本小节，我们将学习在Python语言中利用OpenCV库来实现图片的读取、显示、保存，所有的这些图片都是一个numpy.ndarray，这三种操作都过cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()三个函数来实现，同时在文末，简要介绍了使用Matplotlib来显示图片。本文所使用opencv为opencv3.2版本，图片如下：1. 读取图片在OpenCV中使用cv2
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2023-06-30 14:17:34
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文章目录传统图像处理分割阈值分割一个应用场景opencv库中的阈值分割固定阈值THRESH_OTSU 大津法阈值自适应阈值 传统图像处理分割现在提到图像分割，很多人会直接想到当前火爆的深度学习的各种分割网络，比如实例分割，语义分割等。其实在传统的图像处理领域，也有一些分割算法，这些算法在通用的分割上来说没有深度网络的普适性好，但是在某些特殊场景是一个更轻量级的解决方案。也是图像处理学习过程中的毕竟
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2023-11-07 11:09:50
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图像分割与提取 图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。 对背景本身并无兴趣 分水岭算法及GrabCut算法对图像进行分割及提取。 用分水岭算法实现图像分割与提取 分水岭算法将图像形象地比喻为地
原创
2022-05-23 20:47:04
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在这个博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 进行图像裁剪和合并，涵盖从环境配置到部署方案的各个环节。通过本篇博文，你将了解到整个流程的详细步骤，并实现相应的代码功能。
## 环境配置
在开始之前，我们需要配置 Python 和 OpenCV 开发环境。迷你思维导图如下，为你展示了配置过程中所需的步骤。
```mermaid
mindmap
root((Pytho
一、数据集选择和实现思路1、数据集说明：这里用到数据集来自于百度AI Studio平台的公共数据集，属于实验数据集，数据集本身较小因而会影响深度网络最终训练的准确率。数据集链接：[https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/8325]:2、使用说明：数据集解压缩后有四类标注图像，此次只使用其中两类做一个简单的二分类，如有其他分类需求可自行修改
一、简介分水岭算法的思想是把图像看作是一个拓扑地貌，同类区域就相当于陡峭边缘内相对平摊的盆地。当从高度为0开始逐步用“水”淹没图像时，会形成好多个聚水的盆地，随着盆地的面积逐渐增大，两个盆地的水最终会汇合到一起，这时就需要创建一个分水岭把这两个盆地分割开。当水位达到最大高度时，创建的盆地和分水岭就组成了分水岭分割图。二、实现过程1、数据准备本实验需要一张原始图像，一张原始图像对应的二值图像，注意：
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2023-12-23 20:45:55
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opencv官方文档：https://docs.opencv.org/3.4.1/da/d6e/tutorial_py_geometric_transformations.html opencv-python图像几何变换一、缩放二、平移三、旋转四、仿射变换1.opencv显示仿射变换前后的图像2.获取原图像上经仿射变换后的坐标五、透视变换1.opencv显示透视变换前后的图像2.获取原图像上经透视
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2023-08-30 06:36:01
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快速获得最新干货概述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。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV执行图像拼接。鉴于一对共享一些共同区域的图像，我们的目标是“缝合”它们并创建全景图像场景。在整篇文章中，我们将介绍一些最着名的计算机视觉技术。这些包括：关键点检测局部不变描述符(SIFT，SURF等)特征匹配使用RANSAC进行的旋
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2023-12-27 11:15:12
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使用opencv分割图像（python实现）概述 本人在做无人农机的时候需要进行图像处理，寻找目标物并进行分割，于是总结网络各种小车寻迹等等demo，自己也终于把图像颜色分割做的七七八八，特来记录一下，留作以后参考。过程导包import numpy as np
import cv2读取图片（此处可以换成视频流，具体可以百度一下，原理相同，都是对一帧图片进行处理）image = cv2.imread
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2023-08-27 09:46:36
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图像拼接可以理解为三大步：按顺序读取多幅图像，并保证图像按照从左到右的顺序。发现这些图像像素之间的相关性（涉及到单应性）。将这些图像拼接成为一张全景图像。首先，需要了解如下几个概念。SIFT特征提取图像匹配计算单应矩阵假设我们使用同一部相机，用不同视角拍了两张照片，那么如何对这两张图片视角变换进行建模，将相邻的两张图片联系起来，就成为了一个问题。上图展示了一些几何变换。单应矩阵的作用在于，将图像平
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2023-07-29 12:46:00
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本文仅做为本人学习记录。一、简介：OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。今天我们就是用python学习OpenCV。二、读取与
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2023-11-01 21:23:24
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最近做了一个小实验，内容是图像的增强与合成，觉着挺有意思，记录一下。 首先效果是这样的： 利用Python和Opencv算法，实现下述功能： 1、 准备本人在纯色背景前的照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、 准备一张与上述人像图像大小相同的风景图片。（或者使用reshape) 3、 利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。 4、 利用图像处理算法将步骤3得到的照片中背景
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2023-10-06 10:06:13
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今天急需拼接几张差不多大小的图片，于是应用Opencv的一部分知识自己做了个程序： 可以随意拼接图片（横着、竖着、任意指定图片个数） 源码如下：import cv2
import numpy as np
import os
import pytesseract
from matplotlib import pyplot as plt
from PI
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2023-07-17 16:27:50
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摘要：使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。准备：首先，准备好几个库：import cv2
impor
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2023-11-03 21:32:46
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么是图像拼接呢？简单来说，对于输入应该有一组图像，输出是合成图像。同时，必须保留图像之间的逻辑流。首先让我们了解图像拼接的概念。基本上，如果你想捕捉一个大的场景，你的相机只能提供一个特定分辨率的图像(如：640×480)，这当然不足以捕捉大的全景。所以，我们可以做的是捕捉整个场景的多个图像，然后把所有的碎片放在一起，形成一个大的图像。这些有序的照片被称为全景。获取多幅图像并将其转换成全景图的整个过
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2023-08-04 19:35:11
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demo01.py#模板匹配是识别方法，可在原始图像中寻找特定图像的位置。
import cv2
import numpy as np
import math
# ——————————————————————————模板匹配方法
# result = cv2.matchTemplate(image,templ,method,mask) #参数依次是:原始
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2023-11-07 23:35:33
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一直断断续续的用过几次 OpenCV，感觉熟练掌握它的使用方法已经变的非常必要了，正好找到一个很不错的英文教程，就以此为起点，详细记录一下对 OpenCV 的学习过程吧。 Update: 这段时间通过使用了OpenCV之后，发现了很多实际操作过程中的问题，所以再次更新一下这些文章。 首先就是关于文章中示例代码，一直使用的是cv2.cv，但其实这个是老版本的cv，新版本的应该用cv2，cv2是基于
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2022-10-06 00:09:37
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简 介： 本文中我们讨论了利用 C++， Python对图像进行剪切的基本方法， 这些方法都是应用了对于矩阵的切片操作完成的。指定剪切图片在图像数据矩阵中对应的高、宽的范围，对应范围的数据代表了切割出来的图像。通过 imwirte, imshow 可以将切割下的图片进行存储和显示。 后面也进一步讨论了如何对大的图片进行分割，形成许多小的图片的方法。关键词： 图片剪切，crop
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2023-11-15 16:04:54
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前面一篇教程中，我们实现了Zhang的快速并行细化算法，从算法原理上，我们可以知道，算法是基于像素8邻域的形状来决定是否删除当前像素。还有很多与此算法相似的细化算法，只是判断的条件不一样。在综述文章， Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey中描述了各种细化算法的实现原理，有兴趣可以阅读
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2023-08-07 15:33:58
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如何使用OPENCV获取图像
现在正在学习 OPENCV，与大家分享一下使用OPENCV获取图像的心得。首先给出源代码：#include<highgui.h>
int main(int argc,char**argv)
{
IplImage* img=cvLoadImage("argv[1]");
cvNamedWindow("Examp
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2023-08-21 12:00:15
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