改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等） 原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。...主要思想：边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换 import numpy as np import cv2 # 这个成功的扣下了ppt白板 srcPic = cv2.imread...threshold(greyPic, 130, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(binPic.shape) median = cv2.medianBlur(binPic, 5) # 进行边缘检测...，决定把图片分为四等份，每个区域的角度来划分点， #默认四个角分别分布在图像的四等分的区间上，也就是矩形在图像中央 # 我们把所有点的坐标，都减去图片中央的那个点（当成原点），然后按照x y坐标值的正负...用到的图片 ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
图像边缘提取的基本思路是：如果一个像素的颜色值与周围像素足够接近（属于低频部分）则认为是图像背景或者内部，如果一个像素的颜色值与周围像素相差很大（属于高频部分）则认为是图像边缘。...在具体实现时，边缘提取有很多种方法，分别采用不同的卷积和，针对不同类型的边缘。下面代码的思路是：如果一个像素的颜色值与其右侧和下侧像素都足够接近则认为不是边缘，否则认为是边缘。..., (0,0,0)) for w in range(width-1): for h in range(height-1): #分别获取原始图像当前位置、下侧、右侧像素的颜色...3] c2 = im.getpixel((w,h+1))[:3] c3 = im.getpixel((w+1,h))[:3] #如果足够接近，在空白图像中绘制白色...使用上面的代码提取出来的边缘： ?
因此从图像中提取那些有意义的结构数据是一项具有意义的工作，同时对于计算机来说也是非常有挑战性的。 ...公式(5)中的λ是一个不可或缺的权重它用来控制图像的光滑程度，但是仅仅调节它不会使纹理分离太多。而增加λ也会造成图像的模糊并且纹理反而保留下来。 一般λ选取为0.01到0.03之间。...空间尺度参数σ控制了公式(4)中窗口的大小，它的选取取决于纹理的尺度大小并且在结构纹理分离过程中至关重要，经验的选取σ为0到8之间，图2说明了增强σ可以很好地抑制纹理。...最后合成这两层图像获得图8(f)。相对于传统的方法，该矢量化算法可以产生更好地效果：不丢失边缘和细节信息。 本文的算法还可以用于边缘提取。...图9展示了一个例子，该幅图像中包含很明显的前景和背景的纹理，这往往导致边缘提取的失败。图9(b)和(c)使用不同参数的额Canny边缘检测提取的边缘。很明显这样的边缘是不令人满意的。
dst.toByte(n)[i] = (byte)Tools.clamp(c); } } return dst; } 提取图像中的...ROI ROI(region of interest)，表示图像中感兴趣的区域。...对于一张图像，可能我们只对图像中某部分感兴趣，或者要对目标进行跟踪时，需要选取目标特征，所以要提取图像的感兴趣区域。...提取图像中的ROI.png 其中，rect.x和rect.y表示ROI的起始点，rect.width和rect.height表示ROI的宽和高。...Operator的subImage()表示从原图中提取ROI，之所以在这里还用到了try catch，是为了防止出现ROI的宽度或者高度过大，从而导致数组越界。
如图3-1所示，我在本系统设计中按照上述思路实现了从彩色图像往灰度文件的转换。 ...本系统设计的目的是对实时采集到的图像进行边缘检测，因此边缘信息检测的准确度在很大程度上决定了整个系统设计的性能，为了提高我所设计系统的性能，我采用了中值滤波。...图3-5 中值滤波模块的仿真波形 3.2 边缘检测 一幅图像中灰度变化比较剧烈的区域一般就是图像边缘，图像的边缘信息可以通过计算灰度图像中各区域的梯度幅值来判断。...其解决方案是在VGA实时显示之前将检测到的图像数据先缓存起来，这里选用SDRAM作为图像数据的缓存器，从而解决了这一难题。...然而，VGA却是众多显示设备制造商所共同支持的一个低标准，因此具有一定的通用性。因此，本系统设计就选择VGA作为图像缓存数据到显示器的桥梁，将边缘检测后的视频图像数据实时显示到相关的显示设备上。
3.1 图像数据预处理 为了实现图像的边缘检测，需要对捕获到的图像数据进行预处理操作：后续算法适用于灰度图像，因此首先需要将捕获到的彩色图像转换为保留有亮度信息的灰度图像；实时采集到的图像数据往往都会伴随着噪声...（3-1） 式中r、g、b分别为该像素对应的R、G、B颜色分量，然后用求得的灰度值代替原来该像素的R、G、B分量就行了。如图3-1所示，我在本系统设计中按照上述思路实现了从彩色图像往灰度文件的转换。...本系统设计的目的是对实时采集到的图像进行边缘检测，因此边缘信息检测的准确度在很大程度上决定了整个系统设计的性能，为了提高我所设计系统的性能，我采用了中值滤波。...3.2 边缘检测 一幅图像中灰度变化比较剧烈的区域一般就是图像边缘，图像的边缘信息可以通过计算灰度图像中各区域的梯度幅值来判断。令图像的亮度为f(x,y)，则其灰度可以用以下公式来定义： ?...然而，VGA却是众多显示设备制造商所共同支持的一个低标准，因此具有一定的通用性。因此，本系统设计就选择VGA作为图像缓存数据到显示器的桥梁，将边缘检测后的视频图像数据实时显示到相关的显示设备上。
深度图像边缘提取及转储，昨天写的，今天继续写。 Open3D可以提取深度图像的边缘信息。边缘信息是深度图像中的重要特征之一，可以用于目标检测、场景分割、物体跟踪等任务。...Open3D提供了一些函数来提取深度图像中的边缘信息，例如: open3d.geometry.TriangleMesh.create_from_depth_edge_detection 可以根据深度图像中的边缘信息创建一个三角形网格...该函数使用了一种称为"Canny边缘检测"的算法来提取深度图像中的边缘信息。该函数需要指定一些参数，例如Canny边缘检测算法的阈值和卷积核大小等。...提取了深度图像中的边缘信息。...文件名可以替换为所需的名称，函数会将三角形网格的顶点和面信息保存为txt文件，其中包括深度图像中的边缘信息。 上面都是单帧的处理，让我们批量处理一下，可以使用Open3D提取深度视频流中的边缘信息。
图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。...在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1....点与向量的其次变换： 从普通坐标转换成齐次坐标时(以三维点为例） 如果(x,y,z)是个点，则变为(x,y,z,1); 如果(x,y,z)是个向量，则变为(x,y,z,0)。...图像中的几何变换 1....从定义来看，仿射变换可以看做是投影变换的特殊形式；把投影变换矩阵的最后一行变为[0,0,1]或者 [0,0,0,1]，即可变为仿射变换矩阵，也可以证明仿射变换是投影变换的特殊形式；因此，对于平移、缩放、
简介 在使用传统分类器的时候，和深度学习不一样，我们需要人为地定义图像特征，其实CNN的卷积过程就是一个个的滤波器的作用，目的也是为了提取特征，而这种特征可视化之后往往就是纹理、边缘特征了。...在这次实验中，我们用数学的方法定义图像的纹理特征，分别计算出来后就可以放入四个经典的传统分类器（随机森林，支持向量机，AdaBoost，BP-人工神经网络）中分类啦。...参考文档 PORTS 3D Image Texture Metric Calculation Package 1、直方图-histogram 直方图描述的是一幅图像中各个像素的分布情况，也就是一个对像素做的统计图...也就是说GLCM刻画的是一组像素对儿在图像中的分布情况。 2.1 不知道有没有讲清楚，举个例子 ? 左图是原始的CT图像，右图是该图像的灰度共生矩阵 1. CT图像的像素值范围是-1000~1000。...如此这般，得到的GLCM矩阵描述的就是一组像素对儿在原始CT图像中，在固定偏移（del_x,del_y）中的共现概率分布。
，在我们的数据中显示了不同类型的墙体裂缝，其中一些对我来说也不容易识别。...在最后一步，我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息，这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务，我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...考虑到维度，我们的中间模型增加了初始图像的通道（新功能）并减小了尺寸（高度和宽度）。 最终密度层：对于每个感兴趣的类别，我们都需要这些权重，这些权重负责提供分类的最终结果。...，在该图像中，我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图。...我们可以看到，热图能够很好地泛化并指出包含裂缝的墙块。 ? 在裂纹图像中显示异常 03. 总结 在这篇文章中，我们为异常识别和定位提供了一种机器学习解决方案。
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作者：黄浴 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78051407 已授权转载，仅供学习分享，禁止二次转载 导读 边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖...边缘提取 • HED 整体嵌套边缘检测（Holistically-Nested Edge Detection，HED 是一个深度学习的边缘提取的算法，两个特色：（1）整体图像训练和预测; （2）多尺度、...从输入层到第五个卷积层是预训练网络，直接用于图像输入的四个不同尺度。...测试时，从分叉子网络的分支计算的标量输出做平均，生成最终轮廓预测。 ? 如图给出部分实验结果：左到右依次为输入图像、Canny边缘检测器产生的候选点集合、非阈值预测、阈值预测和基础事实图。...CEDN 另外一种方法利用全卷积编码器-解码器网络（CEDN），端到端训练的数据来自PASCAL VOC中修正的不准确的多边形标注，其网络架构如图所示。 ?
往者可知然不可谏，来者可追或未可知 — Claude Shannon 1959 点击查看：从0到1：神经网络实现图像识别（上） 上篇介绍了神经网络的理论基石 - 感知机（perceptron）模型；感知机模型是一个简洁的二类分类模型...从二分类到多分类问题 一种思路是把 K 类分类问题，视为 K 个二类分类问题：第一次，把样本数据集的某一个类别，和余下的K-1类（合并成一个大类）做二类分类划分，识别出某一类；第 i 次，划分第i类和余下的...通过引入隐藏层，使模型通过线性组合的方式，支持异或类场景下，样本的分类识别； 原始输入，先经过隐藏层处理，再传递到输出层；隐藏层中的节点，代表了从输入特征中抽取得到的更高层特征。...）的增加，ReLU降低信号的激活率的作用愈加显著，有助于重要特征的高效提取。...从图像可以看到，ReLU函数不是处处可导的，但是反向传播梯度仍然可以计算，接下来的算法部分会介绍。 ? 以上是ReLU和另一个常用激活函数tanh的图像对比。
是的，我们今天就来看看另外一种图像模糊——即失焦导致的图像模糊——应该怎么样处理。 我今天将要介绍的技术，不仅能够从单张图像中同时获取到全焦图像（全焦图像的定义请参考33....中的思想，只不过现在要求的是卷积核c，这就要求我们提前获取到失焦的图像x和清晰的图像b ?...你可以观察到后面的啤酒瓶都变清晰了，但是前面的食品袋、易拉罐则出现了明显的振铃现象。 ? ? 那么，如何解决上面这两个问题呢？我们现在才进入今天文章的核心?...盲去卷积 - 更加实用的图像去模糊方法中，我讲过去卷积其实是一个病态问题，有多种组合都可以产生同样的结果。比如下面两种不同的图像和同样的卷积核卷积后都可以得到一致的模糊图像。...因此，不管是从肉眼上观察，还是通过振铃效应导致的过大的卷积误差，我们都很容易判断哪个是正确尺度的卷积核。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在OpenCV的IplImage指针结构中，有一个成员widthStep，这个值如何来确定呢，最近让我头疼了好久，终于想明白了，现在 拿出来跟大家交流一下，不知道我的想法对吗，起码在我验证时没有出错。...widthStep应该等于width*3，但是由于4字节对齐问题，有时候需要在一行的末尾需要填充1-3个字节，这时候widthStep>width*3。...因此， widthStep的值的计算有两种情况： 1.当（width*3）%4=0，这时width*3=widthStep； 2.当（width*3）%4 ！
图像分类是机器学习中的一项重要任务。这项任务有很多比赛。良好的体系结构和增强技术都是必不可少的，但适当的损失函数现在也是至关重要的。...在这篇文章中，我们将会讨论不同的损失函数的适用情况。 Focal loss 如果数据集中有一个稀少的类，那么它对摘要损失的影响很小。...如https://arxiv.org/abs/1707.07391一篇文章中所述，存在所谓的中心损失方法。除了 CE 损耗外，中心损耗还包括从样本到样本类中心的距离。 ?...Lambda 是一个真正的值，扮演缩放因子的角色。 ? 分类损失通常被表述为交叉熵损损失，但这里概率被后分布所取代： ? ? 分类部分起鉴别作用。但文章中还有一个可能的部分： ?...这一项要求用适当的均值和协方差矩阵从正态分布中采样x_i。 ? 在图中可以看到二维空间的正态分布。
你可以根据需要自己调整两个图片的权重，以达到不同的显示效果 三、图像的按位操作：cv2.bitwise_and ''' 注意，src1和src2的形状要保持一致，一般都是同一张图像， 关键是在于mask...，如果用图像混合，则会改变图片的透明度，所以我们需要用按位操作。...mask和roi尺寸也一样，而且我们想要在roi中去除的区域在mask中对应位置的像素值正好也为0，为什么不让roi和mask两者直接相与呢？...于是先利用roi和roi相与得到roi本身，而mask可以控制相与之后输出数据的某些元素发生变化，而相与之后的输出就是roi，所以此时相当于直接对roi进行操作，使roi中和mask中像素值为0的像素点对应的像素点的像素值也为...到此这篇关于opencv中图像叠加/图像融合/按位操作的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像叠加/图像融合/按位操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
在matlab的图像处理工具箱中，有一系列关于Binary Images的处理函数，都是以字母bw开头的，其中以bwmorph函数选项最为丰富，一共有'bothat'、'branchpoints'、...Fill模式 Clean模式 这些效果都比较平淡，其中Remove的效果和bwperim非常类似，就是提取二值图的边缘...Fill的作用就是填充图像中面积为1的黑色封闭区域，Clean是填充面积为1的白色封闭区域，他们不管你循环迭代多少次，结果和循环1次都是一样的，因此，感觉作用有限。 ...迭代10次 可以看到，迭代十次后的结果图像的边缘更为光滑，毛刺比较少。 ...这个算法呢，我觉得一个比较有用的场合就是，对于一些初步处理后的二值图，一般都有一些边缘毛刺或者不平滑的位置，对于后续的识别可能有着较多的干扰，如果使用高斯模糊或者其他的抗锯齿算法呢，都会改变图像为二值的图的属性
Flutter中GridTile中图像上方的InkVell波纹 我认为这是在图像上显示波纹效果的更好方法。...fit: BoxFit.cover, child: InkWell( onTap: () {}, ), ), 使用Stack，我们可以将Material和InkWell带到图像上...Colors.transparent, child: InkWell( onTap: () { ... }, ), ), ), ], ); 我们创建了这个简单的小部件...，以在任何给定孩子的上方绘制墨水反应。...splashColor, onTap: onTap, ), ), ), ], ); } } 优秀的方法
图像处理是在计算机视觉和图像分析中的重要领域。Python作为一种强大的编程语言，在数据分析中提供了许多实用的技术点，用于图像的加载、处理和分析。...本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点，包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。图片1....特征提取与描述特征提取与描述是从图像中提取关键信息或描述性特征的过程，用于后续的图像分类、目标检测等任务。...以下是一些常见的特征提取与描述技术：3.1 边缘检测边缘检测是在图像中检测和提取物体边界的过程，常用于图像分割和目标检测等应用。...可以使用PIL库中的ImageFilter模块或OpenCV库中提供的函数进行边缘检测。
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