起因 最近经常被要求手机拍摄考试卷，但是拍摄完之后，跟实际的黑白考试卷有很大的色差，打印出来之后背景就变成了灰色，看着很不舒服。...于是我想起了好久以前，我用过的一个软件叫全能扫描王，发现它里面是有去除这种文本底色的功能的，但是有时候也很坑！我就想手动写一个简单python程序来实现。最终我写出的程序测试效果如下： ?...左侧是用手机拍摄的图像，右侧是用opencv-python处理之后的结果。...我发现这些图像基本上都是黑白纸张或者有些有虚线的纸张，我首先想到把文字部分从输入图像中都抠出来来，不需要太精准，大致就可以了，所以要获取图像中文字的mask，我就想到了用二值化的方法，我首先尝试了全局二值化...然后与原图实现与操作，得到真实文字区域，使用mask区域取反得到mask1，然后对mask与输入的灰度图像完成bitwise_and操作，得到的结果与mask1相加即可得到最终的效果，图示如下： ?
今天我们将学习如何计算图像的色彩，然后，我们将使用OpenCV和Python实现色彩度量。 在实现了色彩度量之后，我们将根据颜色对给定的数据集进行排序，并使用我们上周创建的图像蒙太奇工具显示结果。...最后，我将演示如何将色彩度量标准应用到一组图像，并根据图像的“色彩”大小对其进行排序。我们将使用我们方便的图像蒙太奇示例进行可视化。...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。...THE END 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用Hasler和Susstrunk在2003年的论文《测量自然图像的色彩》中详细介绍的方法来计算图像的“色彩”。
本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/31/detecting-multiple-bright-spots-in-an-image-with-python-and-opencv...为了显示模糊图像中最亮的区域，我们需要应用阈值化： # threshold the image to reveal light regions in the # blurred image thresh...阈值化后，我们得到如下图像： ? 注意图像的明亮区域现在都是白色的，而其余的图像被设置为黑色。...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。
通过将图像转化为灰度图像，然后使用图像分割和连通域分析算法，我们可以识别出图像中的不同物体或区域，并对其进行进一步的处理和分析。本文将详细介绍如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。...环境搭建要开始使用C++和OpenCV进行图像处理，首先需要搭建相应的开发环境。...下载和安装OpenCV库，可以从OpenCV官方网站下载并按照官方指南进行安装。完成以上步骤后，你就可以开始使用C++和OpenCV进行图像处理了。3. 加载图像在开始图像处理之前，首先需要加载图像。...图像处理与连通域分析使用OpenCV进行图像处理和连通域分析时，可以使用以下步骤：将彩色图像转化为灰度图像：使用OpenCV的cvtColor函数将彩色图像转化为灰度图像。...结论本文介绍了如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。通过使用OpenCV提供的图像处理函数和连通域分析算法，我们可以识别和分割图像中的不同物体或区域。
最近在学习Python下的OpenCV，在图像的凸性检测中，发现opencv3.0下的convexityDefects函数对图像的凸性缺陷处理有错误。...不知道是opencv3.0的版本问题还是我个人的错误代码。...例如使用的Python版本是2.7.6，使用的OpenCV版本是3.0，以下是图像凸性检测代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(...而如果使用OpenCV2.4.13版本，以下是图像凸性检测代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('star2.png') img_gray...circle(img,far,5,[0,0,255],-1) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 结果显示，图像的凸性检测是正确的
OpenCV 最初由 Intel 于 1999 年开发，后来得到 Willow Garage 的支持，从而发展的更加迅速 OpenCV 支持多种编程语言，如 C++、Python、Java 等，同时也支持多种平台...，包括 Windows、Linux 和 MacOS OpenCV Python 只不过是与 Python 一起使用的原始 C++ 库的包装类，所有 OpenCV 数组结构都会被转换为 NumPy 数组...因此，总的来说 -- 值越小，准确性越高 最后展示图像 添加人脸框 一个比较简单的逻辑处理 我们定义了使用 cv2.rectangle 通过传递图像对象、框轮廓的 RGB 值和矩形的宽度等参数来创建矩形的方法...问题场景示意图如下： 下面我们来思考下解决方案 首先我们将图像保存在特定帧中 接下来将图像转换为高斯模糊图像，这样做是为了确保我们计算出模糊图像和实际图像之间的明显差异 此时，图像仍然不是对象，我们定义了一个阈值来去除图像中的瑕疵...while 循环遍历视频的各个帧，我们将彩色帧转换为灰度图像，然后将此灰度图像转换为高斯模糊模型 我们使用 if 语句来存储视频的第一个图像 接下来我们继续深入 我们使用 absdiff 函数来计算第一个出现的帧与所有其他帧之间的差异
默认都是cv2.INTER_LINEAR，比如： python">import cv2 import matplotlib.pyplot as plt...（三）图像的旋转 图像的旋转矩阵一般为： M=[cos(θ)sin(θ)−sin(θ)cos(θ)] 但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的，为了能够在任意位置进行旋转变换，opencv采用了另一种方式...（四）图像的仿射 图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换，仿射变化也是需要一个M矩阵就可以，但是由于仿射变换比较复杂，一般直接找很难找到这个矩阵，OpenCV提供了根据变换前后三个点的对应关系来自动求解M。...这个函数是 M=cv2.getAffineTransform(pos1,pos2),其中两个位置就是变换前后的对应位置关系。输 出的就是仿射矩阵M。然后在使用函数cv2.warpAffine()。...（五）图像的透射 透视需要的是一个3*3的矩阵，同理opencv在构造这个矩阵的时候还是采用一种点对应的关系来通过函数自己寻找的，因为我们自己很难计算出来。
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。...本文主要使用了OpenCV的图像色域转换, 颜色通道分割, 高斯滤波, OSTU自动阈值等功能。 参考资料 OpenCV探索之路：皮肤检测技术； 学习OpenCV—肤色检测。...准备工作 安装 Python-OpenCV 库 pip install opencv-python -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 利用...这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径.警告：就算图像的路径是错的，OpenCV 也不会提醒你的，但是当你使用命令print(img)时得到的结果是None。'''...这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV 提供了四种模糊技术。高斯滤波就是其中一种。
图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种库供图像处理使用。...它是由C++编写的，但也提供了Python接口。...性能开销：由于是用C++编写的，OpenCV在Python中的性能可能不如PIL那样高效。3. 对比分析 a. 图像读取与显示PIL和OpenCV在读取和显示图像方面有着不同的方法。...其次，我们通过示例代码演示了如何使用PIL和OpenCV进行图像处理，并对比了它们在处理流程、性能等方面的差异。通常情况下，OpenCV在性能上更为优越，尤其是在处理大型图像或复杂任务时。...最后，我们强调了根据项目需求和个人偏好来选择合适的图像处理库的重要性。无论是PIL还是OpenCV，都是强大而灵活的工具，可以满足各种图像处理需求。
其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如车道线检测、路面的坑洼检测、等； 另一方面是基于OpenCV实现图像增强，例如利用OpenCV消除运动所引起的图像模糊...使用OpenCV在Python中访问IP摄像头 使用OpenCV检测坑洼 使用OpenCV进行图像全景拼接 使用OpenCV进行颜色分割 使用OpenCV实现图像覆盖 使用OpenCV实现图像增强 使用...OpenCV自动去除背景色 使用OpenCV构建运动检测器(Translate) 第二部分（源码在Github上）： 基于OpenCV的图像阴影去除 基于OpenCV的车辆变道检测 基于OpenCV的多位数检测器...实现车道线检测 基于Python进行相机校准 基于OpenCV 的车牌识别 基于OpenCV的情绪检测 基于OpenCV的表格文本内容提取 基于OpenCV的实时面部识别 基于OpenCV的图像卡通化... 基于python和OpenCV构建智能停车系统 基于深度学习OpenCV与python进行字符识别 基于自适应显着性的图像分割 使用OpenCV对运动员的姿势进行检测 使用OpenCV实现道路车辆计数
每个 RGB 值的范围从 0 到 255。 现在，让我们看看如何将数据编码和解码到我们的图像中。 编码 有很多算法可以用来将数据编码到图像中，实际上我们也可以自己制作一个。...在这篇文章中使用的一个很容易理解和实现的算法。 算法如下： 对于数据中的每个字符，将其 ASCII 值转换为 8 位二进制 [1]。 一次读取三个像素，其总 RGB 值为 3*3=9 个。...PIL ，它代表Python 图像库，它使我们能够在 Python 中对图像执行操作。...程序执行 数据编码 数据解码 输入图像 输出图像 局限性 该程序可能无法对 JPEG 图像按预期处理，因为 JPEG 使用有损压缩，这意味着修改像素以压缩图像并降低质量，因此会发生数据丢失。.../ https://dev.to/erikwhiting88/let-s-hide-a-secret-message-in-an-image-with-python-and-opencv-1jf5 A
高效性：利用底层优化和硬件加速，处理速度快，特别适合实时应用。 1.2 安装 OpenCV 在 Python 中，使用 pip 可以轻松安装 OpenCV。...pip install opencv-python-headless 1.3 OpenCV 中的图像读取与显示 在开始使用 OpenCV 之前，我们首先要学习如何读取和显示图像。...OpenCV 提供了多种滤波算法，包括模糊处理、高斯滤波、中值滤波等。 2.2.1 模糊处理（均值滤波） 均值滤波 是最简单的滤波方法之一，通过对图像中每个像素点的邻域像素求均值来平滑图像。...，使用高斯函数对像素加权处理，可以有效去除图像中的高斯噪声。...Python 中使用 OpenCV 进行图像处理和计算机视觉操作。
今天，我们将在开放的 Python 计算机视觉库（OpenCV-python）的帮助下，详细探讨 Canny 边缘检测器 设置 让我们首先从初始设置开始。...向我们的 python 文件添加两个依赖项： import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plot 第一个导入是 OpenCV python，这是我们将用来生成...在图像处理中，可以对图像应用高斯滤波器以减少噪声，模糊的图片可以直观地观察到这个效果。 由于 Canny 边缘算法使用导数来寻找图像的强度梯度，因此非常容易受到噪声的影响。...因此，我们通过对图片应用高斯滤波器来去除噪声。如果我们不去除噪声，算法可能会将图像中的噪声块误认为边缘并错误地标记它们。 OpenCV 使用 sigma = 1 的 5x5 高斯核作为降噪步骤。...我们不想过多地模糊图像；否则，我们可能会丢失图像的细节。
OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。...计算机视觉作为人工智能的分支学科之一、符合未来科技发展方向，OpenCV是开源的可以商业应用的最流行的计算机视觉框架，包含了3000多个算法实现，其SDK支持Java、C++、Python等编程语言，支持...，介绍NDK开发方式） 7.4.1 – NDK支持开发配置 7.4.2 –本地方法定义与OpenCV C++代码编写 7.4.3 –Java中的代码实现与运行演示...讲述在Tesseract-OCR如何训练自定义数据) - 8.4.2 图像预处理(讲述如何通过OpenCV实现偏斜校正、噪声干扰去除，边线去除，来减低干扰，提高识别率)...8.5小结 （总结本章所讲内容） 第9章 人脸美颜 9.1 积分图计算（介绍图像积分图算法） 9.2 基于积分图像的局部均方差滤波（详细介绍在OpenCV中如何实现自己的算法）
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。...我们将使用numpy进行数字处理，argparse用于解析命令行参数，cv2进行opencv绑定。 然后我们将设置命令行参数。...AD%E7%9A%84%E6%9D%A1%E5%BD%A2%E7%A0%81 使用方法：python3 detect_barcode.py --image images/barcode_01.jpg 另外还提供了其他的测试图片...总结 值得去思考的点 1、为啥要转变成灰度图 2、如何去除干扰因素，特别是条形码下面的材料说明的区域是采用什么办法去除的，小的斑点是如何去除的 下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程...下载2：Python视觉实战项目31讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目31讲，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取
OpenCV-python中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀和腐蚀 使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理，涉及到5个常用的处理： 灰度化 模糊处理 Canny边缘检测...膨胀 腐蚀 本例中我们采用数字图像处理中经常用到的一副标准图像lena.png作为测试图像，如下图所示: 具体资源下载地址为：lena图像下载地址 之前写过一篇博文：opencv中初学者必须了解的...5个函数-灰度化、模糊、Canny边缘检测、膨胀和侵蚀，是用C++ OpenCV实现的，对应代码如下： #include #include opencv2/opencv.hpp>...cv::imshow("Image Gray", imgGray); // 显示灰度图 cv::imshow("Image Gaussian Blur", imgBlur); // 显示高斯模糊处理后的图像...C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours LEARN OPENCV in
导读 本文主要介绍使用OpenCV亮度/对比度变换来去除图片水印的实例。...背景介绍 OpenCV中去除水印最常用的方法是inpaint，通过图像修复的方法来去除水印，最终效果也要根据实际图像来看(时好时坏)。...有些图像并不适用inpaint方法来去除水印，比如下面的这种包含文本的图像中的水印，即便提供了水印的mask图，修复后也会丢失文字信息，这并不是我们想要的。...那么问题来了，上面图像中的水印该如何去除？有没有一种通用方法，能很好去除这些水印？答案是：没有通用方法，只能具体问题具体分析！...beta = -165) 提高对比度*2时水印消失，然后降低亮度做补偿： Python-OpenCV实现代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread
本文将探讨如何在 C++中实现高效的视频拼接算法，为开发者提供实用的指导和思路。 一、视频拼接算法的重要性 随着社交媒体和在线视频平台的兴起，人们对于视频内容的需求不断增加。...视频读取和预处理 在 C++中实现视频拼接算法的第一步是读取视频文件，并对视频进行预处理。视频读取可以使用 C++中的视频处理库，如 OpenCV 等。...在 C++中，可以使用 OpenCV 等库提供的特征点提取和匹配算法，如 SIFT、SURF、ORB 等。这些算法可以提取视频帧中的特征点，并对特征点进行匹配，找到相邻视频帧之间的对应关系。 3. ...在 C++中，可以使用 OpenCV 等库提供的图像变换和拼接函数，实现视频的拼接。 4. 视频输出和保存 最后，将拼接好的视频输出并保存为一个新的视频文件。...在进行图像变换和拼接时，需要选择合适的参数，以确保图像的拼接效果和质量。同时，需要对图像进行裁剪和调整，去除拼接痕迹和黑边，提高图像的美观度。
以图像背景模糊算法为例，将CV-CUDA替换 OpenCV作为图像预/后处理的后端，整个推理过程吞吐量能加20 多倍。 如果小伙伴们想试试更快、更好用的视觉预处理库，可以试试这一开源工具。...它其实会面临和 OpenCV 一样的问题，除此之外，工程师部署模型为了效率更可能使用 C++实现推理过程，因此将没办法使用Torchvision而需要转向 OpenCV 这样的 C++ 视觉库，这不就带来了另一个难题...NVIDIA 和字节跳动的机器学习团队联合开发的 CV-CUDA 正好能满足这三点，利用 GPU 并行计算能力提升算子速度，对齐OpenCV 操作结果足够通用，对接 C++/Python 接口足够易用。...此外，因为CV-CUDA同时拥有 C++接口与 Python 接口，它能同时用于训练与服务部署场景，在训练时用Python 接口跟快速地验证模型能力，在部署时利用C++接口进行更高效地预测。...CV-CUDA进行 Resize 的 C++接口 实战，CV-CUDA怎么用 如果我们在训练过程中使用CV-CUDA的 Python 接口，那其实使用起来就会很简单，只需要简单几步就能将原本在 CPU
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。...我们将使用numpy进行数字处理，argparse用于解析命令行参数，cv2进行opencv绑定。 然后我们将设置命令行参数。...AD%E7%9A%84%E6%9D%A1%E5%BD%A2%E7%A0%81 或点击“阅读原文”可跳转 使用方法：python3 detect_barcode.py --image images/barcode..._01.jpg 另外还提供了其他的测试图片 英文原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2014/11/24/detecting-barcodes-images-python-opencv.../ 总结 值得去思考的点 1、为啥要转变成灰度图 2、如何去除干扰因素，特别是条形码下面的材料说明的区域是采用什么办法去除的，小的斑点是如何去除的
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