关于上一篇笔记，主要讲的是通过直方图识别，而直方图是色彩像素点的统计来，换句话说：我认为那种识别用的是色彩。而这里要写的是用轮廓识别，换句话说用的是形状。 看了这么多，我就回忆了一下所学到的结构体。 首先是图像本身的结构体： typedef struct CvMat
{
int type; /* CvMat 标识 (CV_MAT_MAGIC_VAL), 元素类型和标记 */
int step
安装pip install opencv-python图像读取三通道读取BGRimg_jpg = cv2.imread(path+"bg.jpg")四通道读取BGRAimg_png = cv2.imread(path+"bg.png",cv2.IMREAD_UNCHANGED)图像大小# 输出: 高，宽，通道数
img_jpg.shape
# -> (1280, 720, 3)
img_p
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2024-05-11 20:03:39
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先上代码：#!/usr/bin/env python
#
import cv2 as cv
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
# 读取图像并判断是否读取成功
img = cv.imread('../images/food-01.jpg
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2024-06-18 15:04:35
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第四章：OpenCv阈值分割/二值化（单通道、多通道图片）总结0.前言1.基础知识1.1 什么是算子1.2 图像处理中的图像分割技术1.3 单通道图片的阈值分割1.4 推荐文章链接2. 灰度图分割2.1 灰度直方图2.2 简单阈值分割与大津二值化分割3.分离常见色彩空间下的单通道图片4. HSV分割4.1 常见分割代码4.2 技巧1，通过鼠标感应，获取某个像素的的HSV像素值4.2 最佳技巧性工
特殊的Mat类汇总特殊的Mat类汇总一、MatOfByte1.构造函数2.方法介绍1.alloc2.fromArray3.fromList4.toArray5.toList二、MatOfDouble1.构造函数2.方法介绍三、MatOfFloat1.构造函数2.方法介绍四、MatOfFloat41.构造函数2.方法介绍五、MatOfFloat61.构造函数2.方法介绍六、MatOfInt1.构造
（1）实验背景随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理和分析在许多领域中都得到了广泛的应用，包括机器人视觉、医疗图像处理、视频监控、人脸识别等。在这些应用中，颜色轮廓跟踪是一项重要的技术，它可以用于识别和追踪图像中的特定对象。OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法。由于其强大的功能和开源的特性，OpenC
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2024-07-08 15:20:11
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# Python OpenCV调整通道颜色值的探索
Python的OpenCV库是一个功能强大的计算机视觉工具，它提供了图像处理的各种功能。在图像处理中，我们经常需要调整颜色通道的值，比如增强某一颜色或调节颜色的对比度。本文将带你深入了解如何使用Python和OpenCV库调整图像的颜色通道，以及如何通过实际代码示例来实现这些功能。
## OpenCV中的颜色通道
在OpenCV中，图像被表
一. 使用cvSplit将图像的中的通道拆分到单个图像中 1.所需函数：cvSplit 函数功能：将图像的中的通道拆分到单个图像中函数原型：void cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1,CvArr* dst2, CvArr* dst3 );参数介绍：const CvArr* src： 输入的多通道图像
CvArr*
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2024-02-28 21:52:11
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文章目录1.图像通道通道分离通道合并2.图像直方图直方图绘制方法一：cv库方法二：plt库三通道直方图绘制3.图像色彩空间RGB 颜色空间HSV 颜色空间RGB空间与HSV 转化HSI 颜色空间概念CMYK 颜色空间 1.图像通道通道分离目的将彩色图像，分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。函数：cv2.split(img)参数说明参数1 ：待分离通道的图
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2024-04-24 22:55:20
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上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。 而为了更好地观察一些图像材料的特征，有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行 分割显示和调整 。通过Opencv 的split和merge 方法很方便 达到的目的。  
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2024-05-10 18:35:59
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图像处理基础表示方法二值图像 像素点包含“0”，“1”。仅仅包含黑色和白色。只使用一个比特位就能够表示。也仅仅只能表示黑色和白色两种颜色 2. 灰度图像 计算机会将灰度处理为256个灰度级即[0,255]。0为纯黑，255为纯白。需要使用8位二进制的值来表示。 3. 彩色图像 &n
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2023-10-27 08:07:22
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霍夫圆变化：对于直线由r,θ表示，而对于圆来说，由圆心坐标和半径表示。
具体由“霍夫梯度法”的方法来实现：
1.转化为单通道图像（如灰度图像）后，进行边缘检测，通常使用canny边缘检测；
2.对边缘图像中的每个非零点，计算其局部梯度，即用Sobel()函数计算x和y方向的Sobel一阶导数得到梯度；
3.利用梯度方向和该点坐标得一线段（梯度方向为
1、普通情况下的RGB彩色图像：它的每一个像素点都是由三个通道组成，即红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）。8位三通道彩色图像就是每一个像素中每一个通道的取值范围都是 0~255（即二进制下的8位数），而整幅彩色图像则是由三个通道的图像所组成。在数据中的存储方式是依照像素连续存储的，而每一个像素中的数据存储也是按RGB连续存储的。当然，有些图片格式中像素数据是按BGR存储的，这个视情况而定。2、灰度
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2024-04-07 20:37:41
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目标在这里，将学习如何读取图像，如何显示图像以及如何将其保存回去 将学习以下功能：cv2.imread()cv2.imshow()cv2.imwrite()如何使用Matplotlib显示图像使用OpenCV读取图像使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。 第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。
cv2.IMREAD_COLOR： 加载彩色图像。任
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2024-02-16 10:47:24
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一夜未眠，一直在找一个好点的方法将带alpha通道的png图片叠加到其他三通道图片上。下面进入正题：在这段代码中，cvAdd4cMat 其实是一个宏，由 CA4M_EXCAT 宏来控制它展开成什么。#ifdef CA4M_EXCAT
#define cvAdd4cMat cvAdd4cMat_e
#else
#define cvAdd4cMat cvAdd4cMat_q
#endif注：
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2024-04-02 15:19:15
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RGBA
采用的颜色是RGB，可以属于任何一种RGB颜色空间，但是Catmull和Smith在1971至1972年间提出了这个不可或缺的alpha数值，使得alpha渲染和alpha合成变得可能。提出者以alpha来命名是源于经典的线性插值方程αA + (1-α)B所
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2024-03-23 10:47:25
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在图像处理中，尤其是处理多通道图像时，有时需要对各个通道进行分离，分别处理；有时还需要对分离处理后的各个通道进行合并，重新合并成一个多通道的图像。opencv中实现图像通道的分离与合并的函数分别是split()和merge()。图像通道的分离 split()来看程序：#include <iostream>
#include "11_opencv_mat.h"
using namesp
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2023-08-26 16:15:47
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（一）首先我们看单通道图像： 对于8位单通道图片，其像素灰度为0-255，假如我们想将图像某一灰度值换成其他灰度值，用查找就很好用。例如：我们想将一张图片灰度为0-100的像素的灰度变成0,101-200的变成100,201-255的变成255。我们就可已建立如下的一张表格； 当把此表格应用到图片时，图片0-100灰度的像素灰度就变成0，101-200的变成100,201-255的就变成255。映
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2024-09-08 08:56:09
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图像的行步长步长是一个单独概念，在两个对象间的内存长短。行步长指每一行之间的内存长短 opencv的颜色体系图像通道数问题（转自）描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果一个像素点，有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。而四通道图像，就是R、G、B加上一个A通道，表示透明度。一般叫做alpha通道，表示透明度的。2通道图像不常见，通常在程序处理中会用到
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2024-03-01 15:45:00
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主题 Python OpenCV一、前言Python牛已经不是一天两天的事了，但是我开始也没想到，Python能这么牛。前段时间接触了一个批量抠图的模型库，而后在一些视频中找到灵感，觉得应该可以通过抠图的方式，给视频换一个不同的场景，于是就有了今天的文章。我们先看看能实现什么效果，先来个正常版的，先看看原场景： 下面是我们切换场景后的样子： 转存
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2024-06-11 14:58:37
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