评论区就有小伙伴问，可不可使用Python去除图片水印的方法呢？ 这个肯定有啊，不过由于图片水印的种类有很多，今天我们先讲最简单的一种。...参考别人的方法，我发现可以用多种方法去除水印。大致原理比较相似，下面先讲OpenCV的方法。 OpenCV + Numpy 本方法需要使用的库：cv2、numpy。...色彩转换 回到本文一开始，我们想去除文档图片中的水印。 上图中我选取了三个点，这三个像素点分别对应背景白色、黑色字体以及灰色的水印。 我们现在要做的事，就是想办法把水印转换成白色背景。...希望把图片整体的像素颜色做一个改变，原有黑色字体尽量跟原来一致，而水印部分则一定要≥255，然后就可以通过np.clip()限定区间，使之都变成[255,255,255]。...不过通过线性回归改变整体图片颜色，也会影响原有的黑色文本，导致其颜色发生了微微变化。 那我们能不能简单粗暴一点！只改变水印的颜色呢？ 也可以试试。
为什么有三兄弟？ 那到底为什么要设计出这三层呢，直接绘制不好吗？为什么要增加这样的复杂度呢？...一切都如我们期望的那样，按钮交换过来了并且点击事件也都正常...等等！怎么按钮的颜色没动！ 这就是我们前面提到的判断逻辑，复用机制了！...，我们本来期望Flutter能发现两个按钮的颜色不一样从而去重新绘制。...但是颜色是在State里面定义的，State并没有被销毁，因此只根据运行时类型Element最终会认为没有修改，所以我们看到颜色没有更新，那为什么文字跟点击事件变了呢，那是因为这俩是从外部传递过来的，外部重新创建了呀...这下Flutter再也不会认为没有改变啦，再次运行项目，这下按钮切换的同时背景色也会跟着改变了。 好啦，到了这儿，Flutter的基本工作流程我们算是搞明白了，怪不得它频繁build却不卡顿！
小伙伴可能会问，当我们拥有像Caffe和Keras这样的工具时，为什么要使用拥有21年历史的OpenCV库。...在OpenCV和Darknet上进行YOLOv3培训时CPU性能 颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物的图像，或者从单一的背景图像中提取其他彩色物体。...颜色分割示例 从以上示例中可以看出，尽管OpenCV是一种更快的方法，但是它对于图像的分割结果并不是非常的理想，有时会出现分割误差或者错误分割的情况 接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行颜色的分割...模糊后的图像 如果小伙伴对图像滤波感兴趣，可以在这里进行了解https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc...即使我们可能想到通过使用颜色选择器工具来了解像素值，但是仍然需要进行不断的尝试，以便在所有像素中获取期望的像素，有些时候这也可能是一项艰巨的任务。
OpenCV 对「数字图像」提供了很多种功能函数，图像是由像素组成，而每个像素包含了颜色、亮度、饱和度等信息，这些信息在计算机中都是以数据的方式保存（通常是各种类型的数字），OpenCV 很擅长操作和处理这些数据...本文作为 「OpenCV-Python 专栏」的门口篇，将介绍如何安装 OpenCV 以及如何读取、显示、保存图片。...cv2.imread() 接收2个参数：参数1: 本地图片的文件路径。不能直接读取网络上的图片。要读取网络图片，可以使用 requests 库下载图片并将其转换为 OpenCV 能识别的格式。...显示图片Python 不像 JS 那样可以直接在浏览器运行，用 JS 版的 OpenCV 可以直接将图片渲染到浏览器页面里，而 Python 版需要使用 cv2.imshow() 方法创建一个窗口，然后把图片丢进去显示...OpenCV 的操作对象是图片，以后学到更高阶的方法时经常需要使用 cv2.imshow() 将图片输出来看看，这其实有点像我们在控制台查看日志的功能。所以 cv2.imshow() 方法一定要记住。
大家不用疑惑啥时候关注了一个叫【Opencv视觉实践】的公众号呢？因为【行走的机械人】改名字了。本号想专注分享计算机视觉相关的有趣东西，虽然【行走的机械人】这个名字我超喜欢，但太不鲜明了。...所以我就去找了个opencv的logo，再用PPT配上个字，就有了： 然后我去我关注的公众号列表了看了一下： ？？？？？ 这个绿油油的头像是怎么回事！...这颜色着实让我想起了一些不好的事情，所以我想把背景替换成钢铁侠的老爷金那种颜色。 大家不要看我关注这么多opencv公众号惊讶哈，作为写公众号的，当然要向同行学习了。...但其实这些公众号对于我opencv能力的提升帮助属实不大，因为大号们在成为大号后，发布的文章水平也不再是我这入门小白能看的懂的了。...所以大家应该多关注一些像我这种辛勤耕作（经常断更）专心做内容的小号，嘿嘿 （其实换背景确实很简单啦，方法也很多，我只是想水一篇文章而已，毕竟今天换名字又换头像了嘛） 思路就是，首先要把opencv的三个圈圈给抠出来
1、加法运算 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。...OpenCV功能将提供更好的结果。因此，始终最好坚持使用OpenCV功能。 2、图像融合 这也是图像加法，但是对图像赋予不同的权重，以使其具有融合或透明的感觉。...它们在提取图像的任何部分、定义和处理非矩形 ROI 等方面非常有用。 下面我们将看到一个例子，如何改变一个图像的特定区域。 我想把 OpenCV 的标志放在一个图像上面。...如果我添加两个图像，它会改变颜色。如果我混合它，我得到一个透明的效果。但我希望它是不透明的。如果是一个矩形区域，我可以使用 ROI，就像我们在上一章中所做的那样。...但是 OpenCV 的 logo 不是长方形的。所以你可以使用如下的按位操作来实现: 我想在图像上方放置OpenCV徽标。如果添加两个图像，它将改变颜色。如果混合它，我将获得透明效果。
注意:OpenCV的加法和Numpy的加法是有区别的。OpenCV加法是一个饱和操作，而Numpy加法是一个模数操作。...图像的添加是按照下面的公式进行的: 通过改变α从0→1，你可以在一个图像和另一个图像之间进行很酷的过渡。 这里我取了两张图片来混合。第一张图片的权重为0.7，第二张图片的权重为0.3。...它们在提取图像的任何部分（正如我们将在接下来的章节中看到的那样）、定义和处理非矩形的ROI等方面将非常有用。下面我们将看到一个如何改变图像中某一区域的例子。 我想把OpenCV的标志放在一张图片上面。...如果我将两张图片相加，它将改变颜色。如果我把它们混合起来，我就会得到一个透明的效果。但我希望它是不透明的。如果它是一个矩形区域，我可以像我们在上一章做的那样使用ROI。...但是OpenCV的标志不是一个矩形的形状。所以你可以用位操作来做，如下图所示。
基于OpenCV的颜色检测和分割的隐形斗篷 如果你是个哈利波特迷，你就会知道什么是隐形衣。是的！这是哈利波特用来隐身的隐形衣。当然，我们都知道隐形衣不是真的——它都是图形上的诡计。...在这篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV中的简单计算机视觉技术创建我们自己的“隐形衣”。文末会分享 C++和python的代码。 哈利波特的隐身衣效果 那是哈利·波特在试他的隐形衣!...我们用一块红色的布做我们的斗篷。为什么是红色呢?为什么不绿色的吗?当然，我们可以用绿色，红色不是魔术师的颜色吗？除了此之外，像绿色或蓝色这样的颜色也可以稍微调整一下。 其基本思想如下: 1....所以你可以通过检查这个返回值来检查视频的结束。 为什么捕获背景图像使用'循环' 因为背景是静态的，我们不能简单地使用一个帧吗?当然，但是与多帧图像相比，捕获的图像有点暗。...https://www.learnopencv.com/color-spaces-in-opencv-cpp-python/ 所以当我说，我需要一个特定的颜色，选择色相组件，然后根据饱和度组件，我得到了那个颜色的不同的阴影
图像加法 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。...OpenCV功能将提供更好的结果。因此，始终最好坚持使用OpenCV功能。 图像融合 这也是图像加法，但是对图像赋予不同的权重，以使其具有融合或透明的感觉。根据以下等式添加图像： ?...它们在提取图像的任何部分(我们将在后面的章节中看到)、定义和处理非矩形 ROI 等方面非常有用。 下面我们将看到一个例子，如何改变一个图像的特定区域。 我想把 OpenCV 的标志放在一个图像上面。...如果我添加两个图像，它会改变颜色。如果我混合它，我得到一个透明的效果。但我希望它是不透明的。如果是一个矩形区域，我可以使用 ROI，就像我们在上一章中所做的那样。...但是 OpenCV 的 logo 不是长方形的。所以你可以使用如下的按位操作来实现: 我想在图像上方放置OpenCV徽标。如果添加两个图像，它将改变颜色。如果混合它，我将获得透明效果。
它跟 return、break、continue 和 yield 之类的非空操作相比，最大的区别是它不会改变程序的执行顺序。它就像我们写的注释，除了占用一行代码行，不会对所处的作用域产生任何影响。...但是，如果你有其它语言的基础，你也许会好奇：为什么 Python 有这么独特的 pass 语句，而别的语言却没有？ Python 这么设计，到底是出于什么原因呢？...使用缩进来划分代码块（至于原因，请查阅《Python为什么使用缩进来划分代码块？》）...block 原因是注释并非有效的语法内容，它会被 Python 解释器忽略掉（ignore），不像 pass 语句那样是“有效的语法内容，但是跳过”。...但是，由于 Python 不使用花括号，它无法像某些语言那样直接定义出空函数，即写成void test(){} 。
这很容易（基本上使用我们在前一个教程中使用的相同代码，我们用一个新的东西替换了图像区域（ROI）），但是如果我们只想要标志部分而不是白色背景呢？...或者，你也可以专门筛选出特定的颜色，然后将其替换为场景，就像我们用其他方法替换ROI（图像区域）一样，就像绿屏的工作方式。 为了像这样过滤，你有几个选项。...首先是输入图像，然后是掩码，然后是主要对象的矩形，背景模型，前景模型，要运行的迭代量以及使用的模式。 这里改变了掩码，使得所有像素 0 和 2 转换为背景，而像素 1 和 3 现在是前景。...输出： 十五、MOG 背景减弱 在这个 Python OpenCV 教程中，我们将要讨论如何通过检测运动来减弱图像的背景。.../opencv-python-foreground.mp4 这里的想法是从静态背景中提取移动的前景。
参考链接： Python pass语句 原标题：Python 为什么要有 pass 语句？ ...它跟 return、break、continue 和 yield 之类的非空操作相比，最大的区别是它不会改变程序的执行顺序。它就像我们写的注释，除了占用一行代码行，不会对所处的作用域产生任何影响。 ...但是，如果你有其它语言的基础，你也许会好奇：为什么 Python 有这么独特的 pass 语句，而别的语言却没有？ Python 这么设计，到底是出于什么原因呢？ ... 原因是注释并非有效的语法内容，它会被 Python 解释器忽略掉(ignore)，不像 pass 语句那样是“有效的语法内容，但是跳过”。 ...但是，由于 Python 不使用花括号，它无法像某些语言那样直接定义出空函数，即写成void test(){} 。
总之，越是容易理解和阅读的代码当然越好了。 这不，关于编程语言Python和Ruby谁更可读，网友都吵翻了。 很多网友站队Ruby，这是为什么呢？...第二个是在我们的类中添加一个 __str__ 方法： 这样我们就能更轻松地打印标题了。 那如果我想要改变这篇博客的标题呢？ 同样很简单。 让我们看看同样的步骤在Ruby里表现如何。...让我们来试着打印这篇博客的标题。 oops！出现了未定义的方法（undefined method）。 在Ruby中，无法像在Python中那样访问实例变量。你需要一个getter。...你也不能直接设置属性——你需要一个setter： 现在我们再试着运行看看。 到现在Python和Ruby的可读性似乎都不错，等等，让我们看看下面的测试。...而在Ruby中，我们可以访问post.count，但我们不能像在 Python 中那样访问 BlogPost.count。 由于这是一个类变量，我们需要能够从类本身访问它。
假设：视频的第一帧不会包含运动，而仅仅是背景——因此我们可以使用第一帧来建立背景模型。 显然我们此处建立的假设有些太大了。但是再说一次，我们的目标是要在树莓派上运行这个系统，所以我们不能做的太复杂。...注意：如果你下载了本文的源代码并打算应用到你自己的视频文件上，你可能需要改变cv2.threshold 的值和--min-area 参数来获得你所在光照环境下的最佳效果。...为了测试我们使用Python和OpenCV搭建的运动监测系统，我录制了两个视频文件。 第一个文件是example_01.mp4 ，监视了我公寓的正门，当门被打开时完成检测。...feature=oembed 现在，我安装在用于监视厨房和客厅的摄像机表现如何呢？然我们一探究竟。...python 1.py 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 学习—用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象
正确的颜色混合 post15image1.png 正确呈现三原色之间的渐变 物理上正确的颜色渐变（例如，沿着颜色之间的失焦边缘，你会得到想要的），在中点周围同样明亮，代表两种颜色之间的平均。...不正确的渲染会导致过高的对比度，就像我们刚刚调高了相机的曝光度或粘上了一个不亮的滤镜。 叠加75%的黑色不应该完全盖住明亮的区域，也不应该压坏黑色。想一想，如果你有4盏灯，关掉3盏，场景会有多亮。...我们有理由想要一个不同的效果，这就是为什么我们有混合模式，但这些是明确的设计选择。...透明度混合需要像本例中那样工作，以便像字体和形状抗锯齿这样的东西能够正常工作并看起来正确，在不同的背景颜色下具有一致的重量和平滑的边缘。...就像你不能在没有解压的情况下混合两个MP3文件的比特，并期望得到像两个声音正确混合在一起的东西一样，你不能把两个sRGB颜色值，混合起来，并期望得到正确的颜色。然而，每个主要的浏览器都是这样做的。
由于大家可能希望使用，所以这似乎向后看，dilate但是这些方法通常适用于图像的白色部分。在我们的案例中，我们正在“侵蚀”白色背景以使数字看起来更大。...由于数字的大小应相同，并且在相同的Y上对齐，因此我们可以丢弃它认为是数字的任何轮廓，但不能像其他轮廓那样将其对齐和调整大小。...当我们过滤轮廓时，我们收集了可能是十进制的正方形轮廓。从上一步获得经过验证的数字轮廓之后，我们将找到数字的最左x位置和最右x位置，以确定我们期望的小数位数。...当时，我什么都找不到，因此最终编写了一个快速实用程序，该实用程序将从Python中获取分类数据并将其序列化为JSON文件，我可以在OpenCV的FileStorage系统的C ++端使用它。...然后，我用图像中期望的数字来命名每个文件，并用小数点“ A”表示。应用程序可以加载该目录中的每个图像并预测数字，然后将其与文件名中的数字进行比较以确定是否匹配。
【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程，全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述，简单易学，内容翔实，满满干货！...Python系列课程介绍： -《OpenCV Python零基础入门教程》 零基础入门OpenCV、力助你打牢OpenCV Python图像处理基础知识点，不再为怎么开始学习计算机视觉与OpenCV而迷茫...-《OpenCV Python图像与视频分析》 详细讲述图像二值化的各种方法，二值图像分析的连通组件分析，轮廓发现与轮廓分析，轮廓测量，几何距分析，距离变换、点多边形测试， 基于HU距不变性的轮廓匹配与几何形状识别案例...视频读写，视频背景分析，前景对象mask提取与背景提取，颜色物体对象跟踪，实时人脸检测，实时车道线检测等内容。 图像几何分析案例： ? 视频对象跟踪： ? ? 视频背景对象与前景图像提取： ? ?...当你还在犹豫是否要学习OpenCV计算机视觉的时候，别人已经学完开始工作了！技术改变人生，努力成就梦想！
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...我们在多次迭代中使用OpenCV函数“ dilate（）”和“ erode（）”来获得如下输出。 ? 如我们看到的那样，边缘现在已经完成并且比以前光滑得多。...逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。 另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。 这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。...我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。...对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（
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