使用opencv通过掩码去扣取图像中感兴趣的区域 步骤: 1.读取一张图片 2.转换颜色格式为hsv 3.设置要扣取区域颜色的上下门限 4.从原始图像中获取感兴趣区域的掩码 5.使用掩码和原始图像做云运算得到最后感兴趣区域的图像 测试代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- # opencv中图像掩膜操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('hat.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #转换为HSV hsv

矩阵的掩码操作很简单.其思想是:根据掩码矩阵(也称作核)重新计算图像中每个像素的值.掩码矩阵中的值表示近邻像素值(包括该像素自身的值)对新像素值有多大影响.从数学观点看,我们用自己设置的权值,对像素邻域内的值做了个加权平均. 测试用例 思考一下图像对比度增强的问题.我们可以对图像的每个像素应用下面的公式: 上面那种表达法是公式的形式,而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形式.使用掩码矩阵的时候,我们先把矩阵中心的元素(上面的例子中是(0,0)位置的元素,也就是5)对齐到要计算的目标像素上,再把邻域像

卷积定义 矩阵的掩码操作即对图像进行卷积.对图像卷积操作的意义为:邻近像素对(包括该像素自身)对新像素的影响:影响大小取决于卷积核对应位置值得大小. 例如:图像增强可以使用 \[ I(i,j)=5*I(i,j)-[I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i, j-1) + I(i, j+1)] \] 用代码实现 void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result) { CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); /

示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat src = imread("005.jpg"); // 载入原图像 imshow("src", src); // 显示原图像 Mat kern = (Mat_<, ) << , , , , , , , , ); // 自定义掩码的核 这里为 [0,0,0; 0,0,0; 0,0,0] filter2D(src

Mask operations on matrices https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html 掩模矩阵(也称为内核)可重新计算图像中的每一个像素值.此掩码包含的值将调整相邻像素(和当前像素)对新像素值的影响程度.从数学的角度来看,我们使用指定的值进行加权平均.

锐化概念 图像平滑过程是去除噪声的过程.图像的主要能量在低频部分,而噪声主要集中在高频部分.图像的边缘信息主要也在高频部分,在平滑处理后,将会丢不部分边缘信息.因此需要使用锐化技术来增强边缘. 平滑处理的本质是图像经过平均或积分运算,锐化进行逆运算(如微分)即可.微分运算是求信号变化频率,可以增强高频分量的作用.在对图像进行锐化处理前要确定图像有较高的信噪比,否则处理后的图像增加的噪声比信号多. 常用的微分运算有一阶微分和二阶微分.一阶微分 \[ \frac{\partial f}{\parti

转自:OpenCV 教程 另附:计算机视觉:算法与应用(2012),Learning OpenCV(2009) 平滑图像:滤波器 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到).平滑处理时需要用到一个 滤波器 .最常用的滤波器是 线性 滤波器.不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就把这个窗口滑过图像. 归一化滤波器 (Normalized

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

今天介绍另外一个比较常用和中高级难度的类:BitmapData 用好这个类,可以说是半支脚踏入了Flash高手的大门···(主要是不是太多的人精通这个··呵呵··)我也可以趁这篇文章的机会好好巩固+学习··· 好,由于现在也很晚了,我也不是很多时间,还要留点时间睡觉--:)长话短说··马上进入正题: 一,概括: Bitmapdata继承Object对象,实现IBitmapDrawable接口,这个接口有什么用,你可以理解为Drawable,能被画.官方介绍是:IBitmapDrawable 接口

NI Vision 控件模板 Vision控件模板位于LabVIEW控件模板的最顶层,由一下元素组成: IMAQ Image.ctl—该控件是一个类型定义,用于声明图象类型的数据.在VI的前面板中使用该控件代表图象类型数据.例如,使用该控件作为一个子程序的输入或输出,使调用成成可以将一幅图像传送给子程序. 图像显示(Image Display)—该控件用于在LabVIEW 中直接显示图像.也可以利用该控件创建关注区域 (ROIs). 图像显示控件提供标准和3D版两种外观. IMAQ 视觉控件(I

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下四个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建: 网络测试 接下来,本篇博客重点分析网络测试. 在eval.py文件中,首先需要搭建测试用的网络.此时,需要将传入的第一个参数换成"test"字

第二周. 1.Algorithm:每周至少做一个 leetcode 的算法题2.Review:阅读并点评至少一篇英文技术文章3.Tip:学习至少一个技术技巧4.Share:分享一篇有观点和思考的技术文章 以下是各项的情况: Algorithm 链接:[LeetCode-01]-Two Sum 上周的有点问题 : 假如数组[3,2,4]给的数据是 6 ,按我之前的思路 直接从遍历去找当前遍历的数和所给数据和的差值,但如果从第一个数3走,那给出的答案就会是[0,0]而非期望的[1,2].所以需要修改

CSharpGL(31)[译]OpenGL渲染管道那些事 +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 开始 自认为对OpenGL的掌握到了一个小瓶颈,现在回头细细地捋一遍OpenGL渲染管道应当是一个不错的突破口. 本文通过阅读.翻译和扩展(https://www.opengl.org/wiki/Rendering_Pipeline_Overview)的方式,来逐步回顾总结一下OpenGL渲染管道,从而串联起OpenGL的所有知识点,并期望能在更高的层次上有所领悟. 另外,(https://w

人类大脑与眼睛对一个画面的连贯性感知其实是有一个界限的,譬如我们看电影会觉得画面很自然连贯(帧率为24fps),用手机当然也需要感知屏幕操作的连贯性(尤其是动画过度),所以Android索性就把达到这种流畅的帧率规定为60fps. 有了上面的背景,我们开发App的帧率性能目标就是保持在60fps,也就是说我们在进行App性能优化时心中要有如下准则: <code class="hljs brainfuck has-numbering" style="display: bl

目录 前言 变化情况介绍 总结 一.前言        之前版本是0.9或者0.10.1.0.10.2,最近发现更新成为1.0.0-2077839.1.0应该也能称之为正式版了吧.发现其中有很多变化,在这里为大家简单介绍. 二.变化情况介绍 2.1 数据导入变化        之前数据导入参数基本都要写在命令行,刚查看之前写的博客发现没有介绍数据导入的,只有一个老版的调用本地数据的,本文就在这里简单介绍Geotrellis的数据导入.        Geotrellis可以将数据(Tiff)从本

2014-05-05 17:26:08 标签:IP地址 路由器 技术部 路由表 长子 VLSM的介绍: VLSM(VLSM(Variable Length Subnetwork Mask,可变长子网掩码) 是为了有效的使用CIDR(无类别域间路由)和路由汇总来控制路由表的大小,并可以对子网进行层次化编址,以便最有效的利用现有的地址空间.在使用VLSM时,所采用的路由协议必须能够支持它,这些路由协议包括RIPv2,OSPF,EIGRP,IS-IS和BGPv4:如果在一个运行RIPv1或IGRP的网

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q

原文: Reed–Solomon codes for coders参考: AN2407.pdfWIKI: 里德-所罗门码实现:Pypi ReedSolo #译注:最近看到了RS码,发现还挺有意思的,找了一些资料学习了下,发现对于程序员来说,从这篇看起会比较容易.看完以后想着翻译一下试试,看看自己到底看懂了多少,于是就有了这篇.本文有部分错误,以及一些排版不对的地方,有兴趣的还是看原文更好:) 为程序员写的Reed-Solomon码解释 Reed-Solomon纠错码(以下简称RS码)广泛用于数据

Question 88  You are designing a SharePoint 2010 application that stores data in a list named Base List. This list contains 25,000 records. A view named View  List filters data on a column named Create Date. The Create Date column is of type Date and

What every programmer should know about memory, Part 1(笔记) 每个程序员都应该了解的内存知识[第一部分] 2.商用硬件现状      现在硬件的组成对于pc机而言基本上都是一下的结构:       由2部分组成:南桥,北桥 CPU通过FSB(前端总线)连接到北桥芯片,北桥芯片主要包含内存控制器和其他一些组件,内存控制器决定了内存的类型,SDRAM,DRAM等都需要不同类型的内存控制器. 南桥芯片主要是通过多条不同的总线和设备通信,主要有PC