由于图形信号的连续性，当我们想要在光栅显示器上显示图形时，在处理非水平、非垂直且非45°的线段时，直线段或边界会出现锯齿。这是因为光栅显示系统中，使用离散的像素点来显示的图像。因此若我们的像素越大那么锯齿也就越大越明显，像素越小锯齿也就越小越不明显。这是因为我们在光栅化操作时，采样的是像素的中心点。像素的中心点越密集，也就是说我们的采样频率越高。也就是说锯齿出现的原因是因为我们的采样频
OpenCV图像处理 文章目录OpenCV图像处理一、绘图功能二、给图像加文字三、用鼠标作为画笔四、作为调色板的跟踪栏总结 一、绘图功能学习这些函数：**cv.line(), **cv.circle() , cv.rectangle(), cv.ellipse(), cv.putText() 等。 上面的这些函数，你能看到一些相同的参数：img：你想画的图片color：形状的颜色，如 BGR，它是
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2023-12-25 17:10:43
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cv2是一个图片处理的python第三方库，是常用的图片处理工具之一。本文的写作背景是笔者在做一个对图片中特定字母和数字识别的工程，需要自己准备一批图片用于训练构建模型。本文所用到的最初的素材是图-1，那么需要做的工作就是将图中的字母和数字截取处理，并裁剪成统一的大小。具体过程就是先将图片转化为二值图，然后找出图片中的所有
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2024-04-07 19:20:36
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# 使用 Python 和 OpenCV 处理图像锯齿问题
锯齿现象（Aliasing）在图像处理中是一种常见的问题，它通常出现在图像缩放或旋转等操作过程中，导致图像边缘出现羽毛状或锯齿状的影响。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来处理锯齿问题，并给出相关代码示例。
## 什么是锯齿现象？
锯齿现象通常是由于图像在处理过程中失去了一些细节，尤其是在对角线边缘及曲线边缘的表
绘制只是一种近似，因为在离散化过程中肯定会造成误差。举个例子：假设这个有个形状（Shape），需要使用某种颜色来填充。那么有多种不同的可以实现这种操作。其中有的速度快，有的效果好。 Ⅰ 锯齿与反锯齿  
谢卫莹两篇深度学习去噪论文Hyperspectral imagery denoising by deep learning with trainable nonlinearity function(在笔记本上)SSDRN: Deep convolutional networks with residual learning for accurate spectral-spatial denois
图像的阈值处理图像的阈值分割：图像的二值化（Binarization）阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。一、简单阈值选取一个全局阈值，然后把图像分成非黑即白的二值图像。cv2.threshold()【源图像矩阵，进行分类的阈值，高于（低于）阈值时赋予的新值，方法选择参数】返回两个值：阈值，阈值处理后的图像
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2023-09-18 08:56:13
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1.Python3+OpenCV中的shape命令获取图片的高度、宽度、深度import cv2
fn="1.jpg"
img = cv2.imread(fn)
[height,width,pixels] = img.shape
print(height,width,pixels)2.Python3+OpenCV中的 cv2.resize(源文件，目标，变换方法)将图片变换为想要的尺寸#如：要将
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2023-06-20 10:18:34
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最近因为经常对视频进行操作，所以记录下Python用opencv来读写视频的方法。一、opencv读视频python调用opencv来读视频比较简单，可以直接调用cv2.VideoCapture来读取视频和摄像头，基本上，常见的avi和mp4都能够正常读取。cv2.VideoCapture是通过传入数字来读取对应的摄像头，或者通过传入一个路径字符串来读取对应的视频文件。最简单直接的读取视频的例子如
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2023-07-04 20:25:56
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本文以下OpenCV都简写成"cv2"的形式,所有img都默认为一张图片 一、基本操作：1、OpenCV读取和保存图像img = cv2.imread('xx.jpg', flags='用什么模式读取图片[彩色or灰度]')
#读取图片并显示
cv2.imshow('show', img)
cv2.waitKey(0)
#保存图片
cv2.imwrite(path:str, img)2、了解BGR
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2023-07-11 07:20:48
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# 如何使用Python cv2去水印
## 一、流程概述
在使用Python的OpenCV库(cv2)去除图片水印时，通常可以通过以下步骤来实现：
### 步骤概述：
1. 读取原始图片；
2. 检测水印区域；
3. 修复水印区域；
4. 保存处理后的图片。
## 二、具体步骤及代码示例
### 1. 读取原始图片
```python
import cv2
# 读取原始图片
img
原创
2024-06-04 05:07:14
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图像可能在生成、传输或者采集过程中夹带了噪声，去噪声是图像处理中常用的手法。通常去噪声用滤波的方法，比如中值滤波、均值滤波。但是那样的算法不适合用在处理字符这样目标狭长的图像中，因为在滤波的过程中很有可能会去掉字符本身的像素。一个采用的是去除杂点的方法来进行去噪声处理的。具体算法如下：扫描整个图像，当发现一个黑色点的时候，就考察和该黑色点间接或者直接相连接的黑色点的个数有多少，如果大于一定的值，那
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2023-06-23 12:21:53
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# 如何使用Python cv2去除阴影
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python的OpenCV库（cv2）去除图像中的阴影。这是一个常见的图像处理任务，在这篇文章中，我将为你详细介绍整个流程并提供相应的代码示例。
## 整体流程
以下是我们将要执行的步骤的概览，我们将逐一展开每一个步骤。
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开
原创
2024-05-15 07:31:28
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cv2相关知识初步学习python图片操作之opencv图片读入图片显示图片不能显示的问题图片只显示一小部分声明 python图片操作之opencvOpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLA
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2023-07-11 07:08:51
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目录一、图片基本操作1.1 显示图片1.2 图像处理1.3 保存图片二、图像标注操作2.1 文本标注和矩形标注2.2 圆形标注2.3 箭头标注2.4 多边形标注2.5 椭圆标注2.6 轮廓标注2.7 填充多边形2.8 绘制轮廓外接矩形和最小闭圆一、图片基本操作1.1 显示图片import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')
# 显示图片
cv2
解压错误，出来张wbb的图片用Winhex打开压缩包看到PNG文件头，再找到文件尾附一张常见文件头尾的截图将84改成80解开伪加密 rar在伪加密状态下会显示压缩包已损坏或压缩格式未知，所以判断rar伪加密的方法并不难。HEAD_FLAGS 2字节 位标记:(每个数值代表一比特位)0x0001-卷属性(压缩文件卷)Ox0002 -压缩文件注释存(RAR 3.x使用分开的注释块，不设置这个标记。)O
轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现使用方式如下： 1. import cv2
2.
3. img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
4. gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
5.
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2023-11-18 21:01:24
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# Python图像锐化与OpenCV库
图像处理是计算机视觉中的重要领域，而图像锐化是其中一个常见的图像处理操作。锐化可以增强图像中对象的边缘，从而提高图像的清晰度。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python中的OpenCV库对图像进行锐化，并给出相关的代码示例。
## 什么是图像锐化？
图像锐化通过增强图像的边缘和细节，使得图像更清晰。通常，这一过程是通过对图像进行卷积操作，使用特定的
opencv-python笔记1-图像处理基本操作读取图像import cv2
"""读取图像 imread"""
cus = cv2.imread('C:\\8.png',-1)
#print(cus)#输出图像的部分像素值imread参数设置-1是表示保持原格式不变，还有很多别的参数设置，(附在最后) imread能够读取多种不同类型的图像。该函数有返回值，返回值是读取到的图像。还有注意，im
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2024-09-10 11:52:09
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# 如何使用 OpenCV 保存图像
## 整体流程
下面是使用 Python 的 OpenCV 库保存图像的整体流程：
```mermaid
erDiagram
实现图像保存 {
"加载图像" --> "保存图像"
}
```
## 步骤说明
1. 加载图像：首先，我们需要从文件或摄像头中加载图像。可以使用 OpenCV 的 `imread()` 函数来
原创
2024-01-10 12:07:39
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