业务背景 在我们的某项业务中，需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片，这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉，然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。...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。...融合后的效果.png 三. 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。
转换之后直线仍然保持笔直，要找到这个变换矩阵，需要输入图像上的 4 个点和输出图像上的对应点。在这 4 个点中，有 3 个不应该共线。...平滑处理的用途：常见是用来减少图像上的噪点或失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是很好用的方法。...滤波的目的：抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；为适应图像处理的要求，消除图像数字化时混入的噪声。 滤波处理的要求：不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；图像清晰视觉效果好。...均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。...应用场景：分离比邻近点亮的一些斑块，在一幅画像具有大幅的背景而微小物品比较有规律的情况下，可以运用顶帽进行背景提取。
1、加法运算 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。...OpenCV功能将提供更好的结果。因此，始终最好坚持使用OpenCV功能。 2、图像融合 这也是图像加法，但是对图像赋予不同的权重，以使其具有融合或透明的感觉。...它们在提取图像的任何部分、定义和处理非矩形 ROI 等方面非常有用。 下面我们将看到一个例子，如何改变一个图像的特定区域。 我想把 OpenCV 的标志放在一个图像上面。...但是 OpenCV 的 logo 不是长方形的。所以你可以使用如下的按位操作来实现: 我想在图像上方放置OpenCV徽标。如果添加两个图像，它将改变颜色。如果混合它，我将获得透明效果。...如果是矩形区域，则可以像上一章一样使用ROI。但是OpenCV徽标不是矩形。
前言 大家好，在上一期的文章中，我们简单的讲解了图像的切割与ROI获取（【图像篇】OpenCV图像处理(四)---图像切割&ROI选取），这样做的目的是，使我们能够对图像的局部进行处理，而不是整个图像...一、图像的色彩空间 在前面的图像知识中，我们认识到了图像有两种基本的色彩空间，RGB图像和灰度图像，然后图像还有别的色彩空间，比如：BGR,LAB, HSV等等。...，接着就是对图像分通道获取矩阵，np.dstack()函数是比较注意的地方，按照代码中的操作解读，就是将不显示的通道进行赋零操作，然后将真正的通道图像显示。...二、色彩空间转换（BGR to RGB） 在前期的文章中，我们了解到opencv读取的图像格式是BGR格式，现在就让我们一起来将其转换为RGB图像吧，同时看看他们的显示的不同。...END 结语 好了，本期的OpenCV图像处理知识分享结束了，今天的内容有点多，希望大家下去好好理解并且实践哦，如果遇到不太好理解的地方，请记得后台咨询小编哦，我们一起来解决！
前言 本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。...背景 以前玩乐高的时候，发现大颗粒里面有很多人仔，想着把它们拍下来当素材，但是又没有专业的设备，只能用手机拍摄，但是手机拍摄发现会留下阴影，后来想着用python尝试着处理了一下，把背景变成了白色的了，...之所以可以处理阴影，是因为前景人物和背景白色区别比较明显，经过这次尝试后，发现既然可以处理这样的纯背景的，那给他换一个背景应该也是可以的，下面就是我的尝试过程。...画画的时候，通过调整不同颜料的比例，就可以得到不同的颜色；图片的色彩也是同样的原理，RGB颜色模式的图片可以理解为由红色，绿色，蓝色三种颜色混合而成。...通过getpixel方法可以获取图片上某点的像素，也就是网格像素。结果可以看出RGB格式的img图片是三个255这个其实就是个白点，img2是RGBA模式，后面的255表示完全不透明。 ?
for controlling float print precision #include // string to number conversion #include opencv2.../imgproc/imgproc.hpp> // Gaussian Blur #include opencv2/core/core.hpp> // Basic OpenCV structures...(cv::Mat, Scalar) #include opencv2/highgui/highgui.hpp> // OpenCV window I/O using namespace std
翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 学习图像上的几种算术运算，如加法、减法、位运算等。 学习这些函数：cv.add(), cv.addWeighted(), 等等。...图像加法 你可以用OpenCV函数cv.add()将两幅图像相加，或者简单地用numpy操作res = img1 + img2。两幅图像应该是相同的深度和类型，或者第二幅图像可以只是一个标量值。...注意:OpenCV的加法和Numpy的加法是有区别的。OpenCV加法是一个饱和操作，而Numpy加法是一个模数操作。...请使用OpenCV函数，因为它们会提供一个更好的结果。 图像混合 这也是图像添加，但对图像给予不同的权重，以便给人以混合或透明的感觉。...它们在提取图像的任何部分（正如我们将在接下来的章节中看到的那样）、定义和处理非矩形的ROI等方面将非常有用。下面我们将看到一个如何改变图像中某一区域的例子。 我想把OpenCV的标志放在一张图片上面。
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。...此验证也可以应用于二进制图像分割结果上的颜色图像，尽管本文中使用的数据是灰度图像。最后，我们将介绍整个实现过程。现在，让我们看看数据和用于处理这些数据的工具。...我们使用的图像许多像素的强度小于50，这些像素与反转灰度图像中的背景类别相对应。 尽管类别的分布不是双峰的，但仍然在前景和背景之间有所区别，在该区域中，较低强度的像素达到峰值，然后到达谷底。...在本文中，我们将使用Otsu阈值技术将图像分割成二进制图像。Otsu通过计算一个最大化类别间方差（前景与背景之间的方差）并最小化类别内方差（前景内部的方差或背景内部的方差）的值来计算阈值。...如果上述简单技术不能用于图像的二进制分割，则可以使用UNet，带有FCN的ResNet或其他各种受监督的深度学习技术来分割图像。
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....OpenCV导入为cv2，如下所示： import cv2 现在，我们开始进行两幅图像的融合吧。下一步将详细介绍此过程。 04. 步骤1 —图像导入 我们可以尝试多种不同图像组合。...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。...在调整大小之前，让我向您展示它们的原始大小： 如您所见，背景图像为853到1280像素。前景图像为1440至2560像素。我们将使用OpenCV的调整大小功能调整它们的大小。...这样，背景将更暗，文本将更亮。到目前为止一切顺利，混合完成。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。
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
本文已收录于Opencv系列专栏： 深入浅出OpenCV ，专栏旨在详解Python版本的Opencv，为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅，持续更新。...人工智能关系 5.Opencv介绍 环境安装 安装 Opencv python jupter切换环境 数字图像 1.数字图像概念 数字图像： 数字图像，又称数码图像，一幅二维图像可以由一个数组或矩阵表示...自然界中，一切物体都可以辐射红外线，因此利用探测仪测量目标本身与背景间的红外线差可以得到不同的热红外线形成的红外图像。 微波波段成像 波长从 1 米到 0.1 厘米，这些波多用在雷达或其它通讯系统。...、电子商务等 图像处理、机器视觉、人工智能关系 图像处理主要研究二维图像 ，处理一个图像或一组图像之间的相互转换的过程，包括 图像滤波，图像识别，图像分割等问题 计算机视觉主要研究映射到单幅或多幅图像上的三维场景从图像中提取抽象的语义信息...人工智能在计算机视觉上的目标就是解决像素值和语义之间关系 ，主要的问题有图片检测，图片识别，图片分割和图片检索。
关键字参数为dst,fx,fy,interpolation dst为缩放后的图像，fx,fy为图像x,y方向的缩放比例， interplolation为缩放时的插值方式，有三种插值方式： cv2.INTER_AREA...仿射变换cv2.warpAffine() 非关键字参数有src, M, dsize，分别表示源图像，变换矩阵，变换后的图像的长宽 这里说一下放射变换的变换矩阵 位移变换矩阵为： 旋转变换矩阵：...标准旋转变换矩阵为 但该矩阵没有考虑旋转变换时进行位移以及缩放操作，OpenCV中的旋转变换如下： 其中 OpenCV中提供了一个函数获得这样一个矩阵 M=cv2.getRotationMatrix2D...透视变换cv2.warpPerspective() 非关键字参数src, M, dsize分别表示源图像，变换矩阵，以及输出图像的大小。...透视变换矩阵一般不容易直接知道，能够直接知道的往往是变换前后的点的位置，因此，OpenCV中提供了getPersepectiveTransform()函数获得透视变换矩阵 M = cv2.getPerspectiveTransform
图像运算 加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) 减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask...dst=None, scale=None, dtype=None) 幂运算：pow(src, power, dst=None) 开方运算：sqrt(src, dst=None) 自然常数e为底的指数函数...图像的加法运算 add opencv使用add来执行图像的加法运算 图像就是矩阵，图片的加法运算就是矩阵的加法运算，这就是要求加法运算的两张图shape必须是相同的。...= cv2.imread('1.PNG') dog = cv2.imread('2.PNG') #加法要求两个图片大小一致 print(cat.shape) print(dog.shape) #把猫的图片变小...#注意坑，opencv中resize中传递新的宽度和高度，先传递宽度在传递高度 #所有的都是先列后行，和shape的输出相反 new_cat = cv2.resize(cat,(dog.shape[:
Opencv与pillow，base64的转换 3. 维度与通道 4. 颜色空间 5. 图像二值化 6. 图像运算与二值运算 7. 缩放，裁剪与旋转 8....，但是，在windows上开发的同事可能会经常碰到。...Opencv与pillow，base64的转换 ---- 在实际开发中，经常使用的图像工具还有pillow，以及在接口里经常要用的base64字符串，这三者是经常需要转换的： 都已经封装到 https...维度与通道 ---- 平时看起来图像是二维的，有宽和高，但是实际上，图像是三维的（指的是数据结构）: 高度和宽度比较好理解，对应的就是一个像素，但是一个像素通常不是一个单一的值，例如对于普通的彩色图像...在opencv中，主要使用的颜色空间有： BGR：这是opencv默认的颜色空间，需要特别注意。 RGB：这里我们常见的颜色空间了。
图像金字塔概念 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。应用于图像分割，机器视觉和图像压缩。...金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。 ?...相关API 上采样 PyrUp void pyrUp(InputArray src, OutputArray dst, const Size& dstsize=Size()); Parameters:...该函数执行采样步骤的高斯金字结构虽然它实际上可以用来构建拉普拉斯金字塔。首先，它下采样原图像的行和列，然后用相同的内核卷积的结果作为pyrdown()乘以4。...代码演示 新建一个项目opencv-0013,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.并加载我们常用的那个图片显示出来,这次我们直接显示两个相同的图片
retval：拼接后的图像，nparray 多维数组 1.1 注意事项 np.hstack() 按水平方向（列顺序）拼接 2个或多个图像，图像的高度（数组的行）必须相同。...np.hstack() 和 np.vstack() 只是简单地将几张图像直接堆叠而连成一张图像，并未对图像进行特征提取和边缘处理，因而并不能实现图像的全景拼接。...使用的是BGR模式，而matplotlib使用的是RGB模式，所以需要将opencv中的BGR、GRAY格式转换为RGB，使matplotlib中能正常显示opencv的图像。...中的BGR、GRAY格式转换为RGB，使matplotlib中能正常显示opencv的图像 img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB) img2 = cv2...]) height, width = first_image.shape[:2] # 创建一个全黑的图像作为背景，大小与整个大图相同 final_image = np.zeros((height
img：图像数据，nparray 多维数组 x, y：整数，像素值，裁剪矩形区域左上角的坐标值 w, h：整数，像素值，裁剪矩形区域的宽度、高度 retval：裁剪后获得的 OpenCV 图像，nparray...在这种情况下，你可能需要寻找其他方法来选择图像中的 ROI，例如使用固定坐标、图像分割算法等。...Pillow库使用坐标系的原点在左上角，x轴向右增加，y轴向下增加。这与一些其他图像处理库（如OpenCV）的坐标系原点在左下角的约定不同，需要注意坐标的顺序和方向。...裁剪区域的坐标必须在图像的边界内。如果裁剪区域的坐标超出了图像的边界，将会引发一个ValueError异常。因此，在调用crop()函数之前，最好先检查裁剪区域的坐标是否有效。...crop()函数不会修改原始图像，而是返回一个新的裁剪后的图像对象。原始图像保持不变，如果需要保存裁剪后的图像，需要将其保存到文件或进行其他操作。
什么是图像强度操作 更改任何通道中的像素值 对图像的数学运算 亮度变化 对比度变化 伽玛操纵 直方图均衡 图像预处理中的滤波等增强 使用OpenCV加载图像 import numpy as np import...使用Opencv向输入图像添加常数 img = cv2.imread(folder_path + "imgs/chapter3/man.jpg", 0); #######################...使用Opencv减去常数以输入图像 img = cv2.imread(folder_path + "imgs/chapter3/man.jpg", 0); #######################...从该通道中的每个像素中减去均值 方法2（用于深度学习） 将所有图像分割成各自的通道，对于所有图像的每个通道： 为每个图像找到该通道的均值。 查找所有计算出的均值的均值。...对比度 对比度是使对象（或其在图像或显示器中的表示形式）与众不同的亮度或颜色差异。 可视化为图像中最大和最小像素强度之间的差异。 对比度由同一视野内物体的颜色和亮度差异决定。
当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。...由于图像是灰度图像，如果图像背景较浅且对象较暗，则必须先执行最大滤波，然后再执行最小滤波。如果图像背景较暗且物体较亮，我们可以先执行最小滤波，然后再进行最大滤波。...= temp_min[(N//2):wall_min.shape[0]-(N//2), (N//2):wall_min.shape[1]-(N//2)].copy() return B 5.因此，如果图像的背景较浅...，我们要先执行最大过滤，这将为我们提供增强的背景，并将该最大过滤后的图像传递给最小过滤功能，该功能将负责实际的内容增强。...6.因此，执行最小-最大滤波后，我们获得的值不在0-255的范围内。因此，我们必须归一化使用背景减法获得的最终阵列，该方法是将原始图像减去最小-最大滤波图像，以获得去除阴影的最终图像。
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