使用grabCut OpenCV检测人脸、裁剪配置文件、以编程方式标记和移除背景 - 腾讯云开发者社区

GrabCut & FloodFill 图像分割、角点检测这部分内容都需要一些图像专业背景知识，先掌握相关概念知识，在重点学习相关函数。...GrabCut 算法 cv2.grabCut()；漫水填充算法 cv2.floodFill()； Harris 角点检测 cv2.cornerHarris()； Shi-Tomasi 角点检测 cv2...) Opencv3 移除，需调用 xfeature2d 库； “SURF” SURF(nonfree module) Opencv3 移除，需调用 xfeature2d 库； “ORB” ORB Opencv3...OpenCV 应用部分之运动物体跟踪与人脸识别了解何为运动物体检测，OpenCV 中常用的运动物体检测方法有背景减法、帧差法、光流法，跟踪算法常用的有 meanShift， camShift，粒子滤波...如果学习人脸识别，涉及的知识点为：人脸检测：从图像中找出人脸位置并标识；人脸识别：从定位到的人脸区域区分出人的姓名或其它信息；机器学习。

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OpenCV4系统化学习路线图与教程

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OpenCV4最全系统化学习路线图与教程！

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OpenCV4系统化学习路线图与教程

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Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：1~5

使用 OpenCV 以外的事件框架，我们可以通过添加回调属性以相同的方式支持其他事件类型。...SfM 创建视差图使用 GrabCut 算法将图像分割为前景和背景区域使用分水岭算法将图像分割成可能是不同对象的多个区域技术要求本章使用 Python，OpenCV 和 NumPy。...背景中包含的数据用作区分用户定义矩形内的背景区域和前景区域的参考。高斯混合模型（GMM）对前景和背景进行建模，并将未定义的像素标记为可能的背景和可能的前景。..../ data/ at/ jh/ jm/ 让我们编写一个脚本来加载这些图像并以 OpenCV 的人脸识别器可以理解的方式对其进行标记。...trackers模块包含一个名为FaceTracker的类，该类使 OpenCV 的人脸检测功能适应于面向对象的编程风格。

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OpenCV: 分水岭算法的图像分割及Grabcut算法交互式前景提取

Opencv官方例程中使用鼠标划线标记，其实就是在定义种子，只不过需要手动操作，而使用findContours可以自动标记种子点。...在他们的论文“GrabCut”中：使用迭代图切割的交互式前景提取。需要一种算法以最少的用户交互进行前景提取，结果是 GrabCut。从用户的角度来看它是如何工作的？...计算机根据所提供的数据进行初始标记。标记前景和背景像素（或硬标记）现在使用高斯混合模型（GMM）对前景和背景进行建模。根据提供的数据，GMM 学习并创建新的像素分布。...因此，将使用 1 像素（当然是前景) 进行精细修饰。同时，一些地面出现了我们不想要的图片，还有一些标志，也需要移除它们。在那里，提供了一些 0 像素的修饰（当然是背景）。...在油漆中使用画笔工具，在这个新图层上用白色标记错过的前景（头发、鞋子、球等）和用黑色标记不需要的背景（如标志、地面等）。然后用灰色填充剩余的背景。

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Grab Cut与Graph Cut

为了分割前景和背景，文章最后会采用min-cut方法，寻找一条能够使得被切开的连接的总能量最小的缝隙 ? 看到这里，大家应该感觉到此方法的关键就是如何为连接赋以合适的能量E。...其中： A代表每个像素的标签，例如前景标记为1，背景标记为0 R（A）代表当所有像素被标记后，总体的代价值由于用户已经标记出了部分的前景和背景像素，因此已经标记的前景部分和背景部分都分别有自己的统计信息...3.4 GrabCut和其他方法的比较作者的论文中列出了GrabCut和其他方法在交互方式和结果上的比较： ? 可以看到，GrabCut对用户的操作要求是最简单的，而结果却并非常好。...http://www.hinews.cn/pic/0/14/96/00/14960084_412487.jpg 我在抠苍老师时，使用了OpenCV中自带的Sample，其地址在： https:/.../github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/cpp/grabcut.cpp

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历时七个月整理出来的《OpenCV4系统化学习路线图》

同时在各个关键节点通过案例教学与代码分析，帮助厘清相关知识点的运用，达到学以致用，培养编程能力，提升个人竞争力！...视频分析—背景/前景提取 080. 视频分析—背景消除与前景ROI提取 081. 角点检测—Harris角点检测 082. 角点检测—shi-tomas角点检测 083....决策树算法介绍与使用 117. 图像均值漂移分割 118. Grabcut图像分割 119. Grabcut图像分割—背景替换 120. 二维码检测与识别 121....OpenCV DNN 基于SSD实现对象检测 125. OpenCV DNN 基于SSD实现实时视频检测 126. OpenCV DNN 基于残差网络的人脸检测 127....OpenCV DNN 基于残差网络的视频人脸检测 128. OpenCV DNN 直接调用tensorflow的导出模型 129.

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历时七个月整理出来的《OpenCV4系统化学习路线图》

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如何通过缝隙抠出前景 - GraphCut 和 GrabCut

为了分割前景和背景，文章最后会采用min-cut方法，寻找一条能够使得被切开的连接的总能量最小的缝隙看到这里，大家应该感觉到此方法的关键就是如何为连接赋以合适的能量E。...原论文将E用非常经典的Gibbs形式表达为：其中： A代表每个像素的标签，例如前景标记为1，背景标记为0 R（A）代表当所有像素被标记后，总体的代价值由于用户已经标记出了部分的前景和背景像素，因此已经标记的前景部分和背景部分都分别有自己的统计信息...3.4 GrabCut和其他方法的比较作者的论文中列出了GrabCut和其他方法在交互方式和结果上的比较：可以看到，GrabCut对用户的操作要求是最简单的，而结果却并非常好。...http://www.hinews.cn/pic/0/14/96/00/14960084_412487.jpg 我在抠苍老师时，使用了OpenCV中自带的Sample，其地址在： https://github.com.../opencv/opencv/blob/master/samples/cpp/grabcut.cpp

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数据科学和人工智能技术笔记四、图像预处理

, None) # 只保留大于阈值的检测器结果，标记为白色 threshold = 0.02 image_bgr[detector_responses > threshold * detector_responses.max...使用 OpenCV 的最大障碍之一就是安装它。...[143, 138, 147, ..., 156, 157, 157]], dtype=uint8) ''' # 展示维度 image.shape # (2270, 3600) 背景移除...) # 使用我们的矩形来初始化 # 创建遮罩，其中背景设置为 0，否则为 1 mask_2 = np.where((mask==2) | (mask==0), 0, 1).astype('uint8'...) # 使用新的遮罩移除多个图像的背景 image_rgb_nobg = image_rgb * mask_2[:, :, np.newaxis] # 展示图像 plt.imshow(image_rgb_nobg

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【干货】通过OpenFace来理解人脸识别

我们已经介绍了OpenFace如何使用Torch来训练数以十万计的图像，以获得低维的脸部嵌入，我们通过对流行的人脸检测库dlib的使用对其进行检查，并解释为什么要使用它而不是OpenCV的人脸检测库。...首先，使用图像上的滑动子窗口进行训练，因此可以像OpenCV中使用的Harr分类器一样不需要进行子采样和参数操作。这使得基于dlib的HOG和SVM人脸检测更易于使用、训练速度更快。...在仿射变换中使用68个面部标记用于特征检测，并且测量这些点之间的距离并与在平均人脸图像中找到的点相比较。...所以，当我们从背景中分离图像并使用dlib和OpenCV对图像进行预处理后，我们可以使用以将图像送入到Torch上训练好的神经网络。...OpenFace模型，在这里你可以使用我们的SVM实现来添加，训练，移除和预测图像。

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使用OpenCV实现一个文档自动扫描仪

导读本文主要介绍如何使用 OpenCV + GrabCut实现一个文档自动扫描仪。（公众号：OpenCV与AI深度学习）背景介绍文档扫描是将物理文档转换为数字形式的过程。...GrabCut 会自动消除所有背景，即使在边界框内也是如此。现在剩下的就是前景对象。我们将角落 20 像素作为背景，GrabCut 会自动确定前景和背景，只留下文档。...然后执行高斯模糊以去除图像中的噪声。最后，对图像进行精确边缘检测。此外，放大图像以获得文档的细轮廓。...这种方法的另一个限制是边缘和轮廓检测。如果背景中存在大量噪声，则会检测到许多不需要的边缘，并且在某些情况下，轮廓检测步骤可能会将这些边缘误认为是文档。...此外，如果文档边缘与背景无法区分，则轮廓检测可能无法完全正常工作。但 GrabCut 和轮廓检测并不是唯一经过验证的文档扫描方法。

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OpenCV 深度估计与分割

使用深度摄像头的数据来识别前景区域和背景区域，首先要有一个深度摄像头，比如微软的Kinect，英特尔的realsense。...OpenCV如何使用极几何来计算所谓的视差图？...视差图计算StereoSGBM 使用GrabCut进行前景检测计算视差图对检测图像的前景很有用，（OpenCV）StereoSGBM主要是从二维图片中得到三维信息。...GrabCut算法的实现步骤为： 1.在图片中定义含有（一个或者多个）物体的矩形 2.矩形外的区域被自动认为是背景 3.对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区别它里面的前景和背景区域 4.用高斯混合模型来对背景和前景建模...matplotlib import pyplot as plt #使用分水岭和GrabCut算法进行物体分割 img = cv2.imread('images/statue_small.jpg

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【Python】算法：opencv-python环境配置与基础示例

1. opencv-python介绍 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了用于处理图像和视频的各种功能和算法。...2.图像处理和操作：OpenCV 提供了许多图像处理和操作功能，如调整大小、裁剪、旋转、翻转、平移、滤波、边缘检测、直方图均衡化等。...5.图像分割和轮廓提取：OpenCV 提供了各种图像分割算法，如基于阈值的方法、基于边缘的方法（如 Canny 边缘检测）以及更高级的分割算法（如 GrabCut、分水岭算法等）。...7.计算机视觉应用：OpenCV 在计算机视觉领域有广泛的应用，包括人脸检测和识别、目标跟踪、图像拼接、图像增强、实时图像处理、虚拟和增强现实等。...OpenCV 支持多种编程语言，包括 C++、Python、Java 等。在 Python 中使用 OpenCV，可以通过安装相应的 Python 包 opencv-python 来使用。 2.

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弹幕君，别挡着我看小姐姐！

内容来源：本文转自微信公众号—— Crossin的编程教室（ID： crossincode），好文请多支持！...简单搜索了一下“python 前景提取”，发现 OpenCV 的 GrabCut 提供了这样的功能。 ? 那么剩下的就好办了。先放最终实现效果（完整代码见文末）： ?...分别取出带弹幕图像的背景部分，和原图像的前景部分，两个加一起，就是我们最终需要的效果： ?...因为只有一个文件，我就直接通过 SublimeText 的正则替换功能对数据进行了整理，没额外再写爬虫和处理的代码。这是个很实用的小技巧。代码中我只使用了弹幕内容和时间两个值。...当到达某条弹幕时间，就把它放入激活列表，添加到图像右侧，随机高度和颜色，然后每一帧将横向位置向左移动。直到图像左侧外部后，从激活列表中移除。

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OpenCV 图像分析之 —— 分割

这样，你就声明了连通方式采用4连通还是8连通。前一种情况，4连通数组指的是与当前点距离最近的四个邻点(左、右、上和下)。而8连通情况下，对角线上连接的邻点也算在内。...更具体地说，分水岭算法允许使用者（或其他算法）标记已知是对象或背景一部分的对象或背景部分。或者，调用者可以画一条或几条简单的线，这些线条有效地告诉分水岭算法“将这些点组合在一起”。...可以使用 findContours 和 drawContours 从二进制掩码中检索此类标记。标记是未来图像区域的“种子”。标记中的所有其他像素，其与轮廓区域的关系未知，应由算法定义，应设置为 0。...cv2.grabCut 运行 GrabCut 算法。官方文档函数使用 cv2.grabCut( img, # 输入 uint8 三通道图像，在处理的过程中不会被修改。...ROI 之外的像素被标记为“明显背景”。该参数仅在 mode==cv2.GC_INIT_WITH_RECT 时使用。

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使用opencv处理多媒体数据

特征提取：OpenCV提供了许多特征提取算法，如SIFT、SURF、ORB等。目标检测：OpenCV支持多种目标检测算法，如Haar级联分类器、LBP等。...图像分割：OpenCV提供了许多图像分割算法，如分水岭算法、 GrabCut算法等。人脸识别：OpenCV支持人脸识别算法，如基于Haar级联分类器的人脸检测。...以上功能我们今天都不介绍~~~本文介绍使用python+opencv实现最基础的媒体数据功能：使用opencv读取图片，视频，gif动图以及三种格式的互换。...安装opencv库我们使用python库完成后续的操作，所以使用pip进行安装。...opencv读gif这里读gif和读视频是同样的方式def gif_to_frames(gif_path, output_path): # 读取gif文件 gif= cv2.VideoCapture

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快速指南：使用OpenCV预处理神经网络中的面部图像的

本期将介绍脸部检测、眼睛检测；图像拉直、裁剪、调整大小、归一化等内容 ? 目前，涉及面部分类的计算机视觉问题，通常都需要使用深度学习。...对于这些问题，我们可以使用OpenCV完成：一个针对（实时）计算机视觉应用程序的高度优化的开源库，包括C ++，Java和Python语言。...如果使用的type(img)话，将显示该图像的尺寸包括高度、重量、通道数。彩色图像有3个通道：蓝色，绿色和红色（在OpenCV中按此顺序）。 ?...面部和眼睛检测在处理人脸分类问题时，我们可能需要先对图形进行裁剪和拉直，再进行人脸检测以验证是否有人脸的存在。为此，我们将使用OpenCV中自带的的基于Haar特征的级联分类器进行对象检测。...结论当我们处理面部分类/识别问题时，如果输入的图像不是护照照片时，检测和分离面部是一项常见的任务。 OpenCV是一个很好的图像预处理任务库，不仅限于此。

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图片中的人物和背景分离

cloud.tencent.com/developer/article/2467199这篇文章详细介绍了通过API接口创建企微获客链接时出现了中文乱码问题，对于这种中文乱码的问题，一般来说通常可以通过设置请求头内容类型的方式来解决要将图片中的人物和背景分离...OpenCV提供了广泛的图像和视频处理功能，包括面部识别、物体识别、图像分割、运动检测、三维重建、图像优化等。...如果人物和背景都有较大的纹理或者细节，可能需要使用更复杂的图像分割算法，如深度学习方法。...它结合了图割（Graph Cut）算法和迭代优化技术，用于从图片中分离前景和背景。算法原理：GrabCut算法的基本思想是将图像分割问题转化为一个能量最小化问题。...GrabCut算法由于其简单易用且效果相对较好，在计算机视觉和图像处理领域得到了广泛应用，尤其是在图像编辑软件中，用于快速实现前景和背景的分离。

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Grab Cut与Graph Cut

历时七个月整理出来的《OpenCV4系统化学习路线图》

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