1.图章工具 《仿制图章工具》使用方法：按住alt点击吸取干净的地方，然后松开alt键，按住鼠标左键拖动或左击 擦拭图章区域放大缩小，是按住alt键+鼠标右键左右滑动 当图片中多个图层时，样本中选择“所有图层” 有纹路的图片吸一次就可以，反复吸会模糊 2.裁剪工具下的《切片工具》 要将一张图片裁
转载
2024-02-13 13:20:16
207阅读
本博客只提供基本思路，具体实践，需要自行实践工具1: 画图方式一: 右键选中图片,打开方式选择画图，选择矩形方框，选中图片上的水印,移除即可;方式二: 百度功能十分的强大，打开百度，选择图片标签，在显示的输入框右边显示拍照的图标或者图片的图标，左键单击，点击本地上传，将本地图片上传，即可显示相类似的所有的图片，类似与百度云网盘或者电影显示相类似的电影，原理是一样的;工具2: Photoshop,又
转载
2024-03-13 09:58:11
177阅读
最近开始了解图像处理的一些东西，曝一些读《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》的提要吧，和一个室友找的根据背景来追踪目标的简单代码。提要：0. 概述，提要本书的内容1. matlab编程基础，关于matlab图像处理的部分2. visual c++ 处理图像的部
转载
2024-06-07 06:42:29
86阅读
图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度 这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述：基于亮度差算法：这种方法通过比较图像中相邻像素或同一物体不同部分的亮度差异来检测阴影。假设在同一光照条件下，物体表面颜色应相对一致，若出现较大差异则可能被认为是阴影区域。通过统计分析或者阈值处理，可以区分出阴影并尝试通过某种方式（例如线
转载
2024-07-30 13:48:10
58阅读
在介绍软件之前，我想问各位一个小问题：各位平时用什么图片处理软件来修图呢？PS、美图秀秀？还是ACDSee之类的图片处理软件？今天要为大家介绍的这款软件名为电脑图像工具箱，它是一款功能非常丰富且强大的处理处理软件。实际上，称它为"全能的图片处理工具箱"更加合适，因为它的功能实在是太多了。话不多说，放一张图片感受一下软件的功能到底全面在哪里： 从图中可以看到软件内置非常多的功能模块，
OpenCV 【八】——前景背景分割——ostu算法的原理及实现 实验结果代码实现实现原理参考资料 实验结果代码实现#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
//计算图像灰度直方图
Mat calcgrayhist(const Mat&a
这些年，你可能看过很多这样的新闻：“用 Python + OpenCV 把照片变成油画……”“Python + OpenCV 实现自动扫雷，挑战世界记录……”“Python + OpenCV 实现人脸识别、年龄识别、人脸融合……”“Python + OpenCV 实现自动驾驶……”这些新闻的背后计算机视觉是一门致力于教会计算机” 看 “的科学，其目的是让计算机理解图片的内容。我们都知道，
转载
2024-08-23 20:32:31
18阅读
# 利用Java OpenCV截取图片中的印章
在图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源计算机视觉库，可以帮助我们实现各种图像处理任务。本文将介绍如何使用Java结合OpenCV来截取图片中的印章。
## 安装OpenCV
首先，我们需要安装Java的OpenCV库。可以通过Maven来添加OpenCV的依赖项：
```xml
org.openpnp
opencv
原创
2024-03-13 04:19:46
381阅读
背景在现场下军棋时需要三个人，其中一个人当裁判。如果只有两个人，又想玩军棋，就需要有一个自动裁判机制。想通过手机自动识别棋子上的文字，目前还没有看到专门实现这个功能的软件，因此想自已动手试一试。准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片（模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的，以后再对着真实的棋子拍照吧） 在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取（本项目为
转载
2024-03-31 19:02:56
129阅读
ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下：特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够多的像素点与
转载
2024-08-23 17:48:51
114阅读
前言最近正好遇到了一个图片的效期提取，正好当做一个小练习记录一下。实现效果左边的大图是截取后的原图，右边是提取后的实际图，然后根据提取出来的再进行OCR识别，识别这块就不再说了，这里只是写一下怎么提取的图片。#实现思路1转灰度图、高斯模糊2Canny边缘提取3定义X轴较长的一个卷积进行膨胀操作4查找轮廓，找到符合条件的截取出来01预处理读取图像，转为灰度图，然后高斯模糊。预处理后的图像02Cann
转载
2024-04-11 10:09:15
190阅读
1、显示图片：imread, namewindow, imshow, imwriteMat img = imread("1.jpg"); //读取图片
Mat mask = imread("2.jpg", 0); //读取灰度图片
namedWindow("显示图片"); //创建一个名为“显示图片”的窗口
imshow("显示图片", img); //将图片显示到指定名称的窗口
im
转载
2024-07-08 20:26:23
88阅读
ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够
IR红外原理研究 一. 基础介绍及原理：遥控器的基带通信协议很多，大概有几十种，常用的就有 ITT 协议、NEC 协议、Sharp 协议、Philips RC-5 协议、Sony SIRC 协议等，用的最多的就是 NEC 协议了。 1. 一个完整的IR波形，它主要由5个部分组成：前导码（Head Code）+ 客户码（Customer Code）+ 客户反码 + 数位码（Dat
Python给图片加水印（可批量加水印）小程序代码与免安装应用涉及Tkinter多种控件的运用(框架、标签、输入框、按钮、单选按钮、滑块、下拉菜单等) 目录Python给图片加水印（可批量加水印）小程序代码与免安装应用涉及Tkinter多种控件的运用(框架、标签、输入框、按钮、单选按钮、滑块、下拉菜单等)exe可执行程序V1.1版本V1.5版本V2.5版本问题反馈源程序代码代码打包封装为exe文件
转载
2024-03-01 13:58:31
127阅读
1.cvSetImageROI基于给定的矩形设置图像的ROI（感兴趣区域，region of interesting）大多数OpenCV函数都支持ROI，并将它作为一个独立图像进行处理，所有像素坐标都是从ROI的左上角或者左下角(基于图像结构)开始计算的。void cvSetImageROI（IplImage* image，CvRect rect）；image 图像头,待处理图像rect ROI
转载
2024-05-25 16:41:45
93阅读
首先你安装好了，然后用一个测试文件（没有测试文件可以找后面教程中的图像显示的代码粘贴），可以正常的运行。 然后还不要着急去学习怎么图像处理，因为还要知道一些常识。 准备知识也是很重要 模块 #include
转载
2024-02-26 17:07:42
145阅读
使用仿制图章工具去除使用仿制图章工具去除文字这是比较常用的方法，具体的操作是，选取仿制图章工具，按住Alt键，在无文字区域点击相似的色彩名图案采样，然后在文字区域拖动鼠标复制以覆盖文字。要注意的是，采样点即为复制的起始点。选择不同的笔刷直径会影响绘制的范围，而不同的笔刷硬度会影响绘制区域的边缘融合效果。 使用修补工具去除文字如果图片的背景色彩或图案比较一致，使用修补工具就比较方便具体操作
转载
2024-03-07 12:33:53
179阅读
目录前言1. 学习python自动化办公目的2. 未来持续打卡内容3. 资料来源与思维导图一、PDF处理库1、PyPDF2——基础操作2、pdfplumber——表格抽取3、fitz——图片提取4、pdf2image ——将PDF转为图片二、PyPDF2操作1、批量拆分2、批量合并3、添加水印4、文档加密与解密加密文档解密文档5、页面旋转三、pdfplumber库1、提取文字内容2、提取表格内容
转载
2023-12-06 22:17:11
173阅读
原文作者: 韩鼎摘要本文以“去除图像中的红色印章”为研究对象，应用颜色特征，将图像的前景从背景中分离。编制Python程序并进行仿真，最终提取出的前景图非常令人满意。问题给定如下一张图片：我们希望去除图像中的红色印章，以便能更好地读取文字。技术路线该问题中，字像素为前景（frontground），印章和纸所在的像素为背景(background)。我们希望能将前景(
转载
2022-12-01 09:12:24
5729阅读
