曾几何时，「抠图」是一个难度系数想当高的活儿，但今天要介绍的这款神工具，只要 3 行代码 5 秒钟就可以完成高精度抠图，甚至都不用会代码，点两下鼠标就完成了。感受下这款抠图工具抠地有多精细： 是不是很赞？什么 PS 、PPT 修图都 low 爆了，你软件还没打开，我这边都修完了。这款工具叫：Remove.bg 。基于 Python、Ruby 和深度学习技术开发，通过强大的 AI 人工智能算法实现
用鼠标截取图像区域是一种常用操作，我参考了网上众多实现的方法，觉得以下方法最简洁。特此学习并分享。1.截取矩形区域 下面程序实现了从视频中选择一个区域并单独显示。程序1//**************本程序练习了鼠标回调函数*********************
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <
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2024-02-27 22:16:59
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OPENCV入门学习即opencv基本函数介绍(一)1、基础功能imread函数从文件夹中读取图片，imshow函数将图片显示img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg')
cv.imshow('Park', img)cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)将img图片转化为灰度图gray = cv.cvtColor(i
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2024-04-26 17:21:16
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# Python OpenCV 图像抠图实现教程
## 引言
本教程将指导你如何使用Python和OpenCV库实现图像抠图。首先，我们将介绍整个实现过程的流程，并使用流程图进行展示。然后，我们将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和注释。最后，我们将使用饼状图展示每个步骤所占的比例。
## 整体流程
下面是实现图像抠图的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-01-29 04:52:47
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上一篇我们学习了图像处理形态学相关知识点，相信大家学习之后已经对形态学有了足够的理解了，那么接下来，我们一起来学习一下图像处理中的边缘检测吧！我们将会重点学习边缘检测各种算子和滤波器 --- Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器，本篇我们将会学习Canny算子的原理与用法！一、理论边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化
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2024-06-17 19:06:05
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稿定设计，这是一款在线的图片设计网站，抠图是这个网站一个比较特色的功能：进入网站后，用微信登录后即可通过上传图片，进行抠图，这里以上传一张胡歌的照片为例，进行抠图处理：抠图时，对不太复杂的图片 ，只需要用蓝色笔刷，进行保留处理即可，比如像我这样：第一步：简单地将人物轮廓画一下，确定要保留的区域第二步：再将要扣除的区域画一下，确定要删除的区域，整个过程，3-5秒即可完成，右侧会实时显示扣除的结
引言前面的文章中，我们有用过图像方法或者缩小的函数 resize() ，这个函数既可以放大图像，也可以缩小图像，其中：缩小图像：一版使用 CV_INETR_AREA （区域插值）来插值。放大图像，一般使用 CV_INTER_LINEAR （线性插值）来插值。图像缩放除了可以使用函数 resize() ，还有另外的一种方式 —— 「图像金字塔」。图像金字塔是什么？在说清楚什么事图像金字塔之前，要先介
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2024-07-12 16:23:49
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python图像处理的抠图
原创
2023-10-21 04:10:11
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OpenCV基本的函数整理头文件两种格式 #include <> #include “” Mat srcImage = imread (“1.jpg”); // 载入原图 imshow ("【图像显示】",srcImage); // 显示图像 Mat dstImage ; // 声明Mat类型的变量 Mat element = getStructuringElement(MORPH_R
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2023-12-18 23:53:12
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Photoshop抠图教程:抠图基础知识关于抠图的初步认识一、 抠图的本质所谓抠图，就是将要与不要的图形区分开，也可以说：抠图的本质是更换背景。其具体表现有下述三种情况：1、更换为透明背景。这是名副其实的抠图。它实际上只能是：将不要的部分透明化(并不是真的换了一个透明背景)。如；创建选区，再拷贝-粘贴。2、更换为纯色背景。为上述真正意义上的抠图奠定基础。如：利用KnockOut软件或在P
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2023-11-12 20:10:16
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Image Matting（抠图）技术介绍：序言 最近项目需要开始研究图像处理中的image matting技术了，中文简称抠图技术。刚接触这项技术时一直有些疑虑，这个和图像分割技术有什么差别，然后大概懂了。基本抠图都要人工交互，而分割技术则是全自动的，当然有人工介入的抠图分割在准确性上要远高于常规的图像分割技术，其实近两年不少文章都将分割技术
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2023-11-30 14:39:49
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前言在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。比如我要对一幅图进行抠图操作，这就要用到Mask了，那我就以抠图为例，解释Mask在里面的作用。先上程序，再一句一句剖析。该程序的
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2024-03-28 09:48:15
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一.实现效果（效果不好 能用 ）：二.py流程图三.方法2. py代码import cv2 #cv2库
import os
import tkinter.filedialog #tk 是ugi库 选择文件对话框的格式打开和保存图片库
import numpy as np #NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展
import matplot
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2024-01-23 21:53:15
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一.opencv 裁剪说明效果展示,要裁剪的图片 裁剪出的单词图像(如下)这里程序我是用在paddleOCR里面,通过识别模型将识别出的图根据程序提供的坐标(即四个顶点的值)进行抠图的程序(上面的our和and就是扣的图),并进行了封装,相同格式的在这个基础上改就是了[[[368.0, 380.0], [437.0, 380.0], [437.0, 395.0], [368.0, 395.0]],
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2023-09-20 13:57:44
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在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。比如我要对一幅图进行抠图操作，这就要用到Mask了，那我就以抠图为例，解释Mask在里面的作用。先上程序，再一句一句剖析。该程序的功能
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2024-04-17 09:20:58
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opencv实战从0到N （16）- 分水岭算法分割（抠图）1，概述：分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着
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2024-06-11 08:07:39
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效果OpenCV函数知识点imread()功能：载入图像 函数原型：Mat cv::imread ( const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR ) 参数1：打开的文件路径 参数2：图像类型，-1表示当前导入图像的解码类型，0表示单通道，1表示三通道cvtColor()功能：颜色空间（通道数）转换 函数原型：void cv::cvt
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2023-10-10 11:43:03
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使用opencv实现自定义抠图导语环境原理设计思路代码实现原图运行效果图片 导语寒假期间也都是基本学些比较基础的东西，也没有做些什么。
这次是突然想换头像，电脑上又没有Photoshop，就想着自己实现一个简单的抠图程序，纯属是好玩而已。
本次程序就直接采用暴力的方法对每个像素点进行修改，如果在算法上有什么指教的也可以相互讨论环境Qt Creator 4.8.1（community）
OpenC
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2023-08-23 17:30:26
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1、实战项目（找中线） 目标是从面对这种简单环境用opencv画出中线，下面是过程实现 2、opencv-python基于HSV抠图这种环境看似简单，但是用灰度处理二值化的效果奇差，最后选择用HSV进行分割。先导入包：import cv2
import cv2 as cv
import numpy as np然后把图片用cvtColor转化成HSV格式img=cv.imread
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2023-10-12 07:46:57
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机器视觉是人工智能以及物联网的关键技术构成，近些年来我国机器视觉飞速发展，部分技术位居世界领先地位，已经形成了集底层开发、软硬件集成以及各行业应用为一体的完整产业链。一个机器视觉系统大体分为了图像采集和图像处理两个部分，图像采集是工业相机与PC端通过图像采集卡相互链接，图像采集卡接收工业相机的模拟信号或数字信号，并将信号处理转换为适用于PC端的信息。目前我国在图像采集卡领域发展较为成熟。图像采集卡
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2024-08-05 12:16:28
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