前言通过前几篇的学习，我们已经知道了粒子系统的几大基础模块的设置，有了这些模块的知识，我们足以做出惊艳的效果了。今天我们再学一个新的模块，叫做Noise模块，中文译为噪波、噪声、湍流模块等。这个模块的主要功能是让粒子随机化，有了随机化我们就可以模拟更自然的效果。如泡泡的空气中飘荡、一团苍蝇在嗡嗡乱撞，又或者是雪花飘飘、尘土飞扬等场景。下面我就来讲解一下何为Noise。 目录前言本系列提要一、Noi
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2024-09-20 14:16:15
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TensorFlow 对象检测 API 教程 - 第4部分：训练模型在本教程中，认为已经选择了预先训练的模型，找到了现有的数据集或创建了自己的数据集，并将其转换为 TFRecord文件。现在准备好训练自己模型。一. 模型配置文件如果你以前有转移学习的经验，可能会产生一个自从本教程第二部分以来一直徘徊的问题。那个问题是，如何修改被设计为在 COCO 数据集的90个类上工作的预先训练的模型，以处理新数
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2024-08-01 21:37:19
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OpenCV中的轮廓1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是
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2023-11-02 00:35:30
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一个是findContours( img, contours0, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);另一个是drawContours( cnt_img, contours, idx, color, 1, 8, hierarchy ); int main( int argc, char**)
{
Mat img = Mat::ze
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2024-08-29 17:37:44
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凸包(Convex Hull)是一个计算几何中常见的概念，简单来说，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有点，理解物体形状轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷。很多复杂物体的性能能被这种缺陷表示出来 #一、寻找轮廓：findContours()函数 一个轮廓一般对应着一系列的点，也就是图像中的一条曲线，在OpenCV中，可以
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2024-08-09 10:40:33
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# 利用 Python 找浅色物体的轮廓
在本教程中，我们将学习如何使用 Python 来检测并找到图像中浅色物体的轮廓。我们将使用 OpenCV 库，这是一个强大的计算机视觉库，适合处理图像和视频分析。
## 工作流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
初识轮廓目标• 理解什么是轮廓• 学习找轮廓，绘制轮廓等• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()什么是轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。• 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。• 查找轮廓的函数会修改原始图像
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2024-03-18 16:37:51
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【Python+OpenCV】识别颜色方块并提取轮廓前一阵在做机械臂下井字棋的综合设计，在网上直接购买了一套机械臂装置（包括机械臂，摄像头，树莓派，花费1600元），机械臂不是很高级、精度很低。源码里提供识别红绿蓝三种颜色方块的识别和抓取。经过多次尝试，最终决定井字棋的棋子也采用3cm * 3cm * 3cm的颜色方块。今天就来写一些第一步，而第一步就是解决识别颜色方块的问题。演示效果图手移动方块
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2024-01-09 19:19:02
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轮廓是图像中表示边界的一系列点的集合。
虽然边缘检测算法可以根据像素间的差异检查出轮廓边界的像素，但是它并没有把轮廓做为一个整体表示出来。所以下一步工作是把这些边缘检测出来的像素组装成轮廓。
openCV中可以用findContours()函数来从二值图像中提取轮廓。
openCV中一般用序列来存储轮廓信息。序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置。
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2024-09-03 04:18:49
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1.目的匹配图片的时候，总有其他物体干扰着匹配成功率。所以选择需要的物体进行匹配就现得很重要。所以，本文尝试选择了使用鼠标交互的方法选择物体，并进行运算速度快而且匹配率高的SURF算法进行匹配。本程序优点：鼠标交互，重复选择物体框直到选择到最佳物体框。2.代码实现#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include
轮廓检测指的是将图像中物体的边界提取出来并在图中用封闭的曲线描绘出来。相比于边缘检测，轮廓检测所提取的曲线一定是封闭的，并且提取的均为目标的边界，边缘检测注重的是图像中灰度变化剧烈的区域，不一定是边界。在opencv中使用cv2.findcontours()提取轮廓，cv2.drawcontours()绘制轮廓。低版本opencv中的findcontours函数返回三个值，图像、轮廓列表以及轮廓层
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2023-08-21 22:37:00
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# 使用 Python 提取物体轮廓线
提取物体的轮廓线在计算机视觉领域是一个常见的任务，通常用于对象识别和图像处理。在本篇文章中，我将带领你逐步了解如何使用 Python 来完成这个任务。我们将使用 OpenCV 库，它是一个强大的计算机视觉库。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下实现这一功能的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必
无论是愤怒的小鸟，还是弓箭发射功能，亦或者模拟炮弹受重力影响等抛物线轨迹，都可以使用本文的方法，模拟绝对真实。 和往常一样，先说原理。就是抛物运动，在垂直方向上做加速度运动，在水平方向上，做匀速运动。 在unity上的具体实现为，使用transform进行位移模拟。至于为何不使用刚体的物理模拟，大家自行脑补或者测试。 那么如何使用transform模拟呢？让物体同时在两个方向产生位移就行了，一个是
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2024-05-05 12:17:07
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和
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2024-05-08 23:12:05
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目录前言正文代码函数cv.GaussianBlurcv.thresholdfindContoursdrawContours参考 前言从标题就可以看出我们写这篇文章的意义了，我们的目的就是为了通过对图像进行处理，绘制出图像中物体的轮廓。从而为后面，我们计算一些特殊图形的周长，面积打下基础。轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同 的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和
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2023-07-26 21:55:33
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创建几何体的顶点数据可以手动定义，可以自定义一个函数创建，也可使用three.js提供的函数创建，本节
原创
2022-07-22 10:11:51
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文章目录简介总结图像金字塔高斯金字塔介绍高斯金字塔程序拉普拉斯金字塔拉普拉斯程序图像轮廓轮廓检索轮廓检索程序轮廓近似边界矩形外接圆模板匹配匹配多个对象 简介本节为《OpenCV计算机视觉实战（Python）》版第7讲，图像金字塔与轮廓检测，的总结。总结图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔金字塔的每一层特征可以采取不同的方式获得，这样每一层的特征都不同。高斯金字塔介绍高斯金字塔：向下采样放方法（缩小
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2024-02-12 15:04:15
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# 图像深度学习模型输出物体轮廓的完整流程
随着深度学习的快速发展，利用深度学习技术进行图像处理已成为一种流行的趋势。特别是对于物体轮廓的提取，深度学习模型能够提供更高的精确度和效率。本文将详细讲解如何实现图像深度学习模型以输出物体轮廓，适合新入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，了解整个流程是非常重要的，下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 描述
函数功能：canny边缘检测，并与原图做边缘和背景取舍canny实现步骤：1.高斯滤波平滑图像，因为噪声和边缘同为高频信息，如果不进行去噪，直接进行边缘检测，会对噪声比较敏感；2.使用sobel算子分别计算x,y方向的梯度，并求实际梯度值和梯度方向；3.非极大值抑制，对求出的梯度图像，遍历图像的每个点，求出每个点梯度方向上和其八邻域的交点，交点可能是虚拟点，需要通过线性插值求出虚拟点，
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2023-12-15 19:10:45
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上升沿python是一种全新的编程范式，它引入了多种增强的特性，让Python开发者能更高效地解决复杂问题。在本文中，我将深入探讨“上升沿python”带来的变化，并且记录下在迁移过程中遇到的挑战及解决方案。
### 版本对比
在对比不同版本的“上升沿python”时，我们发现其特性差异显著，提升了性能和易用性。以下是版本特性对比表。
| 特性 | 旧版本
