处理中的基本操作，理解这个过程对进一步的学习和项目开发十分重要。
## 整体流程
以下是创建空图像的整体流程：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|-
原创
2024-10-06 04:06:38
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文章目录文字代码 文字需要IDE/notebook不适合直接运行代码/面向对象/pycharm专门做python 整理下安装opencv思路/首先我的是Anaconda3官网下载的python3.7/当然也可以在python官网下载python（版本很多/根据需要选择） 先说安装思路/再说步骤/如果你在python官网下载那就利用cmd窗口进行配置文件**（主要就是导入opencv-python
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2024-07-19 13:59:46
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一、空域图像处理
1.1 灰度变换
1.1.1 灰度图像二值化
import cv2
#使用cv2中的thredshold函数
img_input = cv2.imread('.\images\cameraman.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('input',img_input)
ret,
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2024-04-07 00:00:40
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# 如何使用 OpenCV 和 Python 检查图像是否为空
在计算机视觉项目中，有时候我们需要检查图像是否为空。这不仅有助于避免后续处理中的错误，也可以优化性能，使程序更高效地运行。在本文中，我们将探讨如何使用 OpenCV 和 Python 检查图像是否为空，并提供一个实际示例。
## 一、引言
在图像处理的过程中，读取图像是最基本的操作之一。然而，有时由于路径错误、文件损坏或其他问题
原创
2024-10-10 03:23:20
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图像拼接可以理解为三大步：按顺序读取多幅图像，并保证图像按照从左到右的顺序。发现这些图像像素之间的相关性（涉及到单应性）。将这些图像拼接成为一张全景图像。首先，需要了解如下几个概念。SIFT特征提取图像匹配计算单应矩阵假设我们使用同一部相机，用不同视角拍了两张照片，那么如何对这两张图片视角变换进行建模，将相邻的两张图片联系起来，就成为了一个问题。上图展示了一些几何变换。单应矩阵的作用在于，将图像平
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2023-07-29 12:46:00
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快速获得最新干货概述图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV执行图像拼接。鉴于一对共享一些共同区域的图像，我们的目标是“缝合”它们并创建全景图像场景。在整篇文章中，我们将介绍一些最着名的计算机视觉技术。这些包括：关键点检测局部不变描述符(SIFT，SURF等)特征匹配使用RANSAC进行的旋
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2023-12-27 11:15:12
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opencv官方文档：https://docs.opencv.org/3.4.1/da/d6e/tutorial_py_geometric_transformations.html opencv-python图像几何变换一、缩放二、平移三、旋转四、仿射变换1.opencv显示仿射变换前后的图像2.获取原图像上经仿射变换后的坐标五、透视变换1.opencv显示透视变换前后的图像2.获取原图像上经透视
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2023-08-30 06:36:01
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本文仅做为本人学习记录。一、简介：OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。今天我们就是用python学习OpenCV。二、读取与
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2023-11-01 21:23:24
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今天急需拼接几张差不多大小的图片，于是应用Opencv的一部分知识自己做了个程序： 可以随意拼接图片（横着、竖着、任意指定图片个数） 源码如下：import cv2
import numpy as np
import os
import pytesseract
from matplotlib import pyplot as plt
from PI
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2023-07-17 16:27:50
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demo01.py#模板匹配是识别方法，可在原始图像中寻找特定图像的位置。
import cv2
import numpy as np
import math
# ——————————————————————————模板匹配方法
# result = cv2.matchTemplate(image,templ,method,mask) #参数依次是:原始
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2023-11-07 23:35:33
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摘要：使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。准备：首先，准备好几个库：import cv2
impor
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2023-11-03 21:32:46
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么是图像拼接呢？简单来说，对于输入应该有一组图像，输出是合成图像。同时，必须保留图像之间的逻辑流。首先让我们了解图像拼接的概念。基本上，如果你想捕捉一个大的场景，你的相机只能提供一个特定分辨率的图像(如：640×480)，这当然不足以捕捉大的全景。所以，我们可以做的是捕捉整个场景的多个图像，然后把所有的碎片放在一起，形成一个大的图像。这些有序的照片被称为全景。获取多幅图像并将其转换成全景图的整个过
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2023-08-04 19:35:11
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本小节，我们将学习在Python语言中利用OpenCV库来实现图片的读取、显示、保存，所有的这些图片都是一个numpy.ndarray，这三种操作都过cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()三个函数来实现，同时在文末，简要介绍了使用Matplotlib来显示图片。本文所使用opencv为opencv3.2版本，图片如下：1. 读取图片在OpenCV中使用cv2
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2023-06-30 14:17:34
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最近做了一个小实验，内容是图像的增强与合成，觉着挺有意思，记录一下。 首先效果是这样的： 利用Python和Opencv算法，实现下述功能： 1、 准备本人在纯色背景前的照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、 准备一张与上述人像图像大小相同的风景图片。（或者使用reshape) 3、 利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。 4、 利用图像处理算法将步骤3得到的照片中背景
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2023-10-06 10:06:13
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如何使用OPENCV获取图像
现在正在学习 OPENCV，与大家分享一下使用OPENCV获取图像的心得。首先给出源代码：#include<highgui.h>
int main(int argc,char**argv)
{
IplImage* img=cvLoadImage("argv[1]");
cvNamedWindow("Examp
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2023-08-21 12:00:15
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