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低分辨率和畸变严重的棋盘格角点的自动检测

，该方法适用于透视相机和全向相机，本文对现有的角点检测方法进行了评价，分析了其在检测模糊和畸变严重图像集中角点方面的优缺点，从分析结果开始，提出、实施和测试了几项改进，实验表明，该算法能够在低至VGA分辨率的全向图像上一致性地识别...主要贡献 本文的主要贡献是提出了一种新的启发式算法来检测模糊和高度失真图像中的棋盘格，特别是通过这种启发式方法，标准棋盘格检测算法的检测率从20%提高到80%，使用高质量的摄像机几乎达到100%。...主要内容 我们知道OpenCV是一个开源的计算机视觉库，最初由Intel开发，它具有许多视觉应用的算法，特别是配备了Vladimir Vezhnevets开发的棋盘角提取功能，该函数识别棋盘中的单个黑色棋盘...在最初的方法中，使用了“均值”，这需要相当少的计算能力，因此非常适合从视频流中检测棋盘格，其运算时间也至关重要，由于模糊、噪声或过于粗糙的采样，阈值分割出来的黑白图像中的棋盘格往往连在一起。...以下两个示例旨在让读者了解棋盘模式提取过程中可能出现的问题。 1） 棋盘周围宽边框的重要性：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的。我们强调足够宽的白色边界的重要性。

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iOS-OpenCV之蔡徐坤教你玩转边框画

这篇文章的整体思路来源于 知乎 的 Maker毕 的文章: 蔡徐坤教你用OpenCV实现素描效果 上一篇文章中我们已经讲述过了，图像的存储，以及一些相关的信息。...对灰度图片进行高斯模糊 首先，先来讲一下如何进行简单的 模糊 处理 在上一篇文章中我们已经讲过了，图片其实就是一个二维数组。 所以图片上的每一个像素，都有一个像素数值。...简单的模糊处理就是这么做的，不过高斯模糊是通过高斯函数去进行相应的计算，这里我找到了一篇相当好的文章: 高斯模糊 - (UIImage *)gaussianblurImage:(UIImage *)image...二值化图片进行再次模糊 现在蔡老师的衣服都已经变成线条了，基础的描边效果已经达成。但是我们可以看到，图片中比如说地面上，还有一些黑色的我们并不想要的点(我们称这些点为噪点)。...最后进行一次高斯模糊 我们最后在进行一次高斯模糊，使我们的图像效果更好。 其他 视频的转换，这里就不多写了(正在研究过程中...)

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总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

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。...今天我们的任务是从包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中，例如诊断健康与否的机器学习模型。 因此，让我们从查看输入图像开始。...使用“ cvtColor（）”将RGB图像转换为灰度 2. 通过应用模糊函数“ GaussianBlur（）”来消除灰度图像中的噪声 3....最后将“ Canny（）”函数应用于模糊图像以获得边缘 边缘检测过程的输出如下所示： ?...用于ROI提取的备用倒置掩模（图像源作者） 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。 ?

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基于OpenCV的特定区域提取

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。...今天我们的任务是从包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中，例如诊断健康与否的机器学习模型。 因此，让我们从查看输入图像开始。...使用“ cvtColor（）”将RGB图像转换为灰度 2. 通过应用模糊函数“ GaussianBlur（）”来消除灰度图像中的噪声 3....现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓： 1. 几何形状是圆形或椭圆形 2....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。

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10: 平滑图像

滤波与模糊 推荐大家先阅读：番外篇：卷积基础(图片边框)，有助于理解卷积和滤波的概念。...关于滤波和模糊，很多人分不清，我来给大家理理（虽说如此，我后面也会混着用,,ԾㅂԾ,,）： 它们都属于卷积，不同滤波方法之间只是卷积核不同（对线性滤波而言） 低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化 低通滤波器就是允许低频信号通过...，在图像中边缘和噪点都相当于高频部分，所以低通滤波器用于去除噪点、平滑和模糊图像。...(图片边框)中所说的边框填充方式。...图像是2维的，所以我们需要使用2维的高斯函数，比如OpenCV中默认的3×3的高斯卷积核（具体原理和卷积核生成方式请参考文末的番外小篇）： image.png OpenCV中对应函数为cv2.GaussianBlur

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ArUco与AprilTag简介

一个ArUco标记外围都有一组黑色边框，同时内部有着确定该标记ID的二维矩阵组合而成。黑色的边框能加速标记在图像中的检测速度，内部的二维编码能唯一识别该标记，同时进行错误检测和错误修复。...如果你希望能从一系列的marker中估计一个pose，此时就需要ArUco Boards. 相机相对于marker的姿态是一个3d的旋转，从marker坐标系到camera坐标系。...两者优劣比较 Aruco（在OpenCV中实现） 优点 易于设置（使用现成的aruco标记生成器、opencv和ros实现等） 更少的错误检测（使用默认参数） 缺点 较新版本的aruco是GPL许可的，...更容易在中长距离旋转模糊 更多适配参数 计算量更大 AprilTag（在AprilTag ros中实现） 优点 更少的适配参数 即使在远距离也能很好地工作 美国宇航局使用 更灵活的标记设计（例如，标记可以不一定是正方形...） 计算量较少 缺点 不太直接地进行配置和设置（没有opencv实现AFAIK，只有ros实现，获得标记的步骤稍微多一些） 更多错误检测（使用默认参数） 接下来本公众号将从opencv的中aruco模块中给的教程从理论到实践进行讲解

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六、图像运算

一、学习目标 了解opencv中图像运算的方法 了解opencv中图像运算的运用 如有错误欢迎指出~ 二、了解OpenCV中图像运算的运用 2.1 了解图像间的加法 在opencv中可以使两张图片进行组合相加...这个时候用黑色字体的“我是1_bit”进行减法运算得到的结果可以说并不是很好看，我们可以使用白色字体的图片1bit去进行相减，更改图片： img=cv2.subtract(img1,img3) 结果如下...从结果上很容易看得出，均值所表示的信息是偏亮，是正确的。 接下来我们使用方法meanStdDev计算方差。方差在opencv中可以表示该图片的对比度，或者说该图片是否从表现上有“意义”。...本系列文章首发于ebaina 三、总结 了解了opencv中图像加法运算使用add方法 了解了opencv中图像减法运算使用subtract方法 了解了opencv中图像乘法运算使用multiply方法...了解了opencv中图像除法运算使用divide方法 了解了opencv中图像均数运算使用mean方法 了解了opencv中图像方差运算使用meanStdDev方法 了解了opencv图像运算是使用图像数值运算

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ArUco的生成与检测

在opencv中aruco有以下几个模块： （1）Detection of ArUco Markers：检测单个ArUco标记板：基于单个ArUco标记板的基本检测和姿态估计。...最后一个参数是一个可选的参数，用于指定标记黑色边框的宽度，指定的大小与位数成比例，例如，当值为2意味着边框的宽度将相当于两个内部位的大小，默认值位1。...生成的图像实例 代码示例： /* 生成单个的aruco标记物 */ #include #include using namespace...在这一步中，对图像进行分析，以便找到作为候选标记的正方形。该算法首先对图像进行自适应阈值分割，然后从分割后的图像中提取轮廓线，剔除不凸或不近似正方形的轮廓线。...根据标记大小和边框大小将图像划分为不同的单元，并且计算每个单元上的黑色或白色像素的数量以确定它是白色还是黑色位。最后，对位进行分析以确定标记是否属于特定字典，并在必要时采用纠错技术。

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【opencv实践】你确定真的了解寻找轮廓函数吗？【RM大符识别】

我们可以看到，左下角的红色里面包裹这三块黑色，而右上角的红色里面仅包含着一块黑色。这就是我们来识别的依据了！ 但为什么要以此为依据呢？看了下文findContours()函数的内容，你就知道了。...6@offset：每个轮廓点的可选偏移量，有默认值Point()，对ROI图像中找出的轮廓，并要在整个图像中进行分析时，这个参数便可排上用场。...其中第三个参数是我们需要重点关注的，它是我们解决这个问题的依据： ? 如何理解呢？我们以下图为例： ? 我们的findContours()函数会将上图中的黑色边框找出来，并依次标号为1~7。...同样，边框6，7的父轮廓为边框5，只不过当我们返回边框5的内嵌轮廓(子轮廓)时，只能返回6，7其中之一。 编程思路 到此理解了findContours()函数，我们再回顾一下我们要处理的图像： ?...但opencv中没有直接数父轮廓里所包含内嵌轮廓个数的函数。怎么办呢？ 我们就检测子轮廓（内嵌轮廓），检测到一个子轮廓，就将其父轮廓对应的数组元素加1。

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opencv(4.5.3)-python(七)--图像的基本操作

翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 学会: • 访问像素值并修改它们 • 访问图像属性 • 设置感兴趣的区域（ROI） • 分割和合并图像 本节中几乎所有的操作都主要与Numpy而不是...OpenCV有关。...要想用OpenCV写出更好的优化代码，需要有良好的Numpy知识。 （例子将在Python终端中显示，因为大多数只是单行的代码） 访问和修改像素值 让我们先加载一个彩色图像。...图像ROI 有时，你必须对图像的某些区域进行处理。对于图像中的眼睛检测，首先在整个图像上进行人脸检测。当得到一个人脸时，我们单独选择人脸区域并在其中搜索眼睛，而不是搜索整个图像。...这里我选择了球，并将其复制到图像的另一个区域。

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convert命令参数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...测量命令耗时 -bias 对图片进行卷积操作时设定的偏移量 -black-threshold 将门限值以下的像素全部变为黑色 -blue-primary 主要蓝色点染色 -blue-shift...-caption 为图片添加说明 -cdl 使用脚本文件对图片颜色进行调整 -channel type 选择操作的颜色通道 -charcoal 生成炭笔作图效果 -chop 删除图像中的部分像素...对加密图像进行解密 -debug 显示调试信息 -define 设置图像处理格式 -deconstruct 将图片组拆分成单独的部分 -delay 设定动态图片中变换延时 -delete 将图片从图片组中删除...设置图像尺寸 -extract 从图像中抽取部分区域 -family 设置文本的字体类型 -fft 前向离散傅里叶变换 -fill 设定填充颜色 -filter 设定滤波器类型 -flatten 压平图像组

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OpenCV 入门之旅

那么该怎么快速的识别出照片中不同的人并标注出来呢，这个时候就可以用到计算机视觉的知识了 计算机视觉是一个跨学科领域，涉及如何使计算机从数字图像或视频中获得高级别的理解，并使得计算机能够识别诸如人脸、灯柱甚至雕像之类的物体...模块 然后我们可以使用 imread 模块读取图像，参数中的1表示是彩色图像。...问题场景示意图如下： 下面我们来思考下解决方案 首先我们将图像保存在特定帧中 接下来将图像转换为高斯模糊图像，这样做是为了确保我们计算出模糊图像和实际图像之间的明显差异 此时，图像仍然不是对象，我们定义了一个阈值来去除图像中的瑕疵...阈值函数提供阈值，将小于30的差值转换为黑色。...，则在列表中使用 datetime 记录日期和时间 我们将时间值存储在 DataFrame 中并写入 CSV 文件 绘制运动检测图 最后一步是显示结果 首先，我们从 motion_detector.py

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OpenCV的实用图像处理操作案例分享

OpenCV中阈值功能所需的第一个参数是要处理的图像。...为了消除噪声，使用高斯模糊函数执行模糊处理。可以从图1到5详细检查到此为止的部分。 这些过程之后，将应用Canny边缘检测。...通过操纵来自Tesseract的信息，也可以只操纵框架中的某些单词。另外，可以应用图像处理以从噪声中清除文本。...图16中位数模糊处理的结果是，这些虚线消失了。 注意：必须检查黑白图像矩阵的尺寸。大多数情况下，即使是黑白，也有RGB尺寸。这可能会导致在OpenCV的某些函数中出现尺寸错误。...这是一种通常用来提高用精细字体书写的文章质量的方法。这里要注意的另一点是，我们的文章为黑色，背景为白色。如果背景为黑色，文本为白色，则将取代这些功能的过程。 OpenCV用于提高某些图像的质量。

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基于OpenCV的实用图像处理操作

在第一张图像（图像1）中，该阈值确定为20.将20之上的所有值分配给255.其余值为设置为0。这仅允许黑色或非常深的颜色为黑色，而所有其他阴影直接为白色。...图5.具有高斯模糊函数的模糊图像 如图4和图5所示，黑白图像使用指定的模糊滤镜和模糊度模糊。此过程通常用于消除图像中的噪点。此外，在某些情况下，由于图像中的线条清晰，训练也会受到严重影响。...为了消除噪声，使用高斯模糊函数执行模糊处理。可以从图1到5详细检查到此为止的部分。 这些过程之后，将应用Canny边缘检测。...通过操纵来自Tesseract的信息，也可以只操纵框架中的某些单词。另外，可以应用图像处理以从噪声中清除文本。...如果背景为黑色，文本为白色，则将取代这些功能的过程。 OpenCV用于提高某些图像的质量。例如对比度差的图像的直方图值分布在狭窄的区域。 为了提高该图像的对比度，有必要将直方图值分布在很大的区域上。

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OpenCV的实用图像处理操作案例分享

在第一张图像（图像1）中，该阈值确定为20.将20之上的所有值分配给255.其余值为设置为0。这仅允许黑色或非常深的颜色为黑色，而所有其他阴影直接为白色。...图5.具有高斯模糊函数的模糊图像 如图4和图5所示，黑白图像使用指定的模糊滤镜和模糊度模糊。此过程通常用于消除图像中的噪点。此外，在某些情况下，由于图像中的线条清晰，训练也会受到严重影响。...为了消除噪声，使用高斯模糊函数执行模糊处理。可以从图1到5详细检查到此为止的部分。 这些过程之后，将应用Canny边缘检测。...通过操纵来自Tesseract的信息，也可以只操纵框架中的某些单词。另外，可以应用图像处理以从噪声中清除文本。...如果背景为黑色，文本为白色，则将取代这些功能的过程。 OpenCV用于提高某些图像的质量。例如对比度差的图像的直方图值分布在狭窄的区域。 为了提高该图像的对比度，有必要将直方图值分布在很大的区域上。

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OpenCV 图像处理：常用绘图函数

本文已收录于Opencv系列专栏： 深入浅出OpenCV ，专栏旨在详解Python版本的Opencv，为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅，持续更新。...文章目录 opencv中的绘图函数 1.线段绘制 2.矩形绘制 3.圆,椭圆绘制 圆绘制 椭圆绘制 4.多边形绘制 5.添加文字 6.综合图像绘制 opencv中的绘图函数 1.线段绘制 cv2.line...), np.uint8) # 画一个绿色边框的矩形，参数2：左上角坐标，参数3：右下角坐标 cv2.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,255),1) winname...(winname, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyWindow(winname) 6.综合图像绘制 import numpy as np import cv2 # 创建一张黑色的背景图...img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) # 绘制一条线宽为5的线段 cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),1) # 画一个绿色边框的矩形

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使用 OpenCV 和 Python 模糊和匿名化人脸

在本文中，我们将了解如何使用 OpenCV 和 Python 模糊和匿名化人脸。 为此，我们将使用级联分类器来检测人脸。...，从实时视频或图像中检测人脸。...接着，为了使输出美观，我们将在检测到的人脸周围制作一个彩色边框矩形。但是，我们希望检测到的人脸是模糊的，所以我们使用中值模糊函数来做同样的事情，并提到应该模糊人脸的区域。...，以便从帧中检测人脸 video_capture = cv2.VideoCapture(0) while True: # 从视频中捕获最新的帧 check, frame = video_capture.read...= cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 在捕获的帧中检测多个人脸 # scaleFactor：参数指定在每个图像比例下图像尺寸减小多少

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基于显著性的图像分割

我是从Gupta等人提供的方法那里得到的去创造这样一个自动方法的灵感。 方法 很多的图像分割方法的目标就是将图像二值化为感兴趣的区域。这个项目的目标是不一样的。首先，我想大致的找出感兴趣区域。...将高斯模糊滤波器应用于图像。从模糊图像中生成平均15个像素大小的超像素。超像素算法旨在基于像素区域中的值的颜色和距离来打破图像。具体来说，用了简单线性迭代聚类算法（SLIC）。 ?...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。...为了对图像进行二值化，通过迭代从彩色图像生成每个超像素。如果显著性图像超像素区域的中间像素值大于阈值T1，那么这整个超像素就二值化为白色。否则整个超像素就是黑色。T1由用户选择。...在OpenCV中，这个操作可以通过寻找图像中的轮廓并选择具有最大面积的轮廓来实现。对选择出来的区域会匹配一个包围框。 据观察，细粒度显著性方法常常会生成碎片区域。

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