本博客主要探讨基于传统方法的验证码识别，更多的是做粘连扭曲的验证码识别的各种分割技术，其实在验证码识别这一块，深度学习做的已经非常好了，识别效率与速度都是不错的。【验证码识别】，我这里只是做一些技术探讨，关于【 基于投影的字符分割】 请查看。一、基于连通域的字符分割import queuefrom PIL import Imagedef cfs(img): """传入二值化后的图片
原创
2022-09-05 14:53:38
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OpenCV杂谈_05一. 需要做的前期准备环境配置： Python版本：3.9.0 功能包：opencv-python（4.5.2.52） 提前安装Tesseract_OCR工具，下载地址：http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe（切记：记录好Tesseract_OCR文件夹所安装的位
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2024-01-08 18:13:09
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一、基于阈值 灰度阈值化，是最简单，速度最快的图像分割方法，广泛用于实时图像处理领域 ，尤其是嵌入式系统中g(i,j)={10当 f(i, j) ≥ T 时当 f(i, j) < T 时g(i,j)={1当 f(i, j) ≥ T 时0当 f(i, j) < T 时f(i,j)≥Tf(i,j)≥T 时，分割后的图像元素&nbs
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2023-07-02 23:29:02
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原理任何一幅灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水，随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割。这就是分水岭算法的背后哲理。但是这种方法通常都会得到过度分
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2024-03-05 12:26:28
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1.图像分割概述图像分割指根据灰度、纹理、形状等特征把图像分割为若干个互不交叠的区域，并使图像在同一区域内呈现出相似性，在不同区域内呈现明显的差异性。基于阈值基于区域基于边缘基于小波变换基于神经网络基于能量基于概率统计基于特定理论1.基于阈值的分割 基本思想：给定合适的灰度阈值，将图像中各个像素的灰度值和阈值作比较，将每个像素划分到
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2023-08-17 19:24:58
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目录0x01 FloodFill分割0x02 均值漂移MeanShift0x03 图割Grabcut0x04 奇异区域检测0x05 肤色检测0x01 FloodFill分割FloodFill泛洪填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法，通常来说是自动选中与种子像素相关的区域，利用指定的颜色进行区域颜色替换，可用于标记或分离图形的某些部分。比如windows系统中的图像编辑软件中的油漆桶这一功能
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2024-03-19 16:59:26
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm第17章 图像分割与提取在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内
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2024-06-04 23:13:46
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 实现目标分割。目标分割是计算机视觉中的一个重要任务，它的目标是将图像中的特定对象与背景分开。这在许多应用场景中都有广泛的用途，例如自动驾驶、安防监控和医学影像分析等。
在计算机视觉的四象限图中，我们可以把目标分割的技术分为以下四个部分：基本原理、技术应用、性能优化和未来趋势。
```mermaid
quadrantChart
Python基础学习教程：Python基础之基本数据类型（一）序言python学习之路记录点部分方法bin() //把任意的进制转换为二进制
int() //把任意的进制转换为十进制
hex() //把任意的进制转换为十六进制
oct() //把任意的进制转换为八进制
bool() //把任意的进制转换为boolean类型 除去空值
len() //长度
max() //最大 max(
一、前言字符分割有很多方法，根据自己的需要l_img.png', 0)...
原创
2022-08-09 13:29:51
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文章目录前言一、二值化二、形态学去噪点三、创建maker四、应用分水岭五、完整代码 前言我们将展示一个如何使用距离变换和分水岭分割相互接触的物体的例子。 考虑一下下面的硬币图像，这些硬币相互接触。即使你去阈值化它，它也会互相碰触。一、二值化我们从找到硬币的大概估计值开始。为此，我们可以利用自适应的二值化。#include<iostream>
#include<opencv2\o
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2024-01-16 16:05:35
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OpenCV笔记03SIFT（Scale Invariant Feature Transform）尺度不变特征变换算法原理特点解决的问题步骤概念缺点速度BF（Brute-Force）暴力匹配ORB（ORiented Brief）特征检测器12SIFTFLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）快速近似(逼近)最近邻特征匹配SIFT12
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2024-10-13 08:25:39
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最近我发现，在很多特定问题上传统的分割方法挺方便的，比如分割打印字体文件，网站爬下来的表格图像，pdf中的特定格式文件等。在实战中，我总结了几点记录一下。主要采用opencv-python来应用这些算法。 大体来分,传统的分割算法可分为三类: 基于阈值的分割方法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的
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2023-08-07 15:24:10
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在现代智能交通系统中，车牌识别技术具有重要意义。随着人工智能与机器学习的发展，车牌字符分割成为了关键的预处理步骤。本文将详细探讨如何用Python实现车牌字符分割，包括技术原理、架构解析、源码分析以及扩展讨论。
## 背景描述
车牌字符分割的目标是从车牌图像中提取出每一个字符，以便后续的识别与分类。这个过程一般包括以下几个步骤：
1. **图像预处理**：调整对比度和亮度，以提高字符的可见性
图像的色彩分割其实原理差不多，也是根据图像的rgb色彩组成，设置分割区间来将颜色分开来；比如Scalar(100,100,100)-Scalar(150,150,150)间的色彩分割出来；但是rgb颜色分割时候，rgb值往往不是连续性的，比如下面：淡蓝色深蓝色啊中间并不递增分布的，所以用rgb彩色分割效果一般，一般采用HSV等方法分割；代码示例rgb分割：int img_B,img_G,img_R
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2023-10-08 11:46:28
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【OpenCV学习】（十二）图像分割与修复背景图像分割本质就是将前景目标从背景中分离出来。在当前的实际项目中，应用传统分割的并不多，大多是采用深度学习的方法以达到更好的效果；当然，了解传统的方法对于分割的整体认知具有很大帮助，本篇将介绍些传统分割的一些算法；一、分水岭法原理图如下：利用二值图像的梯度关系，设置一定边界，给定不同颜色实现分割；实现步骤：标记背景 —— 标记前景 —— 标记未知区域（背
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2023-12-15 21:14:29
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一：Gabor滤波器介绍Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器，广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核 在实际计算中，一般情况下会根据输入的theta与lambd的不同，得到一系列的Gabor的滤波器组合，然后把它们的结果相加输出，得到
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2024-08-12 17:20:16
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作者丨nihate导读作为ncnn推理框架里唯一一款做实例分割的模型，yolact也展现出了它的魅力，实现端到端一阶段完成实例分割且运行速度快。本文为作者上手编写的一套使用opencv部署YOLACT做实例分割的程序，程序包含C++和Python两种版本，附相关代码地址。YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的
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2024-05-18 16:03:22
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opencv4学习笔记（1）-阈值分割3种方法文章结构：1.三种分割方法：直接分割、自适应分割（平均值、高斯均值）
2.函数使用
3.程序例程 （C++）
4.效果展示
5.参数设置心得三种分割方法1.直接分割直接分割即最简单的分割方法，将图片转换为灰度图，设置一个灰度值界限，在界限内的像素点，我们就让他变为白色，否则就变成黑色。直接分割简单粗暴，但是缺点也很明显。如果一个
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2024-01-15 01:20:12
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1 基于阈值1.1 基本原理 灰度阈值化，是最简单也是速度最快的一种图像分割方法，广泛应用在硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理)。 假设输入图像为 f，输出图像为 g，则经过阈值化处理的公式如下： $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时
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2024-01-09 20:03:03
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