图像特征提取与描述我们怎么判断两幅图像是否描述的是同一个事物呢？很多时候我们需要给出这样的判断，那我们判断的依据是什么呢？比如说判断一个人，你怎么知道你眼前的人就是你知道的那个人？是因为他的长相和之前存储在我们大脑里的那个名字所对应的长相相匹配，或者你一直记着他鼻子下面长着一颗痣，我们才确定他就是我们认识的人。
那么对于图像来说是否也存在某种可以检测出来的特征，可以用于匹配呢？
答案当然是有的
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2024-07-05 21:19:02
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本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性，截取感兴趣ROI区域，处理图像通道。一.获取图像属性1.形状-shape通过shape关键字获取图像的形状，返回包含行数、列数、通道数的元祖。其中灰度图像返回行数和列数，彩色图像返回行数、列数和通道数。如下图所示： # -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy
#读取图片
img = cv2
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2023-07-28 20:33:28
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什么是LBP纹理特征？ LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的，一种有效的纹理描述算子，度量和提取图像局部的纹理信息。它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点，对光照具有不变性。由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出用于纹理特征提取。LBP特征基本描述： LBP的基本思想是定义于像素的8邻
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2024-03-05 06:37:30
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问题引出 要做的是，不要提取到树叶和树枝，只是把荔枝（果实）的轮廓提取出来思路1.首先将RGB图像转成HSV图像 2.在HSV下，将色温为红色的标白，其他颜色的标黑. 3.然后根据这个图，双重for循环，检测周围的点，如果是01分界就打点，否则继续遍历下一个点。转化为HSV图像并且完成标记#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.
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2023-08-02 18:23:08
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本篇和大家分享客户端的实现方案：目前提取图片颜色比较常用的主题色提取算法有：最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等，在这里我选择了中位切分法进行实现。思路中位切分法通常是在图像处理中降低图像位元深度的算法，可用来将高位的图转换位低位的图，如将24bit的图转换为8bit的图。我们也可以用来提取图片的主题色，其原理是是将图像每个像素颜色看作是以R、G、B为坐标轴的一个三维空间中的点，
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2023-11-06 21:39:10
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图片资源获取的5种姿势程序中，图片的存在是必不可少的。涉及的是程序颜值问题。在Android中，图片是怎么获取的呢？我们根据图片获取方式的不同，暂分为五种：1、从本地获取，比如图片存在SD卡中，在程序中获取该图片；2、从项目中获取，比如图片已经加载到项目文件中，从项目中获取；3、从网络获取，你的Android是可以联网的，根据图片的地址，从网络获取；4、从相册获取，这个可以算是本地的一种细分。相册
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2024-09-18 18:28:39
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轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "boboa"
def contours_demo(image):
dst = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
gray = cv2.cv
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2023-06-14 13:47:47
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本文实例讲述了Python实现使用卷积提取图片轮廓功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
一、实例描述
将彩色的图片生成带边缘化信息的图片。
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2023-07-13 10:57:07
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前言：大家好，今天教大家做一个综合性较强的Python实战练习：用Python提取PDF与Word中的图片要想实现我们今天的主题，首先不得不涉及到Python中一个非常常见的框架内容GUI，以前我们在文章中也有讲过一些涉及 python GUI 框架的开发案例；其次是利用Python进行excel/word/pdf 等文档的读写，这一内容在以前的文章中也有讲解。那么今天我们需要做的，便是将这两个内
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2023-09-04 08:32:50
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Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始，到基于双阈值实现边缘连接结束。但是在实际工程应用中，考虑到输入图像都是彩色图像，最终边缘连接之后的图像要二值化输出显示，所以完整的Canny边缘检测算法实现步骤如下：1. 彩色图像转换为灰度图像2.  
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2023-08-08 13:17:27
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1. 创建轮廓 一般获取轮廓的步骤是提取边缘，边缘是一张图片中亮暗区域的过渡位置，它可以由图片梯度计算得出。图片梯度也可以表示为边缘幅度和边缘方向。通过选择那些有高的边缘幅值的像素点或者有特定边缘方向的像素点，区域内的轮廓可以提取出来。可以通过多种的方式以多种精度提取轮廓。像素精度提取边缘的方法 :使用 边缘滤波器 &
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2023-09-07 23:43:20
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# 使用Python提取图像中的红色部分
在图像处理领域，提取特定颜色，例如红色，是常见的任务之一。本文将带你逐步实现这一目标，使用Python编程语言和OpenCV图像处理库。我们将从流程概述开始，然后逐步分析每一步的代码实现。
## 流程概述
为了提取图像中的红色部分，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------
原创
2024-09-19 08:33:57
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# Python与OpenCV图像提取
在计算机视觉领域，图像提取是一项重要的技术。它广泛应用于人脸识别、物体检测、场景理解等多个场景。本篇文章将介绍如何使用Python和OpenCV进行图像提取，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像提取？
图像提取是指从一幅图像中提取特定的信息或特征。在实际应用中，可能需要识别图像中的对象、提取颜色信息、寻找边缘等。OpenCV（Open Source
原创
2024-09-24 04:29:18
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# Python提取图像波段的实现流程
## 1. 引言
在图像处理和计算机视觉领域，波段（band）是指图像中的一组相似的像素值。在多光谱或高光谱图像中，每个波段代表了不同的光谱信息。Python提供了丰富的库和工具来进行图像处理和分析，我们可以利用这些工具来提取图像的波段信息。
## 2. 整体流程
为了帮助你更好地理解如何提取图像波段，我整理了以下流程图：
```mermaid
flo
原创
2023-10-04 09:53:09
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# 提取图像方向的方法及应用
在处理图像数据时，有时我们需要了解图像的方向信息，以便进行后续的处理或分析。本文将介绍如何使用Python提取图像的方向信息，并给出相应的代码示例。
## 图像方向的含义
图像的方向通常包括水平方向和垂直方向两个维度。水平方向表示图像中物体在水平方向上的位置关系，垂直方向表示图像中物体在垂直方向上的位置关系。通过提取图像的方向信息，我们可以更好地理解图像中的内容
原创
2024-03-31 05:42:08
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# 提取图像轮廓的 Python 教程
在计算机视觉领域，提取图像轮廓是一个重要的任务，常用于物体检测、图像分割等应用。本教程将帮助你学习如何使用 Python 实现图像的轮廓提取。我们将通过以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
| 2 | 加载并预处理图像 |
| 3 | 转换为灰度图像 |
| 4 |
原创
2024-10-25 06:17:36
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# Python图像文字提取实现步骤
## 简介
在图像处理中，有时需要从图像中提取文字信息。Python提供了多个库和工具来实现这一功能，一般的步骤包括图像预处理、文字识别和结果输出。本文将介绍如何使用Python实现图像文字提取的整个流程。
## 步骤概览
下表展示了实现图像文字提取的整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 |
原创
2023-11-22 09:37:42
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# 实现Python图像颜色提取
## 概述
在这篇文章中，我将指导你如何在Python中实现图像颜色提取。这是一个很有趣的项目，可以帮助你了解如何使用Python处理图像和颜色。
## 流程
下面是整个图像颜色提取的流程：
```mermaid
journey
title 图像颜色提取流程
section 开始
开始 --> 下载图像
section
原创
2024-06-09 03:42:43
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# Python图像轮廓提取
图像轮廓提取是一种常用的图像处理技术，用于从图像中提取出物体的边界信息。在计算机视觉领域中，图像轮廓提取常用于目标检测、图像分割、物体识别等任务中。本文将介绍使用Python进行图像轮廓提取的方法，并提供相应的代码示例。
## 图像轮廓简介
图像轮廓可以被理解为图像中物体的边界，是物体和背景之间的边界线。图像轮廓提取的目标是将图像中的物体边界提取出来，以便后续对
原创
2023-08-10 05:21:26
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一、数据探索与分析首先来看看seaborn这个库的用法，因为我们在作分析的时候，会频繁的使用这个库。Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸
