我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？...当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。...然后，我们使用“ amax（）”函数在该窗口中计算最大值，并将该值写入temp数组。 我们将该临时数组复制到主数组A中，并将其作为输出返回。 A是输入I的最大滤波图像。...6.因此，执行最小-最大滤波后，我们获得的值不在0-255的范围内。因此，我们必须归一化使用背景减法获得的最终阵列，该方法是将原始图像减去最小-最大滤波图像，以获得去除阴影的最终图像。...）将根据图像中粒子或内容的大小进行更改。
OpenCV如何去除图片中的阴影 一、前言 如果你自己打印过东西，应该有过这种经历。如果用自己拍的图片，在手机上看感觉还是清晰可见，但是一打印出来就是漆黑一片。比如下面这两张图片： ?...因为左边的图片有大片阴影，所以打印出来的图片不堪入目（因为打印要3毛钱，所以第二张图片只是我用程序模拟的效果）。 那有什么办法可以解决吗？答案是肯定的，今天我们就来探讨几个去除阴影的方法。...二、如何去除阴影？ 首先为了方便处理，我们通常会对图片进行灰度转换（即将图片转换成只有一个图层的灰色图像）。...在使用之前我们需要安装一下OpenCV模块： pip install opencv-python 在安装OpenCV时会自动安装numpy。...pixel = int(np.mean(img[img > 140])) 猜测阴影部分的颜色值小于140，因此先索引出图像中大于140的部分。
前言 浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》，源码也是用pytyon实现的，分析了一下其原理，这篇我们用OpenCV的C++版来实现一下。 ?...# 实现思路 1 图将转为灰度图 2 将灰度图进行膨胀操作 3 膨胀后的图再进行腐蚀操作 4 先膨胀后腐蚀后的图减去原灰度图再取反 5 将取反后的图使用归一化将白色背景修改贴近原图 实现效果 ?...从上图中可以看到，最左边为原图转换的灰度图，中间图为去掉阴影后再归一化后的图，最右边是直接通过去掉阴影实现的图。 代码实现 ?...gray); CvUtils::SetShowWindow(calcMat, "calc", gray.cols*2, 30); imshow("calc", calcMat); //5.使用规一化将原来背景白色的改了和原来灰度图差不多的灰色...，这个类中我写了几个静态函数，主要是加载的图像在当前屏幕分辨率下能够显示全，还有就是自己设定图像显示的区域位置。
函数的功能是在输入图像中找出一条直线，输入的图像是灰度图raw，返回值为dst，返回值是以图片的形式，将找到的直线画上图中。...图1.2中直线的粗线可以通过改变cvLine(dst, maxStart, maxEnd, cvScalar(255), 1);最后一个参数来调整，这里用的是1。...二、新的办法 源代码如下 #include <cv.h #include <highgui.h #include <iostream using namespace std; /* 函数功能：在输入图像中找一条直线.../ 180, 80, 200, 30); 参数中的200是指要找的直线长度要在200个像素以上； 参数中的30指的是两条在同一直线上的线段，如果相隔不到30，则把它们连起来 */ void findLines...以上这篇使用openCV去除文字中乱入的线条实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-opencv/ 今天的文章是关于测量图像中物体大小和计算它们之间距离的系列文章的第二部分...测量图像中物体的大小类似于计算相机到物体的距离——在这两种情况下，我们都需要定义一个比率来测量每个计算对象的像素数。 我将其称为“像素/度量”比率，我将在下面中对其进行更正式的定义。...“单位像素”比率 为了确定图像中对象的大小，我们首先需要使用参考对象执行“校准”(不要与内在/外在校准混淆)。...在任何一种情况下，我们的引用都应该以某种方式是唯一可识别的。 在这个例子中，我们将使用0.25美分作为我们的参考对象，在所有的例子中，确保它总是我们图像中最左边的对象。...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。 用计算机视觉测量物体的大小 现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。
问题引出 本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用...在这样采集到的图像中，大量存在黑色的定位区块： ? 如果进一步定位，可以得到这样的结果： ? 如果做成连续图像 ? ?...在这波峰波谷中，存在着的“量化”结果，对应了答题卡中的定位关系 概念抽象 在前面的分析里，我们已经基本建立起“投影”的概念。...int itmp = countNonZero(data); vdate.push_back(itmp); } } //整形,去除长度小于...vup.push_back(i); if (vdate[i - 1] > 0 && vdate[i] == 0) vdown.push_back(i); } } 在具体使用过程中
这是后期补充的部分，和前期的代码不太一样 效果图 ?...findContours(edge, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); //寻找轮廓 itr = contours.begin(); //使用迭代器去除噪声轮廓...0像素点，为了记录每个像素点检验状态的标签，0代表未检查，1代表正在检查,2代表检查不合格（需要反转颜色），3代表检查合格或不需检查 //初始化的图像全部为0，未检查 Mat PointLabel...= Mat::zeros(Src.size(), CV_8UC1); if (CheckMode == 1)//去除小连通区域的白色点 { //cout << "去除小连通域...===================================================================== 以上这篇使用OpenCV去除面积较小的连通域就是小编分享给大家的全部内容了
最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。...在网络上很多的PS教程中，也有提到使用FFT来进行去网纹的操作，其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM，使用过程为：打开图像--进行FFT RGB操作，然后定位到红色通道，选取通道中除了最中心处的之外的白点区域...不过这个方法还是有限制的，他能处理的对象是有非常严重网纹的图像，我们测试过对于普通的身份证照片、摩尔纹等是起不到去除作用的，从频谱上来说，就是要在频谱上能看到分布在四周处有一些很明显的独立的亮点。...这些亮点就对应着纹理的频率。 上面的过程需要人工的参与，我们这里进行一下扩展，尝试下对这类图像进行自动的纹理去除。这里的核心是找到纹理的频率，也就是那些白色独立的亮点。...二值后，我们看到白色部分有很多零碎的部分，特别是图像的中心区域的零碎化对最后的效果有非常不好的影响（我们必须保持中心部分没啥变化），所以后续使用了开操作来改善效果，先膨胀后腐蚀。
/ 前两篇文章： 使用Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体的大小 已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象的大小。 这个参考对象应该有两个重要的特征，包括： 我们知道这个物体的尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们的图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。 今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行，这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。
：要处理的文件夹的名称，图像在处理后存储的文件夹的名称，以及在监视文件夹时的轮询时间（即，它检查文件夹中更改的频率，在我们这里设置的是一秒钟） watch_folder = ‘toprocess’ processed_folder...然后，我们将介绍我们程序主要功能的代码，它将监视我们的“ toprocess”目录，如果没有发生任何更改，程序将处理存入在该文件夹的所有图像。...启动后，它将文件存储在名为“ before”的词典目录中。接下来，下面将分解介绍无限循环中的步骤： 睡眠指定的poll_time（1秒）。 将文件信息存储在名为after的字典目录中。...最后，将目录中的最新文件进行更新。 接下来介绍processImage函数，这是程序的核心。这就是OpenCV后台删除魔术发生的地方。...它使用“string”库获取字母，然后根据我们传入的长度加入随机选择的字符。传入5的长度将生成5个字符的字符串。 整个程序的处理结果如下所示： ?
前言 在使用Bootstrap的时候，要实现下拉列表的背景透明，并去除阴影、边框。没有找到bootstrap官方的解决方案，只能手动通过css来去除。...实现步骤 背景透明： background-color:rgba(0,0,0,0); 去除阴影： box-shadow: none; 去除边框： border:none; 在响应的元素上添加对应的CSS
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 ！
耀斑可能以各种形状、位置和颜色出现，因此从图像中检测和完全去除它们是非常具有挑战性的。 本文首先分别检测光源区域和耀斑区域，根据光源感知引导去除耀斑伪影。...通过学习两种类型区域之间的潜在关系，方法可以从图像中去除不同类型的耀斑。此外，没有使用难以收集的成对训练数据，而是提出第一个不成对的耀斑去除数据集和新的循环一致性约束，以避免手工标注成本。...Guided Network 单图像去除阴影仍是一个悬而未决的问题。...具体来说，将阴影/无阴影域分类器集成到生成器及其判别器中，使它们能够专注于阴影区域。引入基于物理的无阴影色度、阴影鲁棒感知特征和边界平滑度的新损失。...提出用于恢复无失真水下图像的引导网络（DG-Net）。关键思想是使用失真图来指导网络训练。在几个真实和合成的水下图像数据集上评估，包括无人机拍摄的室外游泳池图像和手机摄像头拍摄的室内水族馆图像。
本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。 我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。 首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...下面我提供了一个GIF动画，它可视化地构建了每个标签的labelMask。使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。...0.45, (0, 0, 255), 2) # show the output image cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) 首先，我们需要检测掩模图像中的轮廓
一、了解抠图和OpenCV库 抠图（Matting）是图像处理领域的重要任务之一，旨在将对象与其它部分分离。...OpenCV是一个开源计算机视觉库，它提供了丰富的函数和工具进行图像编辑处理，可以简单而快速地实现抠图功能，同时可以进行更多的图像处理、分析。...下面我们将基于OpenCV，详细介绍如何使用Python实现背景去除功能。 二、获取图像和处理方法 在进行抠图前，我们需要先选定图片和处理的方法。...OpenCV库实现背景去除功能。...在实现过程中，我们需要先选定图片和处理的方法，并根据方法对前景进行处理，最后将前景和原图叠加生成最终结果。通过此方法的实现，不仅可以进行背景去除，还可以实现更多的图像编辑处理和分析。
最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。...在网络上很多的PS教程中，也有提到使用FFT来进行去网纹的操作，其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM，使用过程为：打开图像--进行FFT RGB操作，然后定位到红色通道，选取通道中除了最中心处的之外的白点区域...不过这个方法还是有限制的，他能处理的对象是有非常严重网纹的图像，我们测试过对于普通的身份证照片、摩尔纹等是起不到去除作用的，从频谱上来说，就是要在频谱上能看到分布在四周处有一些很明显的独立的亮点。...这些亮点就对应着纹理的频率。 上面的过程需要人工的参与，我们这里进行一下扩展，尝试下对这类图像进行自动的纹理去除。这里的核心是找到纹理的频率，也就是那些白色独立的亮点。 ...二值后，我们看到白色部分有很多零碎的部分，特别是图像的中心区域的零碎化对最后的效果有非常不好的影响（我们必须保持中心部分没啥变化），所以后续使用了开操作来改善效果，先膨胀后腐蚀。
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。...使用OPenCV剪切矩形 现在，我们进入项目，进行OPenCV的调用。...下面是截取矩形的代码，代码中只截取了宽度最大的那个矩形。...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。...OpenCV剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了。
人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。 即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...应用 在监控计算机视觉中，经常使用年龄和性别预测。计算机视觉的进步使这一预测变得更加实用，更容易为公众所接受。由于其在智能现实世界应用中的实用性，该研究课题取得了重大进展。...实施 现在让我们学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。 使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件创建模型。...time from google.colab.patches import cv2_imshow 第 2 步：在框架中查找边界框坐标 使用下面的用户定义函数，我们可以获得边界框的坐标，也可以说人脸在图像中的位置...下面的用户定义函数是 pipline 或者我们可以说是主要工作流程的实现，在该工作流程中，图像进入函数以获取位置，并进一步预测年龄范围和性别。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
