图像轮廓的逼近方法有两种：CHAIN_APPROX_SIMPLE 以freeman链码的方式输出轮廓，所有其他的方法输出多边形（顶点的序列）CHAIN_APPROX_NONE 压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分常用的轮廓检索方式有四种，这里我们只介绍RETR_FREE一种形式:RETR_FREE:检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次。下面向大家展示一下轮廓提取的相关
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2023-12-31 15:14:11
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1.图像的矩 参考链接：。，图像的几何矩定义如下： 其中与的取值范围为,图像的阶中心矩定义如下： 其中与的取值范围为,与代表图像的质心。对于离散的数字图像，积分变换转换为求和变换后，几何矩和中心矩公式如下： 其中与的取值范围为,与分别代表图像的宽度和高度。归一化的中心矩定位为：，其中，其中是的维度，其中是的维度，阶段表示参数的指数关系 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个
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2024-05-06 19:19:22
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一幅原始图像在获取和传输过程中会受到各种噪声的干扰，使图像质量下降，对分析图像不利。反映到画面上，主要有两种典型的噪声。一种是幅值基本相同，但出现的位置很随机的椒盐噪声。另一种则每一点都存在，但幅值随机分布的随机噪声。为了抑制噪声、改善图像质量，要对图像进行平滑处理。几种常见的噪声 图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt&am
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2024-01-04 20:17:42
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2019-04-11 by 崔斐然先展示效果，看看是不是和你的需求一致：边缘检测的一般步骤： 1、滤波——消除噪声 2、增强——使边阔更为明显 3、检测——选出边缘点边缘检测步骤：使用高斯滤波器对图像进行去噪、计算梯度、在边缘上使用非最大抑制（NMS）、在检测到的边缘上使用双（double）阈值去除假阳性，最后分析所有的边缘及其之间的连接，以保留真正的边缘并消除不明显的边缘。使用的函数主要有CV2
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2023-12-17 16:05:43
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# 用Python实现锯齿曲线平滑的步骤指南
当我们在处理图形和数据时，锯齿曲线总是出现不尽人意的情况。为了使这样的曲线更平滑，我们可以使用一些技术来平滑处理。有很多方法可以达到这个目的，在本篇文章中，我将带你一步步实现锯齿曲线的平滑处理。
## 整体流程
下面是实现锯齿曲线平滑的整体步骤流程汇总：
| 步骤 | 说明 |
|-----
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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OpenCv学习笔记1-轮廓检测 文章目录OpenCv学习笔记1-轮廓检测一、轮廓检测的基本原理二、实验流程1.颜色空间转换2.二值化处理3.腐蚀膨胀4.轮廓绘制完整代码 一、轮廓检测的基本原理实现思路：通过找出在一张图片中满足特定像素值的像素点，实现轮廓绘制。实验流程： （1）颜色空间转换 （2）二值化处理 （3）腐蚀膨胀 （4）轮廓绘制二、实验流程1.颜色空间转换实验第一步需要将RGB颜色空间
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2023-10-08 21:27:43
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本章将学习一些去除噪声的方法。 对以后进行图像识别等操作很有意义。均值滤波道理不咋懂，直接放函数好了cv2.blur(img,size)size为卷积核尺寸import numpy as np
import cv2
img=cv2.imread('D://zopencv//ball.jpg')
blur=cv2.blur(img,(5,5))
mask=cv2.resize(blur,None,
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2023-09-15 17:59:02
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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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霍夫线变换理论霍夫变换应用于检测任何形状，即使有稍微破损或者变形，都可以检测出来。这里我们将它作用在直线上。 根据直线方程：y=ax+b。 从原点做直线的垂线，和x正方向形成θ夹角，原点到直线的距离为ρ。当θ小于180°时，认为它是正的，大于180°时，θ是负的。这样就可以把原点到直线的距离用参数的形式表示出来：ρ=xcosθ+ysinθ。所以任意一条直线，都可以用ρ和θ表示。当直线平行于x轴，θ
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2024-05-15 04:47:56
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# Python 锯齿状曲线的绘制与应用
Python 是一门强大的编程语言，被广泛应用于数据科学、机器学习、图形绘制等多个领域。在图形绘制方面，`matplotlib`库是最常用的库之一。本文将介绍如何使用 Python 绘制锯齿状曲线，并对相关概念进行介绍和说明。
## 1. 什么是锯齿状曲线？
锯齿状曲线是一种由多个线段构成的波动图，在计算机图形处理、电子工程和物理模拟等领域中有广泛应
1. 查找并绘制轮廓#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//-----------------------------------【宏定义部分】
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2024-03-16 10:27:20
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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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## OpenCV消除锯齿（Antialiasing）的方法及其在Python中的应用
在计算机图形学中，锯齿（jaggies）是指图像或曲线在显示时出现的锯齿状边缘，这是因为数字显示设备无法准确地显示曲线或直线。为了解决这个问题，我们可以使用一些技术来消除锯齿，使图像显得更加平滑和真实。本文将介绍在OpenCV库中消除锯齿的方法，并提供使用Python语言的代码示例。
### 1. 什么是锯
原创
2023-08-26 08:40:53
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消除锯齿是图像处理中常见的一种技术，其目的是去除图像中的锯齿状边缘，使图像边缘更加平滑和自然。在计算机视觉和图像处理的应用中，消除锯齿可以提高图像的质量和清晰度，使得图像更适合进行后续的分析和处理。
Python中有一个强大的开源图像处理库OpenCV，它提供了丰富的图像处理函数和工具，可以方便地实现图像消除锯齿的功能。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来消除图像中的锯齿，并提供相关的
原创
2023-08-24 20:55:36
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# Python OpenCV 锯齿平滑
在计算机视觉和图像处理中，平滑是一种常见的图像处理技术。在处理图像时，我们往往需要消除图像中的锯齿状边缘，使图像更加清晰和平滑。Python中的OpenCV库提供了丰富的图像处理功能，包括平滑处理。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库对图像进行锯齿平滑处理。
## 锯齿平滑算法
锯齿平滑是一种图像处理技术，旨在减少图像中的锯齿状边缘，使图像
原创
2024-04-10 05:47:22
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# 使用 OpenCV 在线去锯齿（Anti-aliasing）教程
在计算机视觉和图像处理领域，锯齿现象常常影响图像或视频的质量。锯齿通常出现在斜线或曲线的边缘处。为了提高图像质量，抗锯齿（Anti-aliasing）技术可以被用来减轻这种现象。今天，我们将通过 OpenCV 库在 Python 中实现简单的抗锯齿效果。本教程会详细解释每一步的实现流程，同时提供相应的代码示例和注释。
##
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,
# 使用Python OpenCV进行羽化和去锯齿处理
在数字图像处理中，羽化和去锯齿是常见的技术，用于改善图像质量，使视觉效果更加柔和。本文将详细介绍如何使用Python的OpenCV库来实现这两种效果，并提供代码示例以帮助读者理解这些概念。
## 1. 什么是羽化和去锯齿
**羽化**是指在选区的边缘逐渐过渡，使得边缘变得更平滑，避免了硬边缘带来的突兀感。这一过程通常用于图像合成和特效处
绘图的时候最常用的是highgui需注意的是：绘图填充 需要赋值thickness thickness – 绘图边框的粗细. 负值（CV_FILLED = -1）相关函数介绍Point该数据结构表示了由其图像坐标 和 指定的2D点。可定义为：Point pt;pt.x = 10;pt.y = 8;或者Point pt = Point(10, 8);Scalar表示了具
