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?...如果您想在图像中检测多个亮点，代码会稍微复杂一点，但不会太复杂。不过不用担心:我将详细解释每一个步骤。 看看下面的图片： ? 在这幅图中，我们有五个灯泡。...scikit-image库执行实际的连接组件分析。...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。
代码实现 导入库 加载输入图像并在 OpenCV 上进行处理 执行分段的步骤： 将图像转换为RGB格式 将图像重塑为由像素和 3 个颜色值 (RGB) 组成的二维数组 cv2.kmeans() 函数将二维数组作为输入...cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS 只是指示 OpenCV 最初随机分配集群的值。...输出： 同样禁用集群 2 基于聚类的 ML 算法的巨大价值在于我们可以通过使用多个统计参数来衡量生成的片段的质量，例如：轮廓系数、兰德指数 (RI) 等。...Python 库像scikit-image、OpenCV、Mahotas、Pillow、matplotlib、SimplelTK 等，被广泛用于实现图像处理，尤其是图像分割。...使用 Python 实现图像分割是广受欢迎的技能，并且有很多相关的培训可供使用。
每张图像都包括RGB三个通道，分别代表红色、绿色和蓝色，使用它们来定义图像中任意一点的像素值，红绿蓝的值在0-255之间。...但是，如果使用OpenCV读取图像，它将以BGR格式生成图像，那么[255,0,0]将代表蓝色。 使用OpenCV读取一张图像 任何图像都可以通过OpenCV使用cv2.imread()命令读取。...不过，OpenCV不支持HEIC格式的图像，所以不得不使用其它类型的库，如Pillow来读取HEIC类型的图像（或者先将它们转换为JPEG格式） import cv2image = cv2.imread...这里有一张图像，使用OpenCV读取图像： ?...覆盖PNG图像 与JPEG图像不同，PNG图像有第四个通道，它定义了给定像素的ALPHA(不透明度）。 除非另有规定，否则OpenCV以与JPEG图像相同的方式读取PNG图像。
接下来我们将讨论对比度受限的自适应直方图均衡化，并尝试对数据集使用不同的算法进行实验。...该算法通过创建图像的多个直方图来工作，并使用所有这些直方图重新分配图像的亮度。CLAHE可以应用于灰度图像和彩色图像。有2个参数需要调整。 1. 限幅设置了对比度限制的阈值。...如果像素强度小于某个预定义常数（阈值），则最简单的阈值化方法将源图像中的每个像素替换为黑色像素；如果像素强度大于阈值，则使用白色像素替换源像素。...在OpenCV中，自适应阈值处理由cv2.adapativeThreshold（）函数执行 此功能将自适应阈值应用于src阵列（8位单通道图像）。...maxValue参数设置dst图像中满足条件的像素的值。adaptiveMethod参数设置要使用的自适应阈值算法。
执行步骤 在本文中，我们将通过使用openCV库以及使用justNumPy和从头开始实现此方法Matplotlib。尽管我们想不使用来做NumPy，但要花很多时间才能计算出来。 ?...用库实现代码 为了均衡，我们可以简单地使用equalizeHist()库中可用的方法cv2。 1.读入图像时RGB。 根据颜色组合分离像素。我们可以使用split()库中可用的方法cv2。...实现代码 为此，我们正在使用NumPy所有矩阵运算。同样，我们可以使用for循环来执行此操作，但是它将花费更多的时间进行计算。即使在这里，我们也有两个方面： 1.读入图像时RGB。...我们可以使用NumPy操作将其切细。 对每个矩阵应用均衡方法。 将均衡的图像矩阵与dstack(tup=())库中可用的方法合并在一起NumPy。 2.读入图像时gray_scale。...让我们编写另一个函数，该函数为RGB图像和gray_scale使用上述功能的图像计算均衡。
图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。...但是，对于要考虑多个候选匹配的情况，可以使用基于KNN的匹配过程。KNN不会返回给定特征的单个最佳匹配，而是返回k个最佳匹配。需要注意的是，k的值必须由用户预先定义。...使用KNN和SIFT的定量测试进行功能匹配 在SIFT特征上使用暴力匹配器进行特征匹配 需要注意的是，即使做了多种筛选来保证匹配的正确性，也无法完全保证特征点完全正确匹配。...估计了单应矩阵后，我们需要将其中一张图像变换到一个公共平面上。在这里，我们将对其中一张图像应用透视变换。透视变换可以组合一个或多个操作，例如旋转，缩放，平移或剪切。...我们可以使用OpenCV warpPerspective()函数。它以图像和单应矩阵作为输入。
而 OpenCV 同样提供了一个 cv::Mat 迭代器类，该类与 C++ STL 中的标准迭代器兼容。在本节中，我们使用继续减色任务讲解如何使用迭代器扫描图像。...使用迭代器扫描图像Cv::Mat 实例的迭代器对象可以通过首先创建一个 cv::MatIterator_ 对象来获得。与 cv::Mat_ 的情况一样，下划线表示这是一个模板子类。...实际上，由于图像迭代器用于访问图像元素，因此在编译时必须知道返回类型。...然后，获取在起始位置(在以上代码中为图像的左上角)处使用 begin 方法初始化的迭代器。使用 cv::Mat 实例，可以通过 image.begin() 获取起始位置。...我们也可以在迭代器上使用算术。例如，如果希望从图像的第二行开始迭代，可以在 image.begin()+image.cols 处初始化 cv::Mat 迭代器。
技术实现 使用 OpenCV ，通过传统的图像处理来实现这个需求。 方案一： 首先想到的是使用 K-means 分离出背景色。...大致的步骤如下： 将二维图像数据线性化 使用 K-means 聚类算法分离出图像的背景色 将背景与手机二值化 使用形态学的腐蚀，高斯模糊算法将图像与背景交汇处高斯模糊化 替换背景色以及对交汇处进行融合处理...相近颜色替换背景的效果.png 于是换一个思路： 使用 USM 锐化算法对图像增强 再用纯白色的图片作为背景图，和锐化之后的图片进行图像融合。 图像锐化是使图像边缘更加清晰的一种图像处理方法。...基于 USM 锐化的算法可以去除一些细小的干扰细节和噪声，比一般直接使用卷积锐化算子得到的图像锐化结果更加真实可信。 int main() { Mat src = imread("....总结 其实，我尝试过用 OpenCV 多种方式实现该功能，也尝试过使用深度学习实现。目前还没有最满意的效果。后续，我会更偏向于使用深度学习来实现该功能。
opencv的features2d包中提供了surf,sift和orb等特征点算法，根据测试结果发现在opencv3.0的java版本中存在一些bug，导致surf算法无法使用，会抛出如下异常： OpenCV...: cv::Exception: C:/build/master_winpack-bindings-win64-vc14-static/opencv/modules/features2d/misc/java...：https://stackoverflow.com/questions/30657774/surf-and-sift-algorithms-doesnt-work-in-opencv-3-0-java...补充： OpenCV 中和 2D 特征检测相关的算法的头文件位于opencv\modules\features2d\include\opencv2\features2d.hpp，除SIFT、SURF...opencv\modules\nonfree\include\opencv2\nonfree\features2d.hpp，只包含SIFT、SURF这两个受专利保护的特征，因此不是免费的（nonfree
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...“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。...第12-20行在我们的图像上绘制蓝色中点，然后用紫色的线连接中点。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/105853.html原文链接：https://javaforall.cn
因此，单个图像将有三个这样的矩阵。 安装 注意：由于我们将通过Python使用OpenCV，因此隐含的要求是您的工作站上已经安装了Python（版本3）。...windows $ pip install opencv-python 苹果系统 $ brew install opencv3 --with-contrib --with-python3 Linux $...现在，我们将使用OpenCV将图像分为红色，绿色和蓝色分量，显示它们： cv2_imshow(red) # 显示红色通道cv2_imshow(blue) #显示蓝色通道cv2_imshow(green...与原始灰度图像进行比较后，我们可以看到它使图像亮度过高，也无法突出玫瑰上的亮点。因此，可以得出结论，算术滤波器无法去除噪声。...结论 在本文中，我们学习了如何在Windows，MacOS和Linux等不同平台上安装OpenCV（用于Python图像处理的最流行的库），以及如何验证安装是否成功。
今天我们将学习如何计算图像的色彩，然后，我们将使用OpenCV和Python实现色彩度量。 在实现了色彩度量之后，我们将根据颜色对给定的数据集进行排序，并使用我们上周创建的图像蒙太奇工具显示结果。...我们将发现，这是计算图像色彩的一种非常有效和实用的方法。 接下来，我们将使用Python和OpenCV代码实现这个算法。...在OpenCV中实现图像色彩度量 现在我们对色彩度度量有了基本的了解，让我们使用OpenCV和NumPy来计算它。 在本节中，我们将： 导入必要的Python包。 解析命令行参数。...注意:第3、6和9行使用了颜色空间，这超出了本文的范围。如果你有兴趣学习更多关于色彩空间的知识，请参考实用Python和OpenCV以及PyImageSearch Gurus课程。...在第12和13行，我们使用cv2.putText在图像上绘制颜色度量。要了解这个函数的更多参数，请参阅OpenCV文档(2.4,3.0)。
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 ? ?...vup.push_back(i); if (vdate[i - 1] > 0 && vdate[i] == 0) vdown.push_back(i); } } 在具体使用过程中
/ 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。...，将其转换为灰度图，然后使用7 x 7内核的高斯滤波器对其进行模糊降噪。...然后我们画一个圆表示我们正在计算距离的当前点坐标，并画一条线连接这些点(第5-7条线)。
作者主页：海拥 作者简介：CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十 在本文中，我们将讨论如何使用 python 的 OpenCV 模块为图像设置动画。 假设我们有一张图片。...使用该单个图像，我们将对其进行动画处理，使其呈现为同一图像的连续阵列。这对于在某些游戏中设置背景动画很有用。例如，在一个飞扬的小鸟游戏中，为了让小鸟看起来向前移动，背景需要向后移动。...', '-', 1, '-', '-', '-'] n = len(a) # 数组的长度 for i in range(2*n): # i 是列表的索引 a i%n 将在 range(0,n) 中使用切片...这是我们将用于水平动画图像的原则。 我们将使用NumPy 模块中的hstack()函数连接两个图像。...，就像列表连接我们将左右连接在一起 l = img[:, :(i % width)] r = img[:, (i % width):] img1 = np.hstack((r, l)) #
OpenCV是功能强大的计算机视觉库，具有强大的图像处理工具包。在本文中，我们将利用它来创建绘图和绘画，其中大多数将使用内置功能！让我们简短介绍一下，直接进入令人兴奋的实操环节。...要求 油画效果需要使用OpenCV Contrib模块，而其他模块可以使用OpenCV的标准发行版执行。...xphoto()，还具有其他一些很酷的功能，例如图像修复，白平衡，图像去噪等。...# shade_factor是输出图像强度的简单缩放。值越高，结果越亮。范围0-0.1。 黑白素描 彩色素描 结合上述内容，我们发现使用OpenCV进行艺术创作很容易，尤其是使用内置功能时。...同时，我们将会持续更新有关OpenCV进行图像编辑操作的内容，有兴趣的同学可以后台留言~关注小白，不迷路。
，然而，有一个库的使用率将会是最高的，那就是OpenCV。...因为在本文中我们将使用一些机器学习算法来进行图像处理。 另外，如果你之前接触过或掌握了OpenCV的基本知识，也会有所帮助。但这不是必需的。 还有，你一定要了解图像在内存中究竟是如何表示的。...安装 注意: 由于我们将通过Python使用OpenCV，所以你必须会实用它，前面推荐了关于Python的书籍。...现在，我们将使用OpenCV将图像分割成红色、绿色和蓝色的部分，并显示它们: from google.colab.patches import cv2_imshow blue, green, red...通过与原始灰度图的对比，我们可以看出，它把图像调得太亮了，也无法突出玫瑰上的亮点。因此，我们可以得出结论，锐化滤波器并不能去除噪声。
介绍 在本文中，我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。 首先，让我们看看什么是计算机视觉，OpenCV 是一个开源计算机视觉库。...用于识别图像的线索称为图像的特征。同样，计算机视觉的功能是检测图像中的各种特征。 我们将讨论 OpenCV 库中用于检测特征的一些算法。 1....它还用于缩放图像。 考虑这三个图像。尽管它们在颜色、旋转和角度上有所不同，但你知道这是芒果的三种不同图像。计算机如何能够识别这一点？...它指的是特定二值图像中具有共同属性的一组连接像素或区域。这些区域是 OpenCV 中的轮廓，具有一些额外的特征，如质心、颜色、面积、均值和覆盖区域中像素值的标准差。...它目前正在你的手机和应用程序中使用，例如 Google 照片，你可以在其中对人进行分组，你看到的图像是根据人分组的。 这个算法不需要任何主要的计算。它不需要GPU。快速而简短。它适用于关键点匹配。
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