[opencv][cpp] 学习手册3：案例数量统计、修复旋转切边、直线提取00_Canny_多滑动条案例.cpp 18_距离变换.cpp 19_案例_统计物品的数量.cpp 20_案例_修复图像.cpp 21_案例_图像切边.cpp 22_案例_图像旋转和切边.cpp 23_提取出直线.cpp 文章目录[opencv][cpp] 学习手册3：案例数量统计、修复旋转切边、直线提取00_Canny_
OpenCV基于颜色信息的车牌提取车牌提取的方法主要有：基于纹理特征分析法、基于数学形态学分析法、基于边缘检测的定位分析法、基于小波分析的定位分析法、基于彩色信息的定位分析法，本文采用的方法是基于颜色信息的定位分析法。 本文主要参考了以下这一篇博客，该博客是用C++编写的算法，我参考其方法用Python实现了一遍。参考的博客（C++编写的算法） 在代码中，我详细地注释了每一个步骤流程以及一些注意事
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2024-07-04 06:13:34
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# 使用OpenCV与Python提取白色图像
在图像处理的领域中，颜色的提取是一项常见且非常实用的技术。个人或工程师可能会需要从复杂背景中提取特定的颜色，例如白色。本文将介绍如何使用OpenCV库和Python语言来提取白色，并演示如何通过实际代码来实现。我们还将通过饼状图展示不同颜色的比例，帮助更好地理解颜色提取的效果。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source
# Python OpenCV 提取白色轮廓
在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，它为图像处理提供了许多便捷的方法。本文将探讨如何使用 OpenCV 提取白色轮廓，特别是在图像中识别与提取白色区域的应用。
## 什么是轮廓？
轮廓是图像中物体的边界，是一种描述形状和边缘的重要特征。提取轮廓可以帮助我们进行物体识别、跟踪和分类等任务。通过提取图像中的白色轮廓，我
原创
2024-08-11 07:15:56
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# Python OpenCV 提取白色部分的实现
## 引言
在进行图像处理的过程中，经常需要从图像中提取特定颜色的部分。本文将教会你如何使用Python和OpenCV库来提取白色部分。首先，我们将介绍整个流程，并用表格展示步骤。然后，逐步说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 流程
以下是提取白色部分的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[
原创
2023-10-11 12:14:43
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矩是描述图像特征的算子，被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。几何矩与中心矩图像几何矩的计算方式如式(7.8)所示：其中是像素处的像素值。当x和y同时取值0时称为零阶矩，零阶矩可以用于计算某个形状的质心，当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩，以此类推。图像质心
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2023-12-23 16:33:14
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文章目录一、颜色通道1.通道分离：split()2.通道合并merge()二、效果三、访问像素1.单位2.方法（1）at动态地址计算①i单下标②i、j行列双下标（2）迭代器（3）指针 一、颜色通道1.通道分离：split()原型void split(
InputArray m,
OutputArrayOfArrays mv;
)参数m：要进行分离的图像mv：输出的通道容器。一般是vector&
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2024-03-09 23:22:47
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import cv2
img = cv2.imread(“E:/tuku/2019-10-28_10_36_21_370.bmp”,0)
median = cv2.GaussianBlur(img, (53,53),3)
#img=img[100:400,450:1000]#emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret1,th1 =
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2024-08-23 20:32:09
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本案例基于图像的梯度和颜色特征，定位车道线的位置。在这里选用Sobel边缘提取算法，Sobel相比于Canny的优秀之处在于
原创
2022-06-01 17:45:42
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实现自己的线性滤波器 目的本篇教程中，我们将学到： 用OpenCV函数 filter2D 创建自己的线性滤波器。 原理 Note以下解释节选自Bradski and Kaehler所著 Learning OpenCV 。 卷积高度概括地说，卷积是在每一个图像块与某个算子（核）之间进行的运算。 核是什么？核说白了就是一个固定大小的数值数组。
关于提取车道线的问题，请大佬指教提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图
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2024-06-04 11:13:52
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Canny算子是John.F.Canny于20世纪80年代提出的一种多级边缘检测算法。该算子最初的提出是为了能够得到一个最优的边缘检测，即：检测到的边缘要尽可能跟实际的边缘接近，并尽可能的多，同时，要尽量降低噪声对边缘检测的干扰。是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用的图像处理方法。总共可以分为五步：高斯模糊GaussianBlur。将输入的彩色图像进行高斯模糊来去掉噪声灰度转换cvtColor。
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2024-08-14 11:59:20
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Opencv图像轮廓提取0. 实现结果如下：1. 打开图像代码2. 轮廓提取函数3. 代码实现 本文主要实现了图像的轮廓提取，首先先给出直观的轮廓实现结果：0. 实现结果如下：1. 打开图像代码注意图片存放路径不能出现中文，不然会报错！CString defaultDir = _T("请选择路径"); //设置默认打开文件夹
CString fileFilter = _T("文件(*.jpg;
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2024-04-24 22:53:56
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1.图像边缘填充1.1卷积边界问题图像卷积的时候边界像素不被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，只有当3X3的滤波时候有一个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有两个像素边缘没有处理。1.2.处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在四周各填充1各像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理hi后再去掉这些边缘，openCV中默认的处
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2024-03-15 19:55:01
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之前的任务是把如下的一个直钢管图像进行处理，提取出中心线，用到了骨架细化算法以及一些常用的opencv处理。思路就是：预处理通过灰度得到二值图像——二值图形态学处理——骨架细化提取中心线——霍夫概率检测直线——画出目标直线。 csdn搜索【7】OPencv骨架细化算法。亲自测试了可以直接用，不需要调整，但是要注意：（1）输入的二值图像目标区域是白色，背景是黑色（2）可能直接输入原图会加载
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2023-10-12 09:52:51
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Opencv特征提取与检测学习01：Harris角点检测1.什么是harris角点检测harris角点检测是harris于1998年提出的检测图片角点位置的一个理论。具体理论（我的理解） 如上图，W是我们定义的图像窗口，W（x,y)是窗口一个像素值，后面的一串是像素梯度。当采取近似计算时，E(u,v) 约等于下面的这个式子。 Ix2,Iy2是图像像素点在x、y方向的二阶梯度，Ix,Iy则是一阶梯度
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2024-04-12 13:34:50
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基于opencv的车道线识别（方法二）效果图语言：平台：所需的库步骤及原理1.导入库2.二值化3.提取感兴趣区域4.剔除噪点5.找出值不为零的点（即车道线），并将其绘制在原图上。完整代码 效果图语言：python平台：pycharm所需的库matplotlib
numpy
cv2步骤及原理1.导入库import matplotlib.pyplot as plt
import nu
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2023-08-30 16:19:33
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## Python OpenCV提取某条线
### 引言
OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库。它提供了丰富的函数和工具，可用于处理和操作图像。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来提取给定图像中的某条线。我们将使用OpenCV的线检测函数来实现这一目标，并通过代码示例来说明。
### 准备工作
在开始之前，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在Python
原创
2023-10-03 07:36:43
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前言当前，国家电网正在研制用于更换电力金具的机器人，最基础的功能是电力螺栓的紧固和拆卸功能，这一功能的实现依赖于视觉检测和视觉定位算法，本文仅是其中的一小部分内容。如何确定六边形角点和中心点（形心）假设原始图片经过图像处理变成了中间这种黑白二值图，接下来通常要做的就是霍夫线变换求出六角螺栓的六条边线。1、概率霍夫线变换确定直线|cv2.HoughLinesP() 经过霍夫线变换后可以得到大致的六条
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2024-05-07 23:45:46
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本篇文章和大家分享一些Opencv中的图像梯度算法，Canny算子以及图像金字塔。目录图像梯度 Sobel算子 Laplacian算子Canny边缘检测图像金字塔 金字塔混合参考图像梯度概念： 把图片想象成连续函数，因为边缘部分的像素值是与旁边像素明显有区别的，所以对图片局部求极值，就可以得到整幅图片的边缘信息了。不过图片是二维的离散函数，导数就变成了差分，这个差分就称为图像的梯度。垂直边缘提取:
