光流跟踪光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的相应关系。从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是因为场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。 研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到
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2024-04-02 09:59:26
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/****************************
*void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );
*功能：颜色空间转换函数
*参数：
* src：原图
* dst：保存转换后的图
* dstCn：转换方式
* COLOR_BGR2GRAY：转换成灰度图
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2024-10-11 11:29:11
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前言无一、基于OTSU处理不均匀光照图像改进算法为解决不均匀光照下图像二值化问题,提出一种基于最大类间方差法(OTSU算法)的改进二值化算法,将图片分为明亮区域和阴暗区域两部分,分别计算两部分最大类间方差对应的阈值，通过分析阴暗区域特征，判断每一像素点位于明亮区域还是阴暗区域,从而确定每一点的阈值。实验结果表明,该算法可以解决OTSU算法处理光照不均匀图像丢失信息问题,可广泛应用于光照不均匀条件下
vibe是一种像素级的前景检测算法，实时性高，内存占有率低，前景检测准确率高。但是会出现“鬼影”,当然基于对鬼影的处理，也会有相应的对vibe算法的改进。把下面三篇文章看明白，基本就会掌握vibe算法的过程：《 ViBe: a powerful random technique to estimate the background in video sequences》《Backgrou
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2024-04-07 09:23:43
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怎样用ecognition软件实现同一幅图片上的多尺度分割今年由于用到了ecognition软件的对同一图片上分不同分割参数进行分割，在网络上查找了许多资料都没有具体的步骤，所以在这里补充一下步骤给大家。主要步骤为以下几个要点：1.新建工程，导入需要处理的图片，按大尺度来将图片分为需要的几个大区域2.对几个大区域分别赋类别，然后导出其shp（矢量文件）3.再新建一个工程，再次导入需要处理的图片，导
图像平滑处理，从数值上来说是一种平滑化，从图形上来说相当于产生了模糊效果，中间点失去细节。图像平滑处理就是对图像进行滤波，所谓滤波就是重新计算图像中的各个像素点，使该像素点的值与周围的像素点的值相近。计算各个点的值通常使通过指定一个滤波核，并会将该滤波核在图像上滑动，从而能够计算除整幅图像的各个像素点的值。滤波核的大小通过为奇数，一般为3，5，7。OpenCV中的几种滤波方式:均值滤波方框滤波中值
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2024-05-11 19:32:39
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一.预处理1.去噪声根据噪声的种类选择合适的滤波器进行去除。2.去除光亮需从场景中的其他图像提取位于完全相同位置，没有任何对象，并且具有相同光照条件的图像。然后用一种简单的数学运算，删除光这个模式： 1）差分 2）除法 图像差分是最简单的方法。如果有光纹矩阵L和图像矩阵I，去除R的结果是他们之间的差值： R=L-I 除法去除R的结果是 R=255×（1-I/L） 下面给出差分代码
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2024-02-20 21:08:13
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1.摘要在光线不足的情况下拍出好照片对非摄影师来说似乎很神奇。完成弱光摄影需要技巧、经验和合适的设备的结合。在低光下拍摄的图像缺乏色彩和独特的边缘。它们还存在能见度低和深度未知的问题。这些缺点使此类图像不适合个人使用或图像处理或计算机视觉任务。我们将学习改善夜间图像的照明。对于没有摄影技能的人，我们可以使用图像处理技术来增强这些图像。Shi等人在他们的论文“使用亮/暗通道先验对单一图像进行夜间低照
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2024-03-01 12:41:33
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice “平滑处理”（smoothing）也称“模糊处理”（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用
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2024-06-07 13:36:15
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零 前言LBP曾广泛应用于人脸检测以及人脸识别应用中，但在深度学习和卷积神经网络迅猛发展的今天，以LBP为特征的检测以及识别算法并不具有竞争力，但是作为学习案例还是很有借鉴意义的。本文的重点部分是:第一节\第二节\第六节.即介绍灰度不变性和旋转不变性的实现过程以及运用LBP算子计算整个图像的全局LBP特征向量.第三节\第四节\第五节\第六节 可以参考我下文列出的文献.我认为如果要掌握一个知识点,少
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2024-08-23 12:14:08
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案例查看地址：点击这里前面我们学习了平行光源，环境光源，今天我们一起学习一下点光源下的物体的
原创
2023-01-30 16:25:35
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# R语言处理光谱的入门指南
光谱数据的处理在科学研究和工业应用中十分重要。R语言为处理和分析光谱数据提供了丰富的函数库和工具。本文将指导你如何使用R语言进行光谱数据处理。我们将从整体流程入手，并逐步细化每个步骤。
## 流程概览
以下是处理光谱数据的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------
基于眼睛宽高比的眨眼检测在开始之前，电脑需要配置Opencv和Dlib OpenCV配置流程请参考这篇博客：博客链接 Dlib配置过程请参考这篇博客：博客链接 Dlib有一个十分强大的功能就是能够定位人脸的68个关键点，其关键点的分布如下： 基于眼睛宽高比的方法即运用眼睛宽高比的变化来判断是否眨眼，以左眼为例：以x_36表示点36(在上面的图中，应该是点37，实际上在程序中，关键点是从0到67，上
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2024-07-02 18:29:16
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上一节提到过，逐顶点和逐片元有区别，这一节先上图，看效果，下面两张图，大家应该很容易就分辨出区别案例查看地址：点击这里看上
原创
2023-01-30 16:25:30
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此示例显示了在分析之前，作为预处理步骤，如何将图像增强。在此示例中，您纠正了不均匀的背景照明，并将图像转换为二进制图像，以便易于识别前景对象（稻米的各个谷物）。然后，您可以分析对象，例如查找每个米粒的面积，然后可以计算图像中所有对象的统计信息。预处理图像将图像读入工作区。 I = imread('rice.png');
imshow(I) 图像中央的背景照明比底部的背景
## Python OpenCV光照补偿
### 引言
光照是影响图像质量和准确性的重要因素之一。在图像处理和计算机视觉领域，为了获得更好的图像分析和识别结果，我们经常需要对图像进行光照补偿。光照补偿是通过调整图像的亮度，使图像中的对象更加清晰可见。
在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现光照补偿。我们将通过代码示例和图形说明来详细解释每个步骤。让我们开始吧！
##
原创
2023-08-20 04:19:43
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单目相机标定模拟基于OpenCV中的Viz模块，虚拟一个相机，设置相机的内参数。然后在相机视野下放置标定板，通过相机标定算法，最终再获取相机内参数。当然最终相机标定还是存在误差，我猜测主要原因是标定板旋转在变换的过程中，仿射变换导致图像质量下降，角点提取的不准确。当然，这个项目的主要意图还是示意吧，重点在于自己创造数据，虚拟数据。效果图：创建窗口第一步就是创建窗口。一个窗口为主窗口（从上帝视角看标
形态学操作OpenCV中提供了几个非常有用的图像形态学操作Api，其工作原理与卷积类似，但是不同的是我们称卷积为结构元素，计算方式也是有算术运算改为简单几何运算与逻辑运算，而且可以将结构元素定义为任意结构。最常见的结构元素有矩形、线性、圆形、狮子交叉性等。OpenCV支持的图像形态学操作主要有以下几种：膨胀腐蚀开操作比操作黑帽顶帽形态学梯度形态学操作方法morphologyEx(Mat src,
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2024-09-26 15:38:11
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计算机视觉：OpenCV相机标定 文章目录计算机视觉：OpenCV相机标定1.针孔照相机模型：2.相机标定Python+OpenCV实现相机标定 1.针孔照相机模型：针孔照相机模型是一种经典的相机模型，它将相机视为一个针孔，将场景中的点投影到成像平面上。在这个模型中，相机的内参和外参描述了相机的几何形状和相机的姿态。相机的内参矩阵描述了相机的内部几何形状，包括相机的焦距、像素尺寸和像素坐标原点。相
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2024-09-27 13:18:09
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# 用 Python 和 OpenCV 消除无人机照片中的阴影
在处理无人机拍摄的照片时，光照角度导致的阴影是一个常见问题。接下来，我们将通过一系列步骤来消除这些阴影。
## 流程概览
以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
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原创
2024-10-10 04:54:40
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