多语言支持：OpenCV提供了Python、C++、Java、MATLAB等语言的接口。功能丰富：OpenCV包含超过2500个算法，涵盖了从基础的图像处理和计算机视觉到高级的特效和机器学习等领域。...实时性能：OpenCV设计用于实时应用，许多算法都经过了优化，可以快速处理图像和视频数据。社区支持：OpenCV有一个庞大的社区，提供了大量的教程、文档和示例代码，非常适合初学者和专业人士。...模块化设计：OpenCV采用模块化设计，用户可以根据需要选择安装和使用特定的模块。易于扩展：OpenCV提供了C++接口，允许用户编写自己的算法并将其集成到库中。...算法原理：GrabCut算法的基本思想是将图像分割问题转化为一个能量最小化问题。...输出结果： 最终得到一个分割掩码，将前景和背景分开。优点：只需用户简单的交互（提供一个矩形框）即可实现较好的分割效果。对于背景单一、前景物体颜色一致的图像，分割效果较好。
分水岭算法然后通过让标记区域“获取”梯度图中与片段连接的边界确定的峡谷来分割图像。 cv2.watershed 使用分水岭算法执行基于标记的图像分割。...) -> markers 示例图像 示例代码 img = mt.cv_rgb_imread('water.png',) gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY...在执行分割的时候，也可以将用户交互所设定的前景与背景保存到mask中，然后再传入grabCut函数；在处理结束之后，mask中会保存结果。...mode] # 操作模式, 可能是 GrabCutModes 之一 ) -> mask, bgdModel, fgdModel 给定一幅输入图像 img, cv2.grabCut()就会计算得到的标签并把它保存在输出数组...cv2.GC_EVAL_FREEZE_MODEL 该值意味着算法应该只使用固定模型运行 grabCut 算法（单次迭代） 示例代码 img = mt.cv_rgb_imread('img1
前言 在OpenCV中的图像分割中GrabCut分割算法，该算法可以方便的分割出前景图像，操作简单，而且分割的效果很好。...在前我们刚用学了OpenCV中的鼠标回调函数，也是为了这章用GrabCut做基础。...GC_EVAL //执行分割 ---- 代码演示 我们用的是上节课的鼠标回调事件的项目opencv--Grabcut ?...定义了用GrabCut所用到的基本参数及方法 初始化mask，设置为背景 ? 然后设置接N键来进行GrabCut的图像分割 ? 鼠标按下事件里加入两个参数的初始化 ?...执行GrabCut方法 ? 显示图像方法修改 ? ---- 接下来我们看一下运行效果 ? 源图 ? 鼠标选中后的区域 ? 通过GrabCut方法分割后的效果 ---- -END-
一、玩转图像 在本章中，我们将介绍： 安装 OpenCV 库 使用 MS Visual C++ 创建 OpenCV 项目 用 Qt 创建一个 OpenCV 项目 加载，显示和保存图像 使用 Qt 创建...因此，在执行此应用之前，请确保图像文件位于相应目录中的 。 另见 本章后面的“加载，显示和保存图像”秘籍，解释了我们在此任务中使用的 OpenCV 源代码。...在我们简单的打开和显示图像示例中，这不是必需的。 我们可以简单地将生成的代码替换为上一个任务中使用的代码。...加载，显示和保存图像 前面的两个秘籍教您如何创建一个简单的 OpenCV 项目，但是我们没有解释所使用的 OpenCV 代码。 该任务将向您展示如何执行 OpenCV 应用开发中所需的最基本的操作。...具有输入和输出参数 在我们的色彩缩减示例中，该变换直接应用于输入图像，这称为原地变换。 这样，不需要额外的图像来保存输出结果，这在需要时可以节省内存使用。
根据自己近十年图像处理OpenCV开发相关工作经验，花了七个月的时间，针对OpenCV4、精心选择OpenCV中常用模块与知识点，构建了一套系统化的课程，这套课程对每个课时的代码演示都是基于C++与Python...-均值迁移分割 69.图像分割-Grabcut分割 70.案例-基于Grabcut交互式分割的图像背景虚化 71.对象检测-人脸检测 72.对象检测-二维码检测 73.深度神经网络-获取网络各层信息 74....深度神经网络-使用图像分类模型实现图像分类 75.深度神经网络-DNN模块计算后台设置 76.深度神经网络-使用SSD对象检测模型实现对象检测 77.深度神经网络-基于SSD的实时对象检测 78.深度神经网络...85.深度神经网络- 图像颜色化模型使用 86.深度神经网络- ENet图像分割 87.深度神经网络- 图像快速风格化 88.深度神经网络- 解析模型网络输出的各种结果 89.案例-基于预训练模型的人脸检测与性别年龄预测...划重点 1 140课时系统化OpenCV教程 1 C++与Python双语教学 3 案例工程代码实践 4 负责答疑解惑 福利时间 原价99，限时优惠69 扫码即可加入学习(下载课程代码与资料)
C 函数和少量 C++类构成，提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，所以在学习的时候，要注意查阅资料的语言实现相关问题。...OpenCV 图像读取，显示，保存 安装 OpenCV 之后，从图像获取开始进行学习，包含本地加载图片，相机获取图片，视频获取，创建图像等内容。...只有先获取图像之后，才能对图像进行操作处理，信息提取，结果输出，图像显示，图像保存。 对于一个图像而言，在 OpenCV 中进行读取展示的步骤如下，你可以将其代码进行对应。...图像读取； 窗口创建； 图像显示； 图像保存； 资源释放。...GrabCut & FloodFill 图像分割、角点检测 这部分内容都需要一些图像专业背景知识，先掌握相关概念知识，在重点学习相关函数。
然后标记将使用我们给出的标签进行更新，对象的边界值将为-1。 代码 下面将看到一个有关如何使用距离变换和分水岭来分割相互接触的对象的示例。 考虑下面的硬币图像，硬币彼此接触。...OpenCV 实现grabcut算法。...OpenCV 有函数cv2.grabCut() 。...模式应该是cv2.GC_INIT_WITH_RECT，这是因为使用的是矩形。然后运行grabcut。它修改蒙版图像。在新的蒙版图像中，像素将被标记为四个标志，表示上面指定的背景/前景。...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。
OpenCV 的 Python 绑定包装了 C++ 实现，因此，作为 Python 用户，即使我们不直接使用 C++，我们也可以从此更新中获得一些性能优势。...要查看与 OpenCV 相关的 CMake 配置标志，请参阅 GitHub 上官方 OpenCV 存储库。 对 Ruby 脚本进行编辑后，保存它。 定制包装可以视为正常包装。...从源代码构建 OpenCV 要从源代码构建 OpenCV，我们需要一个 C++ 构建环境和 CMake 构建配置系统。 具体来说，我们需要 CMake3。...255] 然后，如果将修改后的图像保存到文件中并进行查看，则会在图像的左上角看到一个白点。...使用 OpenCV 执行人脸检测 使用cv2.CascadeClassifier，无论是对静止图像还是视频源执行人脸检测，都没有什么区别。
图像处理：OpenCV提供了许多图像处理功能，如图像的加载、保存、滤波、几何变换、色彩空间转换等视频处理：OpenCV支持视频的捕获、播放、剪辑等功能。...图像分割：OpenCV提供了许多图像分割算法，如分水岭算法、 GrabCut算法等。人脸识别：OpenCV支持人脸识别算法，如基于Haar级联分类器的人脸检测。...以上功能我们今天都不介绍~~~本文介绍使用python+opencv实现最基础的媒体数据功能：使用opencv读取图片，视频，gif动图以及三种格式的互换。...安装opencv库我们使用python库完成后续的操作，所以使用pip进行安装。...在获取了数据数据后就可以进行更多操作，可以参考官方文档的示例进行实战了https://docs.opencv.org/4.1.2/d6/d00/tutorial_py_root.html我正在参与2023
根据自己近十年图像处理OpenCV开发相关工作经验，花了七个月的时间，针对OpenCV4、精心选择OpenCV中常用模块与知识点，构建了一套系统化的课程，这套课程对每个课时的代码演示都是基于C++与Python...-均值迁移分割 69.图像分割-Grabcut分割 70.案例-基于Grabcut交互式分割的图像背景虚化 71.对象检测-人脸检测 72.对象检测-二维码检测 73.深度神经网络-获取网络各层信息 74....深度神经网络-使用图像分类模型实现图像分类 75.深度神经网络-DNN模块计算后台设置 76.深度神经网络-使用SSD对象检测模型实现对象检测 77.深度神经网络-基于SSD的实时对象检测 78.深度神经网络...85.深度神经网络- 图像颜色化模型使用 86.深度神经网络- ENet图像分割 87.深度神经网络- 图像快速风格化 88.深度神经网络- 解析模型网络输出的各种结果 89.案例-基于预训练模型的人脸检测与性别年龄预测...划重点 1 140课时系统化OpenCV教程 1 C++与Python双语教学 3 案例工程代码实践 4 负责答疑解惑 福利时间 原价99元，限时优惠只需69元！
根据自己近十年图像处理OpenCV开发相关工作经验，花了七个月的时间，针对OpenCV4、精心选择OpenCV中常用模块与知识点，构建了一套系统化的课程，这套课程对每个课时的代码演示都是基于C++与Python...KMeans图像分割—主色彩提取 114. KNN算法介绍 115. KNN算法应用 116. 决策树算法 介绍与使用 117. 图像均值漂移分割 118. Grabcut图像分割 119....Grabcut图像分割—背景替换 120. 二维码检测与识别 121. OpenCV DNN 获取导入模型各层信息 122. OpenCV DNN 实现图像分类 123....OpenCV DNN 支持YOLOv3-tiny版本实时对象检测 132. OpenCV DNN单张与多张图像的推断 133. OpenCV DNN 图像颜色化模型使用 134....OpenCV DNN ENet实现图像分割 135. OpenCV DNN 实时快速的图像风格迁移 136. OpenCV DNN解析网络输出结果 137.
导读 本文主要介绍如何使用 OpenCV + GrabCut实现一个文档自动扫描仪。（公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 文档扫描是将物理文档转换为数字形式的过程。...可以通过扫描仪或手机摄像头拍摄图像来完成。我们将在本文中讨论如何使用计算机视觉和图像处理技术有效地实现这一目标。 有许多软件解决方案和应用程序可以做到这一点。...让我们看看如何使用经典的计算机视觉技术创建一个简单的 OpenCV 文档扫描仪，其中输入将是我们要扫描的文档的图像，而预期的输出将是正确对齐的文档扫描图像。...然后执行高斯模糊以去除图像中的噪声。 最后，对图像进行精确边缘检测。 此外，放大图像以获得文档的细轮廓。...失败情况： 当文档的一部分在图像之外时，可能会丢失一个角落，GrabCut 无法扫描。这是使用 GrabCut 的唯一限制。在大多数其他情况下，我们的文档扫描仪运行良好。
起因-OpenCV4.0发布 OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展...根据自己近十年图像处理OpenCV开发相关工作经验，花了七个月的时间，针对OpenCV4、精心选择OpenCV中常用模块与知识点，构建了一套系统化的课程，这套课程对每个课时的代码演示都是基于C++与Python...-均值迁移分割 69.图像分割-Grabcut分割 70.案例-基于Grabcut交互式分割的图像背景虚化 71.对象检测-人脸检测 72.对象检测-二维码检测 73.深度神经网络-获取网络各层信息 74....深度神经网络-使用图像分类模型实现图像分类 75.深度神经网络-DNN模块计算后台设置 76.深度神经网络-使用SSD对象检测模型实现对象检测 77.深度神经网络-基于SSD的实时对象检测 78.深度神经网络...85.深度神经网络- 图像颜色化模型使用 86.深度神经网络- ENet图像分割 87.深度神经网络- 图像快速风格化 88.深度神经网络- 解析模型网络输出的各种结果 89.案例-基于预训练模型的人脸检测与性别年龄预测
Grabcut算法是重要的图像分割算法，其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题，使得结果具有更高的可靠性。...OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数，该函数的函数原型在代码清单8-21中给出。...代码清单8-21 grabCut()函数原型 void cv::grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask,...mask：用于输入、输出的CV_8U单通道掩码图像，图像中像素值的取值范围以及含义在表8-4给出。...rect：包含对象的ROI区域，该参数仅在mode == GC_INIT_WITH_RECT时使用。 bgdModel：背景模型的临时数组。 fgdModel：前景模型的临时数组。
在第一篇论文里，Hsieh等人使用了一个 相当直接和易完成的方法。但不幸的是他们的方法并不是完全自动的，因为它需要用户给Grabcut算法提供一个矩形区域。...与确定图像中的超像素并行地，计算图像的显著图使用了两种不同的显著性方法。第一种方法使用了内置的OpenCV方法，叫细粒度显著性。...细粒度显著性方法（左）和二值化Aggressive显著性方法扩张后的水桶图像 最后一步又取决于使用哪种显著性方法。在这两种方法中，都提取了白色像素最大的区域。...最后一步是将最终找到的包围框输入到Grabcut算法中。Grubcut是分割图像的常用方法。包围框给了Grabcut函数什么会被算法最终分割为背景和前景。...由于最终目标是开发tripmap图像，因此掩模将由灰色区域填充。该灰色区域将有助于区分前景和背景。 对于任何的每周的读者来说，使用C++学习OpenCV并实现这个算法是非常耗时的。
今天我就来给大家介绍一个非常经典的图像分割方法：GrabCut，其原论文如下。...其中： A代表每个像素的标签，例如前景标记为1，背景标记为0 R（A）代表当所有像素被标记后，总体的代价值 由于用户已经标记出了部分的前景和背景像素，因此已经标记的前景部分和背景部分都分别有自己的统计信息...当我们执行分割后会对每个像素都标记不同的标签，此时得到的前景部分和背景部分又会有自己的直方图。当这种推断出来的直方图和先验直方图比较匹配时，R（A）较小，否则R（A）比较大。而 ?...http://www.hinews.cn/pic/0/14/96/00/14960084_412487.jpg 我在抠苍老师时，使用了OpenCV中自带的Sample，其地址在： https:/.../github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/cpp/grabcut.cpp
今天我就来给大家介绍一个非常经典的图像分割方法：GrabCut，其原论文如下。...下面这张图也来自GrabCut原论文，它从左到右展示了用不同的用户交互程度对图像进行标注，然后用Grabcut自动得到分割的结果。...当我们执行分割后会对每个像素都标记不同的标签，此时得到的前景部分和背景部分又会有自己的直方图。当这种推断出来的直方图和先验直方图比较匹配时，R（A）较小，否则R（A）比较大。...http://www.hinews.cn/pic/0/14/96/00/14960084_412487.jpg 我在抠苍老师时，使用了OpenCV中自带的Sample，其地址在： https://github.com.../opencv/opencv/blob/master/samples/cpp/grabcut.cpp
例如，我们可以使用机器学习模型对图像进行分类，将其识别为不同的对象或场景。下面是一个示例代码，展示如何使用C++和OpenCV库进行图像分类。...接下来，将图像转换为一维向量作为特征输入，然后使用SVM模型对其进行分类。最后，将分类结果输出到控制台。 这个示例代码展示了如何使用C++和OpenCV来实现图像分类应用。...下面是一个示例代码，展示了如何使用C++和OpenCV库进行图像高斯滤波。...最后，通过创建窗口并使用imshow函数显示原始图像和滤波后的图像，然后通过waitKey函数等待用户按下键盘，最后返回程序的执行结果。...请注意，实际应用中的图像处理代码可能更加复杂，并可能涉及到其他的图像处理操作，如边缘检测、图像增强等。以上代码仅为示例，供读者了解如何使用C++和OpenCV进行图像处理的基本流程。
使用 OpenCV 的最大障碍之一就是安装它。...但是，幸运的是，我们可以使用 Anaconda 的软件包管理器工具 conda，在我们的终端中用一行代码安装 OpenCV： conda install --channel https://conda.anaconda.org...的临时数组 bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64) fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64) # 执行 grabCut...off") plt.show() 保存图像 # 加载库 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 将图像加载为灰度...plt.axis("off") plt.show() # 保存图像 cv2.imwrite('images/plane_new.jpg', image) # True 图像锐化 # 加载库 import
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