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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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OpenCV 系列教程5 | OpenCV 图像处理（中）

本文建议阅读时间 20min 本文主要介绍 OpenCV 的以下几个操作：霍夫变换重映射直方图反向投影模板匹配霍夫变换基本概念霍夫变换是一种特征提取技术，主要应用于检测图像中的直线或者圆。...直方图直方图基本概念，分析学习目标： OpenCV 和 Numpy 中的函数查找直方图绘制直方图 cv2.calcHist(), np.histogram(), plt.hist() 直方图就是灰色图像每个像素...自适应均衡化的原理是：图像被分成称为 “tile” 的小块（在 OpenCV 中，tileSize 默认为 8x8）。然后像往常一样对这些块中的每一个进行直方图均衡。...如果任何直方图区间高于指定的对比度限制（在 OpenCV 中默认为 40 ），则在应用直方图均衡之前，将这些像素剪切并均匀分布到其他区间。均衡后，为了去除图块边框中的瑕疵，应用双线性插值。...模板匹配理论学习目标查找图像中的指定对象 cv2.matchTemplate(), cv2.minMaxLoc() 在一副图像中查找与模板图像最匹配（相似）的部分。

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OpenCV中图像直方图与应用

OpenCV中图像直方图与应用图像直方图数据在图像处理中应用十分广泛，根据直方图数据不同常见的有如下三种： - 图像像素直方图、 - 像素梯度直方图 - 像素角度直方图后面两个在图像特征提取SIFT...OpenCV中提供了几个非常有用的直方图操作函数，实现了直方图统计计算、到直方图均衡化、直方图反向投影等功能。图像像素直方图 OpenCV3.1.0中计算直方图的对应函数calcHist ?...OpenCV中的API函数为 equalizeHist src参数表示输入的图像，必须是8位灰度图像 dst参数表示均衡化之后的图像，大小和类型必须跟输入图像一致输入原图如下： ?...直方图反向投影的基本步骤可以分为如下三步获取图像特征的区域-ROI 根据ROI生成直方图特征利用直方图特征进行反向投影，在未知图像上寻找特征 OpenCV3.1.0中对应的直方图反向投影API函数为...这里以车牌识别中获取车牌区域为例，通过直方图反向投影可以获取。首先看模板图像 ? 测试图像 ? 直方图反向投影结果 ?

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OpenCV中图像频率域滤波

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我代码演示如何在图像频率域实现卷积模糊与梯度提取图像频率域图像处理不仅可以在空间域进行还可以在频率域进行，把空间域的图像开窗卷积形式，变换得到频率域的矩阵点乘形式得到比较好的效果...转换到频率域最常见的是通过傅里叶变换得到图像的频率域表示，处理之后再反变换回去。...支持各种卷积处理的效果，比如模糊，梯度提取等，OpenCV中支持傅里叶变换与逆变换的函数分别为 # 傅里叶变换函数 void cv::dft( InputArray src, OutputArray...高通滤波高通滤波可以看成是图像梯度在频率域的计算，代码实现如下： def high_pass_filter_demo(): image = cv.imread("D:/images/test1...往期精选告诉大家你在看你需要知道的10种行人属性从零开始行人重识别 OpenCV中如何读取URL图像文件

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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...测量图像中物体的大小类似于计算相机到物体的距离——在这两种情况下，我们都需要定义一个比率来测量每个计算对象的像素数。我将其称为“像素/度量”比率，我将在下面中对其进行更正式的定义。...“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)。...在任何一种情况下，我们的引用都应该以某种方式是唯一可识别的。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。

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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 =...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。...namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL) #窗口大小可以改变 4 cv2.imshow('image',img) 5 cv2.waitKey(0) #如果不加这一句，在IDLE中执行窗口直接无响应

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OpenCV中基于Retinex的图像增强实现

在对数域中，用原图像减去低通滤波图像，得到高频增强的图像G(x,y)。 ? 对G(x,y)取反对数，得到增强后的图像： ? 对R(x,y)做对比度增强，得到最终的结果图像。...需要注意的是，最后一步量化的过程中，并不是将 Log[R(x,y)] 进行 Exp 化得到 R(x,y) 的结果，而是直接将 Log[R(x,y)] 的结果直接用如下公式进行量化： ?...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...Vec4b—表示每一个Vec4b对象中,可以存储4个字符型数据,可以用这样的类对象去存储—4通道RGB+Alpha的图 SSR算法实现 void SingleScaleRetinex(...//高斯模糊，当size为零时将通过sigma自动进行计算 GaussianBlur(doubleImage, gaussianImage, Size(0, 0), sigma); //OpenCV

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opencv中图像叠加图像融合按位操作的实现

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...，如果用图像混合，则会改变图片的透明度，所以我们需要用按位操作。...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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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...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 ?...在类似树叶这样的测量中，可以通过“极坐标转换”，将树叶的这样的曲线转换成可以分析的投影，从而得到比如“树叶有多少个分叉”“有无缺陷”这样的定量信息。君子藏器于身，待时而动

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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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8.wxPython设置图像遮罩（mask)的方法

今天我们讲解几种在wxPython中设置图像mask的几种方法。 ? 以上面这幅图画为例，嫁接昨天的桌面宠物代码，我们讲解wxPython图像处理为图像设置遮罩的方法。...wxPython图像处理类有wx.Image和wx.Bitmap，其中wx.Image是一个与平台无关的类，可以加载各种格式的图形文件，而wx.Bitmap可以将图形显示在屏幕。...wx.Image有两个函数可以设置图像遮罩：SetMaskColour和SetMaskFromImage，wx.Bitmap有一个函数可以设置图像遮罩：SetMaskColour。...今天我们的代码就通过三个函数都实现了图片背景图像遮盖掉的目的。...#打印特定位置的点的红绿蓝三通道的颜色，方便设置遮罩 posX=145 posY=39 print(img.GetRed(posX,posY),img.GetGreen

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OpenCV中图像形态学操作

图像形态学是图像处理的分支学科，在二值图像处理中占有重要地位、OpenCV中实现了图像形态学如下常见操作： -膨胀操作 -腐蚀操作 -开操作 -闭操作 -击中击不中操作 -黑帽操作 -顶帽操作 -梯度操作...结构元素图像形态学操作，必须有结构元素才可以，不同形状的结构元素对同样的图像进行相同的操作可以得到不同的输出结果，所以在形态学操作中结构元素的选择至关重要。...OpenCV中获取结构元素的相关代码如下： ? 腐蚀操作腐蚀操作是将结构元素覆盖下的中心像素点的值用最小值替换，得到结果即为腐蚀操作输出图像，通过OpenCV API调用实现腐蚀操作的代码如下 ?...闭操作闭操作使用结构元素对图像先膨胀后腐蚀，正好跟开操作的顺序相反，但是闭操作绝对不是开操作的反操作结果。闭操作可以消除图像中背景小点。OpenCV中开操作代码演示如下： ? 运行结果如下 ?...黑帽操作黑帽操作的结果是图像闭操作与源图像之间的不同，OpenCV中实现图像黑帽操作的代码如下： ? 结果显示如下： ?

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OpenCV中图像的BGR格式及Img对

图像的BGR格式说明 OpenCV中图像读入的数据格式是numpy的ndarray数据格式。是BGR格式，取值范围是[0,255]. 如下图所示，分为三个维度： ?...第一维度：Height 高度，对应图片的 nRow 行数第二维度：Width 宽度，对应图片的 nCol 列数第三维度：Value 代表BGR三通道的值 BGR分别代表蓝色，绿色和红色 2.Image...对象的属性 image.shape 返回图像的宽度，长度和通道数，如果是灰度图，返回值仅有行数和列数。 ...image.size 返回图像的像素 image.dtype 返回图像的数据类型 1 import cv2 2 import numpy as np 3 img=cv2.imread('buffer.jpg

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使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

/ 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。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行，这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。

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使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

/ 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。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行，这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。

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基于OpenCV的图像分割

输入图像 const int N = 3; //聚类个数 // const int N1 = (int)sqrt((double)N); //每一类用一种颜色 // const...COUNT+TermCriteria::EPS, 300, 0.1)); em_model->trainEM( sample, noArray(), labels, noArray() ); 输出图像

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基于 OpenCV 的图像分割

在整个处理过程中，我们将使用 Python 包，以及OpenCV、scikit 图像等几种工具。除此之外，我们还将使用 numpy ，以确保内存中的值一致存储。...这些对于图像处理和计算机视觉算法非常有用，具有简单而复杂的数组数学。如果单独安装，括号中的模块名称会有所帮助。 ?...Agg"或"TkAgg"将作为图像显示的后端。绘图将显示在文章中。...最简单的阈值处理方法是为图像使用手动设置的阈值。但是在图像上使用自动阈值方法可以比人眼更好地计算其数值，并且可以轻松复制。对于本例中的图像，似乎Otsu，Yen和Triangle方法的效果很好。...如果堆栈中的所有图像都具有相似的直方图分布和噪声，则可以使用Otsu并获得相当不错的预测结果。所述MCC 0.85高时，也表示地面实况和预测图像具有高的相关性，从在上一节的预测图像图片清楚地看到。

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基于OpenCV的图像融合

本期我们将一起学习如何使用OpenCV的进行图像拼接。 01. 目录 python 入门步骤1 —图像导入步骤2-调整图像大小步骤3-融合图像步骤4-导出结果 02....我们可以使用pip python库管理器将它们安装在一行中： pip install numpy opencv-python 安装完成后，让我们将它们导入我们的代码编辑器。...比如可以将两张不同的图片或文本图像与图像组合在一起，或将彩色背景与图像组合在一起。我将把文本图像与漂亮的背景图像混合在一起。让我们先来看看这两个图像：好吧，现在让我们将它们导入我们的程序中。...第2步-调整图像大小在此步骤中，我们将调整要混合的图像的大小。此步骤也可以称为预处理图像。我们先调整图像大小，以确保它们的尺寸相同。要使融合能够正常进行，需要使用相同的大小图像。...现在，我们导出我们的最终作品。 07. 最后一步-导出结果现在，让我们使用imwrite方法导出最终作品。这是将图像另存为文件夹中的新图像文件的行。

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基于OpenCV的图像融合

本期我们将一起学习如何使用OpenCV的进行图像拼接。 01. 目录 python 入门步骤1 —图像导入步骤2-调整图像大小步骤3-融合图像步骤4-导出结果 02....我们可以使用pip python库管理器将它们安装在一行中： pip install numpy opencv-python 安装完成后，让我们将它们导入我们的代码编辑器。...比如可以将两张不同的图片或文本图像与图像组合在一起，或将彩色背景与图像组合在一起。我将把文本图像与漂亮的背景图像混合在一起。让我们先来看看这两个图像：好吧，现在让我们将它们导入我们的程序中。...第2步-调整图像大小在此步骤中，我们将调整要混合的图像的大小。此步骤也可以称为预处理图像。我们先调整图像大小，以确保它们的尺寸相同。要使融合能够正常进行，需要使用相同的大小图像。...现在，我们导出我们的最终作品。 07. 最后一步-导出结果现在，让我们使用imwrite方法导出最终作品。这是将图像另存为文件夹中的新图像文件的行。

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