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基于Opencv抠图

step3:去除图像上噪声。首先使用低通滤泼器平滑图像(9 x 9内核),这将有助于平滑图像高频噪声。低通滤波器目标是降低图像变化率。将每个像素替换为该像素周围像素均值。...这样就可以平滑并替代那些强度变化明显区域。然后,对模糊图像二值化。梯度图像不大于90任何像素都设置为0(黑色)。 否则,像素设置为255(白色)。...cv2.findContours()函数返回第一个值是list,list每个元素都是图像一个轮廓,用numpyndarray表示。每一个ndarray里保存轮廓各个点坐标。...我们把list排序,点最多那个轮廓就是我们要找昆虫轮廓。 OpenCV通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。...第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓 第二个参数是轮廓本身,在Python是一个list第三个参数指定绘制轮廓list哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中所有轮廓 第四个参数是轮廓线条颜色第五个参数是轮廓线条粗细

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opencv3编程入门_java基础与入门教程

,根据该像素与周围像素亮度差值来提升该像素亮度滤波器。...OpenCV提供了很多边缘检测滤波函数,比如,Laplacian, Sobel, Scharr, Canny等。这些函数会将非边缘区域转为黑色,将边缘区域转为白色或其他颜色。..., #输入三个参数分别为:输入图像、层次类型、轮廓逼近方法 #因为这个函数会修改输入图像,所以上面的步骤使用copy函数将原图像做一份拷贝,再处理 #返回三个返回值分别为:修改后图像、图轮廓、层次...,无奈电脑没有摄像头,已经在淘宝了,后续实例再补了。...发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除

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窃取超级计算机Dojo机密技术、拿「假」电脑糊弄检查,特斯拉将前工程师告上法庭

但是,Yatskov 却违反了相关协议,他不仅从工作设备和账号删除特斯拉机密信息,在个人设备下载和访问它们,而且在个人电脑上创建了包含 Project Dojo 机密细节特斯拉文档。...在诉状,特斯拉认为 Yatskov 违反了禁止披露商业机密保密协议。目前,特斯拉正寻求补偿性和惩戒性损害赔偿,以及一项阻止 Yatskov 传播商业机密并归还所有专有数据命令。...2021 年特斯拉 AI 日上,特斯拉重磅展示了 Dojo 计算机芯片,成为了当天活动最大看点。它采用了创新架构,将算力分布在复杂网络构造,实现了极高算力、高带宽、低延迟网络吞吐量。...Dojo 设计是从芯片开始从头做起。...Dojo 训练 CPU 属于 ASIC 芯片,专注于人工智能训练,采用 7 纳米制程,可以实现 1024GFLOPS BF16 算力,在芯片周围四向都有 4TB/s 传输带宽。

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opencv+Recorder︱OpenCV Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换

. ---- 三、OpenCV 轮廓 1、概念 轮廓可以简单认为成将连续点(连着边界)连在一起曲线,具有相同颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体检测和识别很有用。...• 在 OpenCV ,查找轮廓就像在黑色背景超白色物体。你应该记住,要找物体应该是白色而背景应该是黑色。...让我们看看如何在一个二值图像查找轮廓:函数 cv2.findContours() 有三个参数,第一个是输入图像,第二个是轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法。...返回值有三个,第一个是图像,第二个是轮廓,第三个是(轮廓)层析结构。轮廓(第二个返回值)是一个 Python列表,其中存储这图像所有轮廓。...联想到拉普拉斯算子形式是沿着x轴和y轴二次导数和,这就意味着周围是更高值单点或者小块(比孔小)会将使这个函数值最大化。反过来说,周围是更低值点将会使函数负值最大化。

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「赫曼方格」视错觉怎么破?

这张图就是有名赫曼方格,名字来源于德国科学家赫曼,他于1870年在期刊中发表这幅图。当你注视黑色方格之间白色空间时,你会发现其他白色空间都变灰了。...这里方格变模糊了,当你看着它,上面会出现接二连三闪烁黑色小点。 在2000年,研究者Jacques Ninio和Kent Stevens又创造一款赫曼方格,也有类似的闪现效果。...他们发现,将拥有黑色轮廓线白圈放进交汇处,然后将花纹歪斜,就会产生一种“湮灭效果”。 这两位在Perception期刊上发表了论文:“把有黑色轮廓线白色圆点缩小放进网格,它们就会消失。...你一次只能看到一部分白点,它们会在三两成群在页面无序移动。在没有白点地方,灰色条纹似乎是延续不断,而实际上条纹是被白点所截断。” 他们说这种错觉反过来也有效(就是黑点在白色网格)。...一些科学家认为这种错觉会让那些视力没有聚焦到白点隐身。 四个区域刺激减弱vs两个区域刺激减弱 如果这些白点更加明显,比如变得更大,你眼睛就不会让周围白点消失了。

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特斯拉人形机器人问世,马斯克:预计售价不到两万,比Model 3便宜

随后 Demo 视频特斯拉展示了机器人搬运箱子,给花浇水,在特斯拉超级工厂里工作画面。机器人导航用 Autopilot 系统和特斯拉汽车上是类似的系统。...它有一个容量为 2.3KWh 电池组,足以工作一整天,计算设备是一个 Tesla SOC,可进行 WiFi 和 4G 网络连接,各种电源控制系统都被集成到了一个 PCB 。...在室内导航时 GPS 基本不可用,所以需要通过传感器接收更多点位以提高精度,不过测量周围可通行区域机制也是和汽车自动驾驶通用。...特斯拉开发了一种新自动打标签方式来帮助系统进行 3D 标签,工程师解释了当相机显示不清晰图片时,该软件如何在某些条件下使用其他剪辑来填充图片。...目前,课程答疑正在持续更新。 课程视频内容共 12 小时,着重介绍基于深度学习声纹识别系统,包括大量学术界与产业界最新研究成果。

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CV学习笔记(十七):CardOCR

在这篇文章,我们将会通过使用之前学习过OpenCV知识,比如:高斯模糊,灰度操作,边缘检测,二值化操作等。如果之前没有接触过,可以通过之前专栏文章了解。...在完成sobel检测以后,我们输出一下结果,可以发现已经比较清晰看起给出卡片轮廓。 接下来自适应二值化,检测轮廓部分,轮廓之间有一片连通区域,我们要让系统认为这是我们要检测的卡面部分。 ? ?...操作与上边去除背景时候基本类似,只不过会多一个浮雕化处理(embossment): 这里简单说一下浮雕化处理: 根据像素与周围像素差值确定像素值,差别较大像素(边缘点通常像素差别较大)像素值较大...我们可以比较清晰看见图片中卡号等信息,这时候需要二值化处理,对图像黑色部分进行竖直投影,图像水平方向黑色像素进行统计, ?...除了顶部位置印有银行名称部分,剩下黑色像素少区 域就是所要找银行卡卡号区域。验证结果查看其他测试图发现都是如此。 根据经验来看,剩下黑色像素少区域就是所要找银行卡卡号区域。 ? ? ? ?

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OpenCV系列之轮廓入门 | 二十一

因此,在找到轮廓之前,请应用阈值或canny边缘检测。 从OpenCV 3.2开始,findContours()不再修改源图像。 在OpenCV,找到轮廓就像从黑色背景中找到白色物体。...因此请记住,要找到对象应该是白色,背景应该是黑色。...要绘制所有轮廓,请传递-1),其余参数是颜色,厚度等等 在图像绘制所有轮廓: cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3) 绘制单个轮廓第四个轮廓...您是否需要线上所有点来代表该线?不,我们只需要该线两个端点即可。这就是cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE所做。它删除所有冗余点并压缩轮廓,从而节省内存。 下面的矩形图像演示了此技术。...只需在轮廓数组所有坐标上绘制一个圆(以蓝色绘制)。

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CV学习笔记(十七):CardOCR

在这篇文章,我们将会通过使用之前学习过OpenCV知识,比如:高斯模糊,灰度操作,边缘检测,二值化操作等。如果之前没有接触过,可以通过之前专栏文章了解。...接下来自适应二值化,检测轮廓部分,轮廓之间有一片连通区域,我们要让系统认为这是我们要检测的卡面部分。...,只不过会多一个浮雕化处理(embossment): 这里简单说一下浮雕化处理: 根据像素与周围像素差值确定像素值,差别较大像素(边缘点通常像素差别较大)像素值较大, 在灰度图中表现为较亮,边缘凸显...实现公式:newP = gray0-gray1+150 经过浮雕化处理后,显示一下: 我们可以比较清晰看见图片中卡号等信息,这时候需要二值化处理,对图像黑色部分进行竖直投影,图像水平方向黑色像素进行统计...根据经验来看,剩下黑色像素少区域就是所要找银行卡卡号区域。

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低分辨率和畸变严重棋盘格角点自动检测

介绍 相机可以以有限视野(即透视摄像机)或宽视野出现,可通过使用鱼眼镜头(尼康或西格玛)或通过将标准透视相机与成形镜相结合(折反射全向相机,图1)来构建宽视场相机。...主要内容 我们知道OpenCV是一个开源计算机视觉库,最初由Intel开发,它具有许多视觉应用算法,特别是配备了Vladimir Vezhnevets开发棋盘角提取功能,该函数识别棋盘单个黑色棋盘...并获得一组黑色四边形,根据这些四边形轮廓,然后通过轮廓检测算法很容易找到其轮廓边界,如果在接下来步骤没有发现其他棋盘格,则可以假定棋盘格仍然生长在一起。...E.多边形近似水平自适应 提取轮廓被输入到多边形近似器算法,该近似算法尝试将多边形进行四边形拟合,根据近似多边形偏离真实轮廓程度(偏差阈值),由于模糊,连接棋盘格有时被错误地近似为单个四边形,...1) 棋盘周围宽边框重要性:在明亮光源下拍照时,自适应阈值被干扰,认为白色棋盘边框实际上是黑色。我们强调足够宽白色边界重要性。 2) 低分辨率图像小棋盘格:图11属于第5号测试图像集。

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Python 项目实践二(生成数据)第一篇

最流行工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单图表,折线图和散点图。然后,我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣数据集——根据一系列随机决策生成图表。...函数axis()要求提供四个值:x和y坐标轴最小值和最大值,结果如下图: ? 四 删除数据点轮廓 matplotlib允许你给散点图中各个点指定颜色。...默认为蓝色点和黑色轮廓,在散点图包含数据点不多时效果很好。但绘制很多点时,黑色轮廓可能会粘连在一起。...要删除数据点轮廓可在调用scatter()时传递实参edgecolor='none': plt.scatter(x_values, y_values, edgecolor='none', s=40)将相应调用修改为上述代码后...如果要保留图表周围多余空白区域,可省略这个实参。

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基于OpenCV实战:车牌检测

扫描图像以查看由边缘定义所有不同形状。 假设车牌是矩形,则在与之前步骤不同所有形状,找到与矩形最匹配形状。 一旦找到矩形,该形状内信息即为车牌号。 ? 1、识别输入数据是图像。...转换为灰度不仅可以减少计算复杂性,而且对于查找轮廓(稍后步骤)也很重要,因为OpenCV可以从黑色背景白色连接对象查找轮廓。 ? 调整大小并转换为灰度后图像: ?...2、扫描图像以查看由边缘定义所有不同形状 当我们查看一个对象时,我们眼睛会通过其边缘检测到对象形状,该对象边缘与其背景,周围或相邻对象有颜色差异。...我们将OpenCVCanny函数应用到预处理后图像上,以勾勒出其边缘或颜色渐变。 在应用Canny函数之前,我们将首先对图像应用平滑方法以减少噪点。...3.假定车牌是矩形,从与前面步骤不同所有形状找出与矩形最匹配形状 当给人一张带有牌照图像时,我们眼睛就能从其他所有形状找出牌照,因为我们先验知识告诉我们这是一个矩形形状,具有四个相连

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cv2.drawContours

1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续点(连着边界)连在一起曲线,具有相同颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体检测和识别很有用。为了准确,要使用二值化图像。...查找轮廓函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像,应该将原始图像储存到其他变量。在OpenCV,查找轮廓就像在黑色背景超白色物体。你应该记住,要找物体应该是白色而背景应该是黑色。...如何在一个二值图像查找轮廓。 函数cv2.findContours()有三个参数,第一个是输入图像,第二个是轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法。...,第四个轮廓#imag = cv2.drawContour(img,contours,-1,(0,255,0),3)#但是大多数时候,下面方法更有用imag = cv2.drawContours(img...它会将轮廓冗余点去掉,压缩轮廓,从而节省内存开支。 下面用矩阵来演示,在轮廓列表每一个坐标上画一个蓝色圆圈。

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Python OpenCV findContours()函数与drawContours()函数用法

OpenCV2.x版本第一个元素是轮廓,,而在OpenCV3.x第二个才是轮廓。这个轮廓是一个列表,每个列表元素代表着一个轮廓。 cv2.findContours()第二个参数有什么用?...最后轮廓4,5 是轮廓 3a 轮廓,成为(组织结构) 4 级(最后一级)。按照这种方式给这些形状编号。而在OpenCV有哪些参数可选呢? RETR_LIST 从解释角度来看,这应是最简单。...第三个参数是对轮廓(第二个参数)索引,当需要绘制独立轮廓时很有用,若要全部绘制可设为-1。接下来参数是轮廓颜色和厚度。...并且在OpenCV查找轮廓就像在黑色背景找白色背景,所以要找物体应该是白色,而背景是黑色(来源于OpenCV官方教程中文版)。...发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除

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【CV 向】如何打造一个“数串串神器“

人们会注意到钢管直线边缘,并尝试通过比较宽度和长度比例来判断是否为钢管。 3、光泽度分析:人们会注意到钢管光泽度。钢管通常具有金属光泽,反射周围环境光线。...Hough Circle Transform 原理可以概括如下: 边缘检测:首先,在输入图像上应用边缘检测算法(Canny边缘检测),以获取图像边缘信息。...轮廓分析基本步骤如下: 边缘检测:首先,在输入图像上应用边缘检测算法(Canny边缘检测)或其他边缘提取方法,以获取图像边缘信息。...轮廓提取:通过在边缘图像上应用轮廓提取算法(cv2.findContours函数),寻找并提取闭合轮廓轮廓由一系列有序点组成,可以表示对象外形。...轮廓分析在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛应用,目标检测、形状识别、图像分割等。通过对轮廓分析和提取,可以获取图像对象形状信息,从而实现对图像感兴趣区域提取、分类、计数等操作。

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PS给照片换背景小技巧

1.将照片打开,应用工具箱多边形套索工具(位置是界面左侧工具栏左边第二个按钮)将人物轮廓边缘完整地勾画出来,形成一个封闭浮动选区,注意勾画时要紧贴人物边缘,越准确越好。...2.不要去掉选区,将光标移至选区内单击右键,在弹出选项中选择“羽化”,数值在0.8至1.5之间,点按“回车”键完成。羽化目的是为了使边缘与周围融合而有过渡,不至于象刻刀刻出效果一样生硬虚假。...PS给照片换背景 这个要是简单纯背景,你用魔术棒点击然后删除填充蓝色即可。...要是复杂背景按照下面方法处理: 1.启动Photoshop,打开要处理图片,点选“钢笔”工具,属性设置,然后将图片中人物主体轮廓勾出。...6.如果对虚框范围满意,按键盘上DELE键,删除背景色,就得到了单一图像。

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OpenCV实现手指识别:空中移动手指就可以弹钢琴!

简单答案是,与 RGB 不同,HSV 将亮度或图像强度与色度或颜色信息分开。在计算机视觉,您经常出于各种原因想要将颜色分量与强度分开,例如对光照变化鲁棒性或去除阴影。...使用我们使用 HSV 标度创建黑色蒙版检测手。为此,我选择戴一副黑色手套,因为检测肤色比较困难,并且会是的项目的泛化性变差。 检测到手后,我们找到轮廓,即我们手边界。...然后我们绘制一个凸包,以找到周围凸多边形。从这个多边形,我们使用凸度缺陷函数提取指尖。 什么是凸包?凸包,完全包围对象最小 n 边凸多边形。 什么是凸面缺陷?...轮廓与其凸包任何偏差都称为凸性缺陷。 ? 这里还应用了一个过滤器来使用点之间距离(即指尖和关节)来获取指尖,同时您也可以选择使用手指之间角度来实现相同效果。...最后一部分包括使用 PyAutoGUI 库,它允许您根据手部运动坐标(准确地说是指尖)进行键盘操作。现在当这个程序运行时,它会跟踪指尖在框架位置并自动按下键盘上提到键。

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基于OpenCV区域分割、轮廓检测和阈值处理

因此,代替处理整个框架,如果可以在框架定义一个子区域并将其视为要应用处理新框架,该怎么办。我们要完成一下三个步骤: • 定义兴趣区 • 在ROI检测轮廓 • 阈值检测轮廓轮廓线 什么是ROI?...(输出)蓝色矩形覆盖区域是我们投资回报率 现在,如果您也想绑定感兴趣对象,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轮廓。...如何在框架中找到轮廓? 对我而言,在将ROI框架设为阈值后,找到轮廓效果最佳。因此,要找到轮廓,手上问题是- 什么是阈值? 阈值不过是图像分割一种简单形式。...(这是二进制阈值帧) 因此,在对rgb帧进行阈值处理后,程序很容易找到轮廓,因为由于ROI感兴趣对象颜色将是黑色(在简单二进制脱粒)或白色(在如上所述反向二进制脱粒),因此分割(将背景与前景即我们对象分开...然后,在固定背景之后,我们将从框架减去背景,并用wewant背景(这里是一个简单黑色框架)替换它。 实施上述技术,我们应该得到如下输出: ?

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