不得不说MATLAB的图像处理函数有点多，但速度有时也是出奇的慢。还是想c的指针，虽然有点危险，但速度那是杠杠的。第二个MATLAB程序，对运动物体的识别与追踪。这里我们主要运用帧差法实现运动物体与背景图像的分离，由于视频中的物体较为简单，我们只对两帧图像取帧差（也是为了提高速度）对于运动物体的提取我们运用了MATLAB里自带的函数bwareaopenbwareaopen（src，i
> 本文介绍了使用animation和pyplot模块实现实时数据流可视化的方法> 鉴于网上这方面资料很少，做一记录供大家学习先说一下自己的需求：为辣鸡项目所迫，有一硬件产生实时数据流，需要采集并动态展示数据变化规律，帧数在20-50帧一.性能较差的方法开始我是不知道有animation这个神器的，就用set_xdata/set_ydata更新数据，pause刷新图像pltx = np
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2024-01-15 17:15:38
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目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果作者ID ：fpga和matlab擅长技术：1.无线基带,无线图传,编解码 2.机器视觉,图像处理,三维重建 3.人工智能,深度学习 4.智能控制,智能优化5.其他一、理论基础阴影是自然界中普遍存在的一种物理现象,图像中阴影的存在会对物体识别、目标追踪等计算机视觉的相关问题造成不利的影响,因此研究图像中阴影的检测和去除算法是
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2024-03-14 19:33:41
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文件用手机拍照片打印时，打印出来总是有黑阴影，如何去掉黑色阴影打印清晰的图片目录文件用手机拍照片打印时，打印出来总是有黑阴影，如何去掉黑色阴影打印清晰的图片1、将需要打印的图片复制粘贴至Word中，可以看出图片有黑阴影2、鼠标放置图片上，点击鼠标右键选择【文字环绕】 中【浮于文字上方】3、鼠标放置图片上，点击鼠标右键选择【设置图片格式】4、在设置图片格式选项卡中点击【图片】，调整【亮度】和【对比度
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2023-10-17 12:21:48
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运行是在matlab下运行的，一共四个脚本文件。 1、视频变成一帧一帧的图片，第一步运行：read_frame obj = VideoReader('D:\fly.avi');%输入视频位置，自行根据视频位置修改D:\fly.avi2、第一种方法：绝对帧差法，运行jueduizhencha NOF=1538; %图片数量,注意手动修改，根据第一步运行出来的帧总数NOF自行修改 fil
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2023-11-10 20:46:06
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帧差法、光流法、背景减除法 运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运运动
MATLAB+VideoReader+二帧间差分法刚刚接触图像处理没多久，由于之前并没有学过C++，所以现在正在用MATLAB做仿真。 今天刚开始目标检测算法的帧间差分法，遇到了很多问题，今晚解决了一部分，记录一下心得。并将相关错误列举出来，避免小白再走弯路。遇到的问题（1）未定义函数或变量 ‘mmreader’。 （2）错误使用 VideoReader/read帧范围必须为 1x2 矢量形式的帧
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2023-12-06 18:57:18
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## 去阴影：使用Python进行图像处理的实践
### 简介
在计算机视觉和图像处理领域，去除图像中的阴影是一个常见的任务。阴影会导致图像中的细节丢失，并影响后续的分析和处理。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的图像处理库和工具，可以帮助我们实现去除图像阴影的任务。
在本文中，我们将介绍使用Python进行图像处理的基本步骤，并使用一个实际的案例来说明如何去除图像中的阴影。
原创
2023-09-06 07:58:19
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展开全部脸部阴影消除是比较复杂的，尤其阴影面积较大的图片。消除大致分为三个过程：首32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333433646437先用选区工具把阴影部分选取出来，然后调亮及调色,大致修复阴影主体部分。然后复制周围正常肤色区域来消除阴影的边缘部分，最后整体调色和处理细节即可下面具体阐述：1、复制背景图层，在副本上将阴影部份选取出来，
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2024-08-09 08:47:16
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在计算机视觉领域，帧差法是一种用于运动检测的重要技术。帧差法通过对连续帧之间的像素变化进行比较，能够有效地识别出视频中运动的物体。这种方法在视频监控、自动驾驶汽车等场景中被广泛应用，因其对计算资源的需求较低而受到青睐。
```mermaid
timeline
title 业务增长里程碑
2019-01 : 视频监控层出不穷，需求急剧上升
2020-06 : 引入基于帧差的
Plotnineplotnine主张模块间的协调与分工，整个plotnine的语法如下：主要包括数据绘图、美化细节采用图层的设计，有利于使用结构化思维实现数据可视化；有明确的起始(ggplot()开始)与终止；图层之间叠加是靠+实现，越往后，其图层越在上方；一个geomxx()函数或statxx()函数可以绘制一个图层；将表征数据和图形细节分开，能快速将图形表现出来，使创造性的绘图更加容易实现。通
帧差法 Python代码import cv2
import os
def two_img(lastframe,nowframe):
img1_path =lastframe
img2_path =nowframe
img1 = cv2.imread(img1_path)
img2 = cv2.imread(img2_path)
# 转为灰度图
f
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2023-06-16 16:28:51
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opencv学习笔记九--背景建模+光流估计背景建模帧差法混合高斯模型混合高斯模型学习方法混合高斯模型测试方法光流估计Lucas-Kanade 算法cv2.calcOpticalFlowPyrLK(): 背景建模帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断
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2024-05-16 04:43:09
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文章目录引言思路伪代码：代码+详解函数详解二值化高斯滤波 引言个人理解：差帧法，就是相邻两帧之间图象的差值，通过对差值进行高斯滤波或者腐蚀、膨胀操作减小图象噪声，可用于运动检测，运动目标追踪等。经检测，精确度较高思路伪代码：1、打开摄像头
2、捕获当前帧
3、捕获后一帧
4、计算帧差值
5、中值滤波
6、二值化
7、高斯滤波
8、显示图象代码+详解# -*- codeing = utf-8 -*
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2024-01-02 15:58:50
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今天和大家谈谈三帧差法来实现运动目标检测吧，其中运动检测画框实现追踪方法多种多样，大家可以自行百度，后面我也会一一实现，今天我先给大家玩玩三帧差法吧；；；；（注释非常清楚哦，程序也极其简单的）帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，基本原理就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化
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2024-08-12 21:27:35
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1.二帧差法实现动态目标检测先上效果图：利用GUI界面显示出来效果图为：实现流程1.利用matlab中的VideoReader函数读取视频流。 2.帧差法：获得视频帧数，用for循环对图像每相邻两帧之间做差，得到差分后的每一帧视频图像（以二帧差法为例，此处也可采用三帧法、ViBe方法、高斯混合建模法得到动态目标检测的二值图像）。 3.对差分后的图像进行二值化处理，然后填充图形区域和空洞，并进行中值
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2024-01-10 17:09:33
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一、帧差分法 摄像机采集的视频序列具有连续性的特点。如果场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果存在运动目标，则连续的帧和帧之间会有明显地变化。1.1 两帧差分法 帧间差分法(Temporal Difference)就是借鉴了上述思想。由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间
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2023-09-05 20:01:30
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在处理图像数据时，阴影的存在可能会影响后续处理的质量，比如物体检测或图像分割等任务。因此，开发一套高效的方法去除图像中的阴影是一个重要的研究方向。在这篇博文中，我将分享我在解决“图片去阴影”问题时的一些经验和思路。以下是我整理的内容结构和各部分详细描述。
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### 图片去阴影技术定位
阴影去除技术在计算机视觉领域得到了广泛关注。尤其是在物体识别、图像分类和场景理解等任务中，阴影的存在通
最近开始确认自己想要在Python和深度学习学习的一个方向，就是图像处理，自己对这部分还是很有兴趣的，所以最近看视频，然后根据代码做了一个图像缺失弥补的程序。这个课程我2年前是看过的，但是因为那时候的笔记本没办法跑这种吃资源的项目，所以工作后自己凑了一台3060的笔记本和2060的台式，专门用来跑程序。以下是对程
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2024-02-21 19:24:48
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在本篇博文中，我将分享用 Python 的 `fitz` 库（又名 PyMuPDF）去阴影的方法。这一过程适合那些希望处理 PDF 文档并去除其中阴影的开发者。以下是详细的步骤，包括必要的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和最佳实践，帮助你轻松解决这一技术问题。
# 环境预检
在进行任何操作之前，首先我们需要确保环境的兼容性。我们将采用四象限图来展示不同环境的兼容性分析。
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