数据集做好之后，在正式训练轮廓补全模块之前，会先对显著对象进行轮廓检测。在这一环节中，没有输入图像的轮廓蒙版，而是使用了DeepCut来自动检测图像中的显著对象。...DeepCut使用深度神经网络，提取并组合图像中的高级和低级特征，来预测具有非常精确边界的前景蒙版。 但因为输入图像被挖了洞，所以生成的分隔图中会有一些噪声。有时候，洞都被当做了前景。...解决这个问题的办法是使用二值的图像缺失部分蒙版，去除分割图中可能被误认为显著对象的区域。然后，应用连通分量分析进一步去除图中的一些小聚类以获得前景蒙版。...第一阶段，轮廓补全模块仅需要输出粗略轮廓，仅训练具有内容损失的模型。 第二阶段，使用对抗性损失来微调预训练网络，但与内容损失相比，权重非常小，即0.01:1，以避免训练失败。...先生成粗略图像，再生成更准确的结果。 接下来，精细网络生成的图像与图像缺失部分的蒙版连接，并交由图像判别器以进行对抗性学习。再经过训练，来生成最终的图像。 更多内容可以阅读论文~ ?
简而言之，我们感兴趣的对象所在的帧内的子区域称为感兴趣区域（ROI）。 我们如何定义ROI？ 在输入帧中定义ROI的过程称为ROI分割。...（输出）蓝色矩形覆盖的区域是我们的投资回报率 现在，如果您也想绑定感兴趣的对象，那么我们可以通过在ROI中找到轮廓来实现。 什么是轮廓？ 轮廓线是 表示或说是限制对象形状的轮廓。...我们可以做的另一件事是，我们可以遮盖ROI以仅显示被检测到的轮廓本身覆盖的对象。再次- 什么是图像MASK？ 图像MASK是隐藏图像的某些部分并显示某些部分的过程。这是图像编辑的非破坏性过程。...通常，它是一种有效且更具创意的图像处理方式。 因此，基本上在这里我们将掩盖ROI的背景。为此，首先我们将修复ROI的背景。...（背景被遮罩以仅捕获对象） 这是所说明技术的理想实现的完整代码。
我收集了网络上的一些图片，其中包含了在不同场景穿着不同类型的连衣裙的人。然后需要创建蒙版，它在每个对象分割任务中都是必要的。 下面是我们的数据样本。...背景和皮肤是本问题中最相关的噪声源，我们要尽量减少它们的干扰。 通过手动分割来创建蒙版，如下图所示，简单的对蒙版进行二值化。 ? 蒙版示例 最后一步，我们将所有的蒙版图像合并为三维的单个图像。...这张照片表示了原始图像的相关特征。我们的目的主要是分离背景，皮肤和连衣裙，因此这个图像非常适合！ ? 最终蒙版 我们对数据集中的每个图像重复这个过程，为每个原始图像提供三维的对应蒙版。...模型 我们可以很容易的建立模型，过程非常简单： 我们需要训练这样一个模型，该模型输入原始图像，可以输出它的三维蒙版，即分离皮肤、背景和衣服。...训练完成之后，当一个新的图像输入时，我们就可以将它分成三个不同的部分：背景、皮肤和衣服。我们只关注感兴趣区域（连衣裙），这样蒙版结合原始图像，就可以裁剪出我们需要的连衣裙。
在阈值图像中，得到了一些硬币区域，确定它们是硬币，并且现在已分离它们。（在某些情况下，可能只对前景分割感兴趣，而不对分离相互接触的对象感兴趣。在那种情况下，无需使用距离变换，只需侵蚀就足够了。...侵蚀只是提取确定前景区域的另一种方法。） 现在可以确定哪些是硬币的区域，哪些是背景。因此，我们创建了标记（它的大小与原始图像的大小相同，但具有int32数据类型），并标记其中的区域。...算法会根据markers传入的轮廓作为种子（也就是所谓的注水点），对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断，并对每个像素点的区域归属进行划定，直到处理完图像上所有像素点。...加载图像，然后创建一个类似的蒙版图像。创建fgdModel和bgdModel。并给出矩形参数。这一切都是直截了当的。让算法迭代运行 5 次。...然后在 OpenCV 中加载该蒙版图像，编辑我们获得的原始蒙版图像，并在新添加的蒙版图像中使用相应的值。
介绍 跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓，基于HSV颜色值。 轮廓：突出显示对象的图像片段。...，则需要创建2个不同的蒙版，并最终在两个蒙版上使用“按位与”运算符。...轮廓：突出显示对象的图像片段。...例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。...: c = max(cnts, key = cv2.contourArea) 在上面给定的图像中，整个白色边界区域是轮廓。
3.1 HSV框架 在此，我们使用从cv2.VideoCapture（）捕获的帧中获得的HSV帧仅突出显示汽车转弯的点，并遮挡其余道路和在道路上直行的汽车。...腐蚀算子在内核区域上具有局部最小值的作用。腐蚀用于减少图像中的斑点噪声，斑点会从图像中的对象边界腐蚀掉。膨胀具有局部最大值运算符的作用。...当添加像素以平滑图像中对象的边界时，将使用膨胀来重新获得一些丢失的区域。现在，通过基本形态学操作（腐蚀和膨胀）处理从HSV帧的第一步生成的蒙版。...通过将帧和掩码之间的按位与运算应用于获取 ROI（感兴趣区域），可以生成结果帧。...我们在ROI中多次运行cv2.findContours（）以获得实体，然后使用cv2.drawContours（）绘制轮廓区域。
前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形。 准备工作 首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV，这里版本使用Framework4.7.2。...然后使用Nuget搜索【Emgu.CV】，如下图。 ? 这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本，然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows。...首先引入命名空间，如下： using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; using System.Drawing; using...图中红线为检测到矩形后，手动画上去的矩形轮廓。 使用OPenCV剪切圆形 编写矩形剪切函数——CutCircleImage。 函数里，我们依然先将图像进行缩放，为了有效的减少检测到的圆形数量。...使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了。
工程.nuget上安装引用 ?...接下来就是编辑代码了,后面所有代码都在main里 配置OpenCV使用显卡运算(如果支持的话) 使用显卡处理图像数据效率会很多,如果你的设备支持,最好打开,使用CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice...); //亮度增强 CvInvoke.EqualizeHist(img2, img2); 检测人脸 进行目标区域检测： 如果进行级联级联分类器创建之后， 便可以对图片进行目标区域的检测。...， 返回这些样本的区域。...标注人脸： using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure; using System; using System.Diagnostics; using System.Drawing
黑底 (A)：将选区置于黑色背景上 白底 (T)：将选区置于白色背景上 黑白 (K)：将选区显示为黑白蒙版 图层 (Y)：将选区周围变成透明区域 安 F 键可以在各个模式之间循环切换，按 X 键可以暂时禁用所有模式...显示边缘：显示调整区域. 显示原始选区：显示原始选区。 高品质预览：渲染更改的准确预览。此选项可能会影响性能。选择此选项后，在处理图像时，按住鼠标左键（向下滑动）可以查看更高分辨率的预览。...在这个边缘更加趋向一致的人物肖像中，可能需要为头发设置比肩膀更大的调整区域。 全局调整设置 平滑：减少选区边界中的不规则区域（“山峰和低谷”）以创建较平滑的轮廓。...请保留原始图层，这样您就可以在需要时恢复到原始状态。 输出到：决定调整后的选区是变为当前图层上的选区或蒙版，还是生成一个新图层或文档。...注意: 单击 （复位工作区），可将设置恢复为您进入“选择并遮住”工作区时的原始状态。另外，此选项还可以将图像恢复为您在进入“选择并遮住”工作区时，它所应用的原始选区或蒙版。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。...= new Mat("模板.jpg", Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.AnyColor);//匹配的模板 //创建mat 存储输出匹配结果。...result = new Mat(new Size(src.Width - temp.Width + 1, src.Height - temp.Height + 1), Emgu.CV.CvEnum.DepthType.Cv32F...double max = 0, min = 0;//创建double的极值。...//IInputArray mask = null：蒙版。
using System; using System.Windows.Forms; using System.Drawing; using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure...; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Util; namespace Test { public partial class Form1 : Form...但，若目标是长方形或三角形这种比较规则的形状，使用近似的方法可以提升执行的效率。 其实若是直接把轮廓线画出来就可以看得更清楚，近似后许多细节会消失。 以下是程式码与执行结果。...MinAreaBoundingBox: 可框住区域的最小矩形。 这是可旋转的矩形，意即找到面积最小，又可以框住该区域的矩形。...MinAreaCircle：可框住区域的最小圆形。
在UDP实时图像传输一文中，介绍了如何使用UDP来实现图像的实时传输，并使用C#进行了发送端和接收端的搭建。...基本流程 本文中的高清晰度图像传输就是在前文方法的基础上，在发送端添加了切片压缩传输以及并行加速的步骤，而接收端则相应地使用多线程进行数据接收，分别接收压缩后的切片数据，再拼接起来进行显示。...流程如下 实验环境 VS2019 / .NET4.7.1 / C#（开发环境） EmguCV 4.1（用于读取、压缩图像，使用方法见上一篇文章） PC（测试环境） 发送端 在发送端我们需要达到的效果如下...，左边用来显示原始图像，右上角用来显示各个切片，右下角用来处理接收端的连接请求。...(Emgu.CV.CvEnum.CapProp.FrameWidth, WIDTH); capture.SetCaptureProperty(Emgu.CV.CvEnum.CapProp.FrameHeight
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。...现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...用于提取我们的ROI的蒙版 在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...在黑色背景上提取的ROI 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...在白色背景上提取的ROI 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。 应当注意，在具有变化的复杂度的其他图像的情况下，上面使用的方法可以进行修改。
01 需求 这个是粉丝在我的技术群提的一个需求 1、 模板匹配 ： 功能： （1）在一张大图像中，选取一小块区域作为模板 （2）可在大图像中匹配到模板图像和位置。...目前我司用hacon去做的，还进行了二次封装，可以设置图片的旋转角度等信息，这个设计公司机密，这里我就用opencv（NET封装版叫emgucv）去实现这个功能。...02 功能演示 03 核心代码 using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; using PropertyChanged;...////IInputArray mask = null：蒙版。...，并把位置信息显示在界面上 ①在NUGET上安装emgucv库：我这里适应的是3.1。
如果没有，请不要担心，我将尝试解释我将使用的OpenCV函数，并为你提供参考，以更详细地检查它们。 本文的每一节将介绍一个最终将在程序的主要部分中使用的函数。此外，在本文中，我将使用图像演示所有内容。...我们从图像中隐藏不必要的细节，只显示能帮助我们找到车道的区域。 ?...我们创建了一个与原始图像相同形状的黑色图像: ?...创建一个与原始图像相同形状的黑色图像 创建蒙版:然后使用cv2.fillPoly()将我们的三角形(带白色线条)放在我们的黑色图像的顶部，创建一个蒙版。 ?...创建一个面具 在我们的原始图像上应用蒙版，得到只有我们的ROI的裁剪图像。 ? 原始图像+蒙版=具有ROI的最终图像 这一步的输出类似于: ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.描述 Emgu CV是OpenCV图像处理库在跨平台.Net下的封装。...2.下载Emgu CV 官网下载： https://sourceforge.net/projects/emgucv/ 本文使用的版本：emgucv-windows-universal 3.0.0.2157...下载地址： http://pan.baidu.com/s/1slaifO5 密码：iqsv （ 取自参考博文作者的网盘链接） 3.安装Emgu CV 将Emgu CV解压到一个磁盘下（不建议...step3：添加Emgu Cv工具。...using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure; using Emgu.Util; 在“CameraCapture”类中添加全局变量。
同样，修改数组的元素本身并不能做什么，但是确实打开了无限的可能性。 但是，出于性能原因，这仅适用于感兴趣的小区域。...我们使用轮廓在图像的彩色版本上绘制绿色轮廓。 最后，我们显示图像。 结果是一个白色的正方形，其轮廓以绿色绘制-一个斯巴达场景，但有效地展示了这个概念！ 让我们继续更有意义的例子。...，但是我们在原始彩色图像上进行绘制，然后以彩色显示结果。...这是一个简单的单行表达式： hull = cv2.convexHull(cnt) 让我们将原始轮廓，近似多边形轮廓和凸包组合成一个图像，以观察它们之间的差异。...我们从一个美丽的天使雕像开始： 我们想抓住我们的天使并抛弃背景。 为此，我们将创建一个相对较短的脚本，该脚本将使用 GrabCut 分割图像，然后将结果前景图像与原始图像并排显示。
环境：vs2015+Emgucv3.0 Emgu Cv简介： Emgu CV 是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装。也就是OpenCV的.NET版。...它运行在.NET兼容的编程语言下调用OpenCV的函数，如C#、VB、VC++等。同时这个封装库可以在Mono下编译和在Linux / Mac OS X上运行。...本书主要采用VS2013+EmguCv3.0版本，希望读者也采用相同的版本进行学习，从而避免一些版本兼容上的问题。...第四步：使用Emgu Cv 打开vs2015，创建一个c#窗体应用程序。...imageBox1.Image = image;//在ImageBox1控件中显示所创建好的图像。 生成解决方案——运行 点击button，是不是在图像框中显示出红色的图像了！
现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?...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（...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
