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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图像处理——图像平滑 图像噪声是在图像处理中经常会遇到的问题，它的存在会使图像的质量下降，因此解决图像噪声问题在图像处理过程中是不可忽视的。 根据噪声的性质不同，消除噪声的方法也有所不同。 随机噪声是一种线索最少却最常见的噪声
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2023-12-20 15:36:48
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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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# OpenCV Python照片去背景教程
## 概述
本文旨在教会刚入行的开发者如何使用OpenCV Python库实现照片去背景的功能。照片去背景是一种常见的图像处理任务，它可以将图像中的背景部分去除，只留下前景物体。下面将逐步介绍整个实现流程。
## 实现步骤
下面的表格展示了照片去背景的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库
原创
2023-09-03 16:09:29
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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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## Python中的NumPy卷积与去躁点
在数据处理和信号处理领域，噪声干扰是一个普遍且棘手的问题。通过有效的去躁点技术，我们可以改善数据的质量，进而提高分析结果的准确性。本文将介绍如何利用Python中的NumPy库实现卷积操作，以达到去躁点的目的，并提供相应的代码示例。
### 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，广泛应用于图像处理、信号处理和数据分析中。它通过将一个函数（如信号、图像
// 该文件是 OpenCV 项目的一部分。 它受此发行版顶层目录和 http://opencv.org/license.html 中的 LICENSE 文件中的许可条款的约束
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/video.hpp"
#include "opencv2/vide
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2024-05-23 17:15:59
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1、肤色侦测法 肤色提取是基于人机互动方面常见的方法。因为肤色是人体的一大特征，它可以迅速从复杂的背景下分离出自己的特征区域。一下介绍两种常见的肤色提取：（1）HSV空间的肤色提取 HSV色彩空间是一个圆锥形的模型，具体如右图所示： 色相（H）是色彩的基本属性，就是平常说的颜色名称，例如红色、黄色等，依照右图的标准色
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2023-11-21 21:18:37
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# 使用 OpenCV Java 实现去背景效果
在计算机视觉领域，去背景（Background Subtraction）是一项重要的技术，广泛应用于监控、行为分析及物体识别等场景。通过去除静态背景，能够帮助我们更准确地识别出运动目标，从而提高后续处理的效率和准确性。
本文将介绍如何使用 OpenCV 的 Java 接口来实现去背景效果，并提供一些代码示例来帮助理解这一过程。
## 一、Op
背景消除或背景减法是这样一种假设。我们有2个图片，一个是静止的，比如场景，没有需要检测的东西，另一个照片则包含了要检测的对象，但他是侵入了背景里的东西，或对象。我们就是要检测这个东西，比如商场进入的小偷，老鼠，或者马路上通过的车辆。利用背景减法，我们容易找到我们感兴趣的东西。先看看下面2张图片：右边图片是我们的背景，左边图片是我们的结果，我们找到感兴趣的部分，就是框起来的部分。框起来前就是我们对比
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2023-08-22 16:44:36
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卷积边缘问题图像卷积的时候边界像素，不能被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，所以当3x3滤波时候有1个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有2个像素的边缘没有被处理。处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在 四周各填充1个像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理之 后再去掉这些边缘。openCV中的处理方法常用的有如下几种：•
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2024-05-06 22:50:36
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第二十一章: 图像及视频去背景我们做目标识别、目标检测的时候经常需要去背景，比如车辆检测，就是摄像头拍摄一段车辆行驶视频，统计一下视频里面的车流量，此时我们首先要识别出图片中的车辆才能计数有多少辆车，而要识别车辆就需要先把车辆从图像中分割出来再做识别，而把车辆分割出来就是将前景物体从背景中分离出来，就是我们需要把视频的背景全部去掉，只剩下车辆，然后再进行其他操作。 所以去背景就是前后景分割和提取，
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2023-11-16 22:25:54
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1，CodeBook的来源 先考虑平均背景的建模方法。该方法是针对每一个像素，累积若干帧的像素值，然后计算平均值和方差，以此来建立背景模型，相当于模型的每一个像素含有两个特征值，这两个特征值只是单纯的统计量，没有记录该像素值的历史起伏，即没有考虑时间序列和噪声干扰，不具备鲁棒性，因此建模时不能有运动前景的部分，要求光线保持不变。 如果我们考虑到时间起伏序列建模，比如利用60帧图像建模，对于每一
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2023-09-23 00:30:52
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Opencv基本数据类型主要包括：cv::Vec、cv::Point、cv::Size、cv::Scalar、cv::Rect、cv::Matx、cv::Range等。1 Point类cv::Point{2,3}{b,s,i,f,d}，2、3代表维度，在这里b是一个无符号字符，s是一个短整型，i是一个32位整型，f是一个32位浮点数，d是一个64位浮点数。Point类的成员通过名称变量访问，如my
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2024-04-14 11:38:22
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简介批量处理图片文件，批量提取GIF图片中的每一帧，具有范围裁剪、自动去除黑/白边、调整大小、压缩体积等功能。先看一些软件的界面，是基于Tkinter写的GUI裁剪等功能基于Opencv 下载 我添加了处理GIF的github： 原作者的github：hiroi-sora/Umi-CUT: 图片批量去黑边/裁剪/压缩工具，带界面。可排除图片边缘的色块干扰，
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2024-07-01 11:28:51
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参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31103280 文章目录背景减除方法选择：MOGMOG2GMGCNTKNN总结 背景减除计算机视觉的前景和背景：前景：你感兴趣、要研究的对象，如车辆识别统计中的车辆背景：不是你想要研究的对象，如车辆识别统计中的天空、数目、阴影等等**背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉、目标跟踪等任务中的
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2023-11-15 20:31:08
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去躁模块深度学习的实现过程
去躁模块深度学习主要目标是去除噪声，提升数据质量，在机器学习和深度学习任务中，它起到了至关重要的作用 。本篇博文将会详细记录环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用等内容，助你在去躁模块的实施过程中游刃有余。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **硬件要求**
- CPU：至少四核心处理器
- 内存：16GB以上
- 存储：
一、概述 实现步骤： 1.将图像转为灰度图 2.使用滤波器去除图像中的噪音 3.创建一个光模式图像 4.用光模式矩阵减去处理过后的图像矩阵 5.输出图像 ps：此案例并不适合所有的情况，特别是生成光模式背景。如果是较为复杂且是彩色图像则完全没法发使用这种方式生成。二、示例代码//原图
Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("
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2021-06-03 16:29:00
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# 小波分析去躁在Python中的实现教程
本文将介绍如何使用Python进行小波分析，以去除测井曲线中的噪声。此过程主要分为以下几个步骤，接下来我会详细说明每个步骤的代码实现和用法。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据]
B --> C[导入库]
C --> D[加载测井数据]
D --> E[选择
原创
2024-09-24 05:21:52
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有时候我们没办法得到pdf或者word文档，这个时候会使用手机或者相机进行拍照，往往会出现背景，打印出来就是灰色的或者有黑色的背景，这个时候影响视野观看，通过代码实现对背景去除，还原清晰图像。代码如下：#!/usr/bin/python3.6
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020/11/17 19:06
# @Author : ptg
# @Email :
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2023-07-23 21:32:45
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