首页
Python
Java
IOS
Andorid
NodeJS
JavaScript
HTML5
opencv.js 去噪
2024-11-09
opencv.js双边滤波 磨皮处理
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0&q
opencv.js小案例
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Hello OpenCV.js</title> <style type="text/css"> .inputoutput { float: left; margin: 10px; } </style> </head> <body>
opencv.js小项目demo
1.博客连接 https://blog.csdn.net/weixin_38361925/article/details/82528529 2.demo连接 https://github.com/mtgr1020/OpenCVDemo
opencv学习之基础
前段时间一直在钻研深度学习中的卷积神经网络,其中的预处理环节可以说非常关键,主要就是对图片和视频进行处理.而图像处理就涉及到图形学和底层技术细节,这是一个比较精深和专业的领域,假设我们要从头开始做起,那简直太麻烦和低效了.为解决这个问题,openCV就此应运而生,它屏蔽了很多底层技术细节,抽象出方便的API,而我们只需要灵活组合相关的 api 就能实现强大的功能. 内容大纲 构建openCV.js opencv基础操作 构建openCV.js openCV有各种语言的版本,比较常用的是C++ 和
又见古老的Typosquatting攻击:这次入侵Npm窃取开发者身份凭证
有些攻击方式虽然听起来很幼稚,但有时候却也可以生效,比如typosquatting攻击——我们上次看到这种攻击是在去年6月份,这本身也是种很古老的攻击方式. 所谓的typosquatting,主要是通过用户的拼写错误诱导用户访问或下载某个伪装成合法工具的恶意程序——其核心只在于工具名或文件名和原版很像,比如app1e.com,这种类型的钓鱼就是typosquatting.最近 npm 就遭遇了这种攻击. 有人在 npm 上传了不少恶意包 npm的CTO CJ Silverio在博客上发表了一篇文
$ npm install opencv ? 你试试?! 在windows环境下,使用node.js调用opencv攻略
博主之前写过一篇文章<html5与EmguCV前后端实现——人脸识别篇>,叙述的是opencv和C#的故事.最近在公司服务器上更新了一套nodejs环境,早就听闻npm上有opencv模块,便欲部署之.然而opencv的部署似乎从来都不会那么顺利...... 找模块上https://www.npmjs.com/ (在大天朝请自行加点FQ技能!)搜索opencv,一眼就知道该用peter桑的模块了... 然后点进去,似乎也很美好! 然而,你要是windows的操作系统,你试试吧. $ npm
【OpenCV】图像代数运算:平均值去噪,减去背景
代数运算,就是对两幅图像的点之间进行加.减.乘.除的运算.四种运算相应的公式为: 代数运算中比较常用的是图像相加和相减.图像相加常用来求平均值去除addtive噪声或者实现二次曝光(double-exposure).图像相减用于减去背景或周期噪声,污染等. 图像相加 OpenCV中提供了相加的函数 [cpp] view plain copy void cvAcc( const CvArr* image,//输入图像 CvArr* sum, //累积图像 const CvArr* mask=NU
opencv——均值/中值滤波器去噪
实验内容及实验原理: 1.用均值滤波器(即邻域平均法)去除图像中的噪声: 2.用中值滤波器去除图像中的噪声 3.比较两种方法的处理结果 实验步骤: 用原始图像lena.bmp或cameraman.bmp加产生的3%椒盐噪声图像合成一幅有噪声的图像并显示: 1.用均值滤波器去除图像中的噪声(选3x3窗口):以当前像素点为中心,求窗口内所有灰度值的和,以其平均值作为中心像素新的灰度值 2. 用中值滤波器去除图像中的噪声(选3x3窗口做中值滤波):以当前像素点为中心,求窗口中所有像素点的灰度值的中值,
编译OpenCV文档
概述 使用OpenCV的过程中经常查看文档,每次都去官网查看,不过国内访问速度很慢,有一份本地的文档就好了.本文列出了在Linux(Fedora)系统上从OpenCV源码编译出documentation的步骤.在Windows系统上也可以编译出文档,只需在cmake-gui界面中勾选build-doc并根据提示信息安装相应依赖程序,generate后用visual studio编译安装文档. 你也可以直接下载我编译生成好的文档: OpenCV-3.0.0文档:百度云盘 我的github项目. O
OpenCV成长之路(2):图像的遍历
我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,
zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv)
zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halcon是售价高达数万欧元(不是人民币)的专业软件,知道的人不多, 另外一方面,个人琐事太多,一直没时间动笔,这次借国庆空闲,匆匆忙忙,开个头先. 标题本来准备用:<Halcon.opencv与delphi.python.vb.c++> 太杂,虽然现在流行长标题,还是简化
Atitit.java图片图像处理attilax总结 BufferedImage extends java.awt.Image获取图像像素点image.getRGB(i, lineIndex); 图片剪辑/AtiPlatf_cms/src/com/attilax/img/imgx.javacutImage图片处理titit 判断判断一张图片是否包含另一张小图片 atitit 图片去噪算法的原理与
Atitit.java图片图像处理attilax总结 BufferedImage extends java.awt.Image 获取图像像素点 image.getRGB(i, lineIndex); 图片剪辑 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/img/imgx.java cutImage 图片处理 titit 判断判断一张图片是否包含另一张小图片 atitit 图片去噪算法的原理与实践 attilax 总结.docx Atitit. 图像处理jpg图片的压缩 清理垃圾
OpenCV 之 图像平滑
1 图像平滑 图像平滑,可用来对图像进行去噪 (noise reduction) 或 模糊化处理 (blurring),实际上图像平滑仍然属于图像空间滤波的一种 (低通滤波) 既然是滤波,则图像中任一点 (x, y),经过平滑滤波后的输出 g(x, y) 如下: $\quad g(x, y) = \sum \limits_{s=-a}^a \: \sum \limits_{t=-b}^b {w(s, t)\:f(x+s, y+t)} $ 以 3X3 的滤波器为例 (即 a=b=1),则矩阵 M
opencv的学习笔记2
继续昨晚的学习总结,昨晚看到轨迹条的创建就没有看下去了,今天继续: 1.轨迹条的创建: 轨迹条往往会和一个回调函数配合使用,当轨迹条发生改变,就调用这个轨迹条的回调函数 int createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname, int* value, int count, TrackbarCallback onChange=0, void* userdata=0); 第一个参数,表示轨迹条的名字,用来代表我们
用 Python 和 OpenCV 检测图片上的条形码
用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编
opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作
time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板
opencv笔记1:opencv的基本模块,以及环境搭建
opencv笔记1:opencv的基本模块,以及环境搭建 安装系统 使用fedora22-workstation-x86_64 安装opencv sudo dnf install opencv-devel 安装cmake sudo dnf install cmake 查看opencv的基本模块 cd /usr/include/opencv2/ vim opencv_modules.hpp 内容如下: #define HAVE_OPENCV_CALIB3D #define HAVE_OPENCV_
opencv 61篇
(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报 分类: OpenCV(60) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(
(转) OpenCV学习笔记大集锦 与 图像视觉博客资源2之MIT斯坦福CMU
首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http:/
Opencv 3入门(毛星云)摘要
第一章 环境搭建: 1. 环境变量path 添加 D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin 2. VS在VC++项目中,属性管理器\属性. VC++目录 包含目录: D:\Program Files\opencv\build\include D:\Program Files\opencv\build\include\opencv D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 库目录: D:\Pro
热门专题
ugui自定义Toast
shell远程用户组和用户是否存在
qtableview自动滚动
UE4 AIcontroller调试
nodemcu vim 耐压
ssm使用swagger增强功能
Promis.all 校验form表单
主机127.0.0.1 端口8080 包含文件
jmeter aes加解密
rabbitmq是顺序消费的吗
allure报告内容显示为中文
js实现android原生插件中回调接口
WPF 检测usb链接手机
qp编码 python3
poi读取 word对象中的表格
nsfilemanager 线程安全
dom4j node获取属性
mongodb 客户端
sugartable 别名
openjdk需要重新compile