文章:Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
这一系列的文章已经写了第二篇了,所以这个系列将会转变为连载文章,每当我有什么新的发现,都会更新。
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; int main() { Mat rawImg(600, 500, CV_8U, Scalar(0)); //这个Scalar函数有啥作用呢?,我们我猜想是灰度值 //Mat resultImg; namedWindow(“Raw Image”); imshow(“Raw Image”, rawImg); waitKey(0); destroyAllWindows(); imwrite(“图像.jpg”,rawImg); return 0; }
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)。
前几天师兄跟我讲了一下opencv的findContours()函数识别大符,感觉真的是妙啊!自己学的时候马马虎虎,就导致很多细节都没有领悟到,今天给大家分享一下。
无论是aruco还是apriltag二维码标定板检测的思路是提取一块四边形的区域,这个区域具有比周围亮度更低的特点。这个思路的主要优点是尽可能多的检测出所有可能的二维码,但是根据采集数据的环境极有可能出现异常线段,然后再根据二维码的编码值可以对野值进行剔除实现识别与定位。
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,,):
直接比较图像内容的 md5 值肯定是不行的,md5 的方式只能判断像素级别完全一致。图像的基本单元是像素,如果两张图像完全相同,那么图像内容的 md5 值一定相同,然而一旦小部分像素发生变化,比如经过缩放、水印、噪声等处理,那么它们的 md5 值就会天差地别。
OpenCV 是一个强大的图片处理工具,尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起,这个第三方库也越来越受到重视,今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
linetype:线条的类型 8 型或 cv2.LINE_AA, 默认值为 8 型
ArUco是一个开源的小型的AR虚拟现实增强库,已经集成在OpenCV3.0以上的版本,它除了用于现实增强,还很用于实现一些机器视觉方面的应用。
图像处理适用于图像和视频。良好的图像处理结果会为后续的进一步处理带来很大的帮助,例如提取到图像中的直线有助于对图像中物体的结构进行分析,良好的特征提取会优化深度学习的结果等。今天我们来回顾一下图像处理中的最基础的,但是却非常实用的一些操作。
在opencv中可以使两张图片进行组合相加,使用add方法。两张图片进行相加其实是具体的数值进行运算,从而得到结果。需要注意的是进行运算的图片大小必须一致,例如:
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。
卷积的概念其实很好理解,下面我就给大家做个最简单的解释,绝对轻松加愉快的辣o(_ ̄▽ ̄_)o
将图片看成类型为uint8的像素矩阵,因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算,这也被称为像素运算,像素运算包括两种:
坑洼是道路的结构性指标,事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命,防止事故的发生,同时降低死亡率。
前面对这牌提取做个详细描述,与此相类似,车牌的字符分割也是很重要的一部分,字符分割的思想在其他项目中同样有很重要的作用。因此有必要针对字符分割的思路和实现过程做一个记录。
前阵子做了一个实战分享《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取(附代码)》,今天我们再把以前学习到的东西综合练习一下,做一个获取个数的小案例。
怎样把照片底色由红变白 用PS里面的魔棒的工具选取。羽化为2.。然后然后按Shift+f7 反选。然后按shift+j 复制一个图层。点背景颜色。把后背景改为蓝色,然后alt+Delete键,后面就是蓝色的背景, 不过像头发那边一定有点红的,你可以用套索工具将头发边的红色可以画起来,羽化为10差不多。然后去色,ctrl+u是去色,这样就可以。 1.将照片打开,应用工具箱中的多边形套索工具(位置是界面左侧工具栏左边第二个按钮)将人物的轮廓边缘完整地勾画出来,形成一个封闭的浮动选区,注意勾画时要紧贴人物的边缘
了解什么是增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR),Marker-based AR 和 Marker-less AR 之间的区别:https://arshren.medium.com/all-you-want-to-know-about-augmented-reality-1d5a8cd08977
https://drive.google.com/file/d/1PPO2MCttsmSqyB-vKh5C7SumwFKuhgyj/view
想学习图像处理,不管是机器学习也好,深度学习也好,不会点OpenCV好像有点说不过去吧?所以,现在开始OpenCV的学习。
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欢迎阅读系列教程,内容涵盖 OpenCV,它是一个图像和视频处理库,包含 C ++,C,Python 和 Java 的绑定。 OpenCV 用于各种图像和视频分析,如面部识别和检测,车牌阅读,照片编辑,高级机器人视觉,光学字符识别等等。
前一段时间小白分享过关于图像修复技术介绍的推文(点击可以跳转),有小伙伴后台咨询能不能分享一下关于图像修复的项目或者程序。今天小白带着满满的诚意,带来了通过OpenCV实现图像修复的C++代码与Python代码。
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程,它可以降低图像的复杂性,从而使分析图像变得更简单
通常我们看到一幅图像的时候,我们都会关注于图像中的某一点上。这有可能是一个人,一个建筑物或者甚至是一个水桶。图像的清晰部分几乎没有什么意义,这些部分在图像中通常的特点是缺少关注点、颜色单调和纹理平滑。当这样一类图像出现的时候,它们是从图像剩余部分分割出感兴趣目标的理想图像。这篇文章就探索了这类显著性图像的分割。
在日常生活中,经常会看到条形码的应用,比如超市买东西的生活,图书馆借书的时候。。。
若是单通道的像素,像素有 256(0-255)个值,若是三通道,则颜色数就更多(一千六百多万种),如此多的颜色进行处理,会对算法的性能造成影响。这些颜色中,有代表性的颜色只是小部分。
在数字图像处理常见的变换核及其用途中,已经说明了线性滤波。线性滤波是算术运算,有固定的模板,即:变换核。
像素:一张图片在不停的放大到再也无法放大的时候,呈现在我们眼前的是一个个小的颜色块,这种带有颜色的小方块就可以被称为像素
原文地址:https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/
我对图像腌膜的含义一直有些模糊,今天写了几行代码,证明了我这模糊的印象倒是正确的。今天借一个给图片添加水印的小例子,给大家总结一些图像腌膜的常规操作。
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程,以及有一些有趣的功能,例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
AI 科技大本营按:本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题:
filter 这个 CSS 属性将模糊或颜色偏移等图形效果应用于某个元素。这些滤镜通常用于调整图像、背景和边框的渲染。
导览 OpenCV中的二值化方法 CV::blur BoxFilter MedienBlur GaussianBlur 01 CV::blur void blur( InputArray src,
上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D。 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数。 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见opencv2.0
最近,微信跳一跳小游戏迅速走红并且在朋友圈刷屏,游戏的规则很简单,就是控制一个小矮子再各个墩子上跳来跳去。由于游戏比较简单,一时间大家都玩起来了,这也带动了一些作弊的产生。Android和iOS的小程
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题: 如何过滤或忽略我不感兴趣的类? 如何在目标检测模型中添加新的类?这是否可行? Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题,于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录,AI 科技大本营编译: 具体来
图像的实质是一种二维信号,滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中,滤波是一常见的技术,它们的原理非常简单,但是其思想却十分值得借鉴,滤波是很多图像算法的前置步骤或基础,掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
盒子模型又称为框模型,HTML页面所有的元素都具有盒子模型,该模型用于设计HTML页面和实现HTML页面布局。
本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现,不涉及深度学习相关内容(需要安装opencv-python库,参见 OpenCV-Python,计算机视觉开发利器)。基本思想是读入一张照片图,然后通过各种变换转化成素描图。为了演示方便,我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材。
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