OpenCV图像校正以填充图像中的空白和空洞_用OpenCV或Skimage填充图像中的空洞_无法使用OpenCV显示kinect dk中的图像-空白图像 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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基于opencv的图像校正_伽马校正怎么设置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。... #include using namespace cv; using namespace...****************************************************/ //公式：gamma = log(y/range)/ log(x/range)，x是整幅图像像素的平均值...，y是像素值最大范围的一半。...//先计算灰度图像的像素均值mean，将计算出来的均值带入 gammaVal = log(mean/255)/log(0.5) 这个公式中，就可以得到Gamma值了。

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OpenCV基础03--创建空白图像和显示

以下程序也与以前的程序非常相似。唯一的区别是该程序创建一个空白图像，而不是从文件加载现有图像。将上述简单代码片段复制并粘贴到 IDE 中并运行它。然后，您应该会看到如下图所示的输出。...#include #include using namespace cv;using namespace std;int main(){...它创建一个高 600 像素、宽 800 像素的图像。为图像中的每个像素分配 24 位。24 位将由三个无符号 8 位整数组成，分别代表蓝色、绿色和红色平面。三个整数的值应介于 0 到 255 之间。...Mat：**：Mat（int rows， int cols， int type， const Scalar& s）**此构造函数将创建一个具有指定行数和列数的 Mat 对象，并使用 s 中给出的值初始化每个元素...row - 2D 数组中的行数（即 - 图像的高度（以像素为单位）cols - 2D 数组中的列数（即 - 图像的宽度（以像素为单位）type - 二维数组的数据类型，指定每个通道中每个元素的深度和数据类型以及通道数

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opencv 图像腐蚀和图像膨胀的实现

语言：python+opencv 为什么使用图像腐蚀和图像膨胀如图，使用图像腐蚀进行去噪，但是为压缩噪声。对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并保持原样形状。 ?...图像腐蚀腐蚀主要针对的是二值图像，如只有0和1两个值，两个输入对象：1原始二值图像，2卷积核使用卷积核遍历原始二值图像，如果卷积核对应的元素值均为1，其值才为1，否则为0。...腐蚀后的结果示意图见下面，效果是将边缘抹掉一部分。 ?...图像膨胀图像腐蚀的逆操作。针对的是二值图像输入两个参数：二值图像，卷积核。 ? 使用卷积核对二值图像进行遍历，卷积核对应的图像像素点只要有一个为1，则值为1，否则为0. ?...到此这篇关于opencv 图像腐蚀和图像膨胀的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像腐蚀和图像膨胀内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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真实场景的双目立体匹配（Stereo Matching）获取深度图详解

里面用到的匹配图像对是OpenCV自带校正好的图像对。...② 将上面两幅畸变校正后的图作为输入，使用OpenCV中的光流法提取匹配特征点对，pts1和pts2，在图像中画出如下： ? ? 　　...SGBM算法获取视差图　　立体校正后的左右两幅图像得到后，匹配点是在同一行上的，可以使用OpenCV中的BM算法或者SGBM算法计算视差图。...注：视差图和深度图中均有计算不正确的点，此文意在介绍整个流程，不特别注重算法的优化，如有大神望不吝赐教。 ---- 附：视差图和深度图的空洞填充　　步骤如下：　　① 以视差图dispImg为例。...先用大窗口给所有空洞赋值，然后利用逐渐变成小窗口滤波覆盖原来的值，这样既能保证空洞能被填充上，也能保证图像不会被过度平滑。

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opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现

python + OpenCV 图像礼帽图像礼帽也叫图像顶帽礼帽图像=原始图像-开运算图像得到噪声图像开运算：先腐蚀再膨胀使用对象：二值图像 ?...使用方法：morphologyEx cv2.MORPH_TOPHAT 结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_TOPHAT,卷积核) 卷积核示例：k=np.ones(...图像黑帽黑帽图像=闭运算图像-原始图像得到图像内部的小孔，或前景色的小黑点闭运算：对图像进行先膨胀，再腐蚀。有助于关闭前景物体上的小孔，或者小黑点。使用对象：二值图像 ?...使用方法：morphologyEx cv2.MORPH_BLACKHAT 结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_BLACKHAT,卷积核) 卷积核示例：k=np.ones...到此这篇关于opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像礼帽和图像黑帽内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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关于OpenCV中图像的widthStep

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在OpenCV的IplImage指针结构中，有一个成员widthStep，这个值如何来确定呢，最近让我头疼了好久，终于想明白了，现在拿出来跟大家交流一下，不知道我的想法对吗，起码在我验证时没有出错。...widthStep应该等于width*3，但是由于4字节对齐问题，有时候需要在一行的末尾需要填充1-3个字节，这时候widthStep>width*3。...因此， widthStep的值的计算有两种情况： 1.当（width*3）%4=0，这时width*3=widthStep； 2.当（width*3）%4 ！

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opencv中图像叠加图像融合按位操作的实现

有一点需要注意的是，如果是两张图片相加，那么一定要注意两者的尺寸和通道数必须是一样的；如果是标量值，这个值既可以是整数也可以是浮点数，加合适的标量值一般是为了提高亮度。...你可以根据需要自己调整两个图片的权重，以达到不同的显示效果三、图像的按位操作：cv2.bitwise_and ''' 注意，src1和src2的形状要保持一致，一般都是同一张图像，关键是在于mask...mask和roi尺寸也一样，而且我们想要在roi中去除的区域在mask中对应位置的像素值正好也为0，为什么不让roi和mask两者直接相与呢？...于是先利用roi和roi相与得到roi本身，而mask可以控制相与之后输出数据的某些元素发生变化，而相与之后的输出就是roi，所以此时相当于直接对roi进行操作，使roi中和mask中像素值为0的像素点对应的像素点的像素值也为...到此这篇关于opencv中图像叠加/图像融合/按位操作的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像叠加/图像融合/按位操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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视觉进阶 | Numpy和OpenCV中的图像几何变换

人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)。在本文中，我将向你介绍一些变换，以及如何在Numpy和OpenCV中执行这些变换。特别是，我将关注二维仿射变换。...在Python和OpenCV中，2D矩阵的原点位于左上角，从x，y=(0，0)开始。...实质上，需要采取的步骤是：创建新图像I'(x，y)以输出变换应用变换将点投影到新的图像平面上，仅考虑位于图像边界内的点。...OpenCV中的变换现在你已经对几何变换有了更好的理解，大多数开发人员和研究人员通常省去了编写所有这些变换的麻烦，而只需依赖优化的库来执行任务。在OpenCV中进行仿射变换非常简单。...许多先进的计算机视觉，如使用视觉里程计和多视图合成的slam，都依赖于最初的理解变换。我希望你能更好地理解这些公式是如何在库中编写和使用的。

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openCV提取图像中的矩形区域

改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等）原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。...主要思想：边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换 import numpy as np import cv2 # 这个成功的扣下了ppt白板 srcPic = cv2.imread...[[2,3]] for i in hull: s.append([i[0][0],i[0][1]]) z.append([i[0][0],i[0][1]]) del s[0] del z[0] #现在的目标是从一堆点中挑出分布在四个角落的点...，决定把图片分为四等份，每个区域的角度来划分点， #默认四个角分别分布在图像的四等分的区间上，也就是矩形在图像中央 # 我们把所有点的坐标，都减去图片中央的那个点（当成原点），然后按照x y坐标值的正负...用到的图片 ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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使用Python和OpenCV检测图像中的多个亮点

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?...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...要开始检测图像中最亮的区域，我们首先需要从磁盘加载我们的图像，然后将其转换为灰度图并进行平滑滤波，以减少高频噪声： # load the image, convert it to grayscale,...下面我提供了一个GIF动画，它可视化地构建了每个标签的labelMask。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。...然后，我们唯一地标记该区域并在图像上绘制它(第12-15行)。最后，第17行和第18行显示了输出结果。运行程序，你应该会看到以下输出图像： ?

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基于OpenCV的图像翻转和镜像

本期，我们将解释如何在Python中实现图像的镜像或翻转。大家只需要了解各种矩阵运算和矩阵操作背后的基本数学即可。 01. 依赖包要求 NumPy —用于矩阵运算并对其进行处理。...OpenCV —用于读取图像并将其转换为2D数组（矩阵）。 Matplotlib —用于将矩阵绘制为图像。 ? 对于这个小型项目，我使用了著名的Lena图像，该图像主要用于测试计算机视觉模型。...让我们开始吧首先，我们使用imread()模块中的方法读取图像文件cv2。为此，我们只需要导入包并使用它即可。因此，通过这样做，我们获得了矩阵形式的图像。...如果我们要获取图像矩阵或格式，它由常规if和else条件组成。镜像图像要基本镜像图像，我们需要从左到右逐行反转矩阵。让我们考虑一个matrix A。...import numpy as np >>> flip_= np.flipud(B) >>> flip_ [[3, 8, 1], [2, 8, 0], [4, 1, 1]] 我们NumPy用于翻转矩阵以保持代码的牢固性

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使用 OpenCV 进行图像中的性别预测和年龄检测

人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...一个人的身份、年龄、性别、情绪和种族都是由他们脸上的特征决定的。年龄和性别分类是其中的两个特征，在各种实际应用中特别有用，包括安全和视频监控人机交互生物识别技术娱乐还有很多。...实施现在让我们学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件创建模型。...time from google.colab.patches import cv2_imshow 第 2 步：在框架中查找边界框坐标使用下面的用户定义函数，我们可以获得边界框的坐标，也可以说人脸在图像中的位置...下面的用户定义函数是 pipline 或者我们可以说是主要工作流程的实现，在该工作流程中，图像进入函数以获取位置，并进一步预测年龄范围和性别。

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用python和opencv检测图像中的条形码

概述在日常生活中，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。。。那么这些东西是如何做到准确检测出条形码的位置呢？...这就是今天要介绍的内容了这篇博文的目标是演示使用计算机视觉和图像处理技术实现条形码的检测。...通过本篇文章的学习，我们能学到的内容包括： 1、图像处理中常用的一些操作流程，包括滤波、阈值化处理、膨胀、腐蚀和轮廓查找等 2、更重要的一点，希望通过这个案例，能够帮助大家建立分析问题和处理问题的思路...这里，我们用Scharr算子的x方向梯度减去y方向的梯度。通过这个相减操作，我们就只剩下了高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。我们上述原始图像的梯度表示如下图所示 ?...中提供了相应的接口，可以很容易地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确地完成了图像处理步骤，它应该会对应于条形码区域。

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C#使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形

前言本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形。准备工作首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV，这里版本使用Framework4.7.2。...这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本，然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows。使用OPenCV剪切矩形现在，我们进入项目，进行OPenCV的调用。...下面是截取矩形的代码，代码中只截取了宽度最大的那个矩形。...图中红线为检测到矩形后，手动画上去的矩形轮廓。使用OPenCV剪切圆形编写矩形剪切函数——CutCircleImage。函数里，我们依然先将图像进行缩放，为了有效的减少检测到的圆形数量。...剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了。

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使用OpenCV测量图像中物体的大小

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...上篇，我们学习了一项重要的技术:将一组旋转的边界框坐标按左上、右上、右下和左下排列的可靠性如何。今天我们将利用这一技术来帮助我们计算图像中物体的大小。请务必阅读整篇文章，看看是如何做到的!...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。...如果轮廓不够大，我们舍弃该区域，认为它是边缘检测过程中遗留下来的噪声(第4和5行)。如果轮廓区域足够大，我们将计算图像的旋转包围框(第8-10行)。...第5-10行绘制图像上对象的尺寸，而第12和13行显示输出结果。

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OpenCV中图像的读取，显示与保存

图像的读取，显示与保存相关函数：cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite() ?...cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图像 cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图像，并且包括图像的 alpha 通道示例代码 import cv2 img =...cv2.imread('buffer.jpg') #默认为BGR彩图 img = cv2.imread('buffer.jpg'，0) #以灰度模式加载图像 2.显示图像：用cv2.imshow...函数的第一个参数是一个窗口标题，第二个参数是图像。...：用cv2.imwrite()函数来保存图像，第一个参数是文件名称，第二个参数是想要保存的图像。

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OpenCV中基于Retinex的图像增强实现

根据 Retinex 理论，它会将一幅给定的图像 S(x,y) 分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像 L(x,y)。可以表示为： ? 其原理如下所示： ?...Retinex图像增强处理步骤如下：利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离： ?...运用的就是上面的方法，具体步骤如下：输入原始图像 I(x,y) 和滤波的半径范围 sigma; 计算原始图像 I(x,y) 高斯滤波后的结果，得到 L(x,y); 按照公式计算，得到 Log[R(x,...Vec2b—表示每个Vec2b对象中,可以存储2个char(字符型)数据 Vec3b—表示每一个Vec3b对象中,可以存储3个char(字符型)数据,比如可以用这样的对象,去存储RGB图像中的...logIImage和logGImage就是对数计算的结果。

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OpenCV图像处理中“投影技术”的使用

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...使得读者能够对“投影技术”加速认识和理解，从而在解决具体问题的时候多一个有效方法。我第一次集中遇到需要“投影”技术解决的问题，是在“答题卡”项目中。 ?...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 ? ?...在这波峰波谷中，存在着的“量化”结果，对应了答题卡中的定位关系概念抽象在前面的分析里，我们已经基本建立起“投影”的概念。...在这样的OCR识别中，首先可以通过投影的方法，实现字符的分割。 2 . 压板识别 ? ? 在这样的项目中，同样可以通过投影的方法，获得各个压板的准确定位。 3、轮廓展开分析 ?

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OpenCV 3.1.0中的图像放缩与旋转

OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。...首先来看图像放缩，通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。...OpenCV3.1.0中实现图像旋转需要用到的两个API函数分别是 - getRotationMatrix2D - warpAffine 第一个函数是用来产生旋转矩阵M，第二个函数是根据旋转矩阵M实现图像指定角度的旋转...从上面旋转以后图像可以看到四个角被剪切掉了，无法显示，我们希望旋转之后图像还能够全部显示，在之前2.x的OpenCV版本中要实现这样的功能，需要很多的数学知识，而在3.1.0中只需要添加如下几行代码即可实现旋转之后的全图显示...可以看出基于OpenCV3.1.0实现图像旋转的时候同样会涉及到像素插值问题，可以选择的插值算法跟放缩时候一致。在OpenCV3.1.0中默认的插值算法是线性插值(INTER_LINEAR=1)。

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使用OpenCV和Python计算图像的“色彩”

图像色彩有许多实际用途，包括评估压缩算法，评估给定相机传感器模块对色彩的敏感性，计算图像的“色彩品质”，或简单地创建一个批量图像可视化，以显示色彩斑斓的数据集的光谱图像。...https://infoscience.epfl.ch/record/33994/files/HaslerS03.pdf 然后，我们将在Python和OpenCV中实现图像色彩计算。...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。...循环我们数据集中的所有图像，并计算相应的色彩度量。根据色彩对图像进行排序。以蒙太奇的方式显示“色彩最丰富”和“色彩最差”的图像。

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