#include "pch.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(){ Mat image; image

一.序言   陆陆续续的如果累计起来,我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ,向我咨询有关抠图方面的算法,可惜的是,我对这方面之前一直是没有研究过的.除了利用和Photoshop中的魔棒一样的技术或者Photoshop中的选区菜单中的色彩范围类似的算法(这两个我有何PS至少90%一致的代码)是实现简单的抠图外,现在一些state of art 方面的算法我都不了解.因此,也浪费了不少的将知识转换为资产的机会.年30那天,偶然的一个机会,有位朋友推荐我看了一篇关于抠图的文章,并有配套的实现代码,于

内容简介 将Alpha Matting抠图算法由c++ 版本移植至c#环境. 主要采用OpenCV的C#版本Emgu取代c++支撑的OpenCV. 参考资料 http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/SharedMatting/ 这个网页是算法的论文介绍页,可以从该网页下载到论文原文以及测试用图以及linux下的Demo. https://github.com/np-csu/AlphaMatting我从该网页下载了Alpha Matting算法的c++源码. http

分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征. 其他图像分割方法,如阈值,边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念,彼此像素间互相独立,没有统一性.分水岭算法较其他分割方法更具有思想性,更符合人眼对图像的印象. 其他关于分水岭"聚水盆地"."水坝"."分水线"等概念不准备

在用OpenCV对图像进行处理时,利用颜色定位是常常会接触到的方法,但RGB受光照影响比较严重,转换到HSV XYZ等空间也解决不了时, 可以用白平衡算法进行修正,使其发黄.发蓝.发红的照片更加趋于自然光下的图像.(转摘请说明来源) 程序代码示例如下: //该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIma

先看效果 说明 使用分水岭算法对图像进行切割,设置一个标记图像能达到比較好的效果,还能防止过度切割. 1.这里首先对阈值化的二值图像进行腐蚀,去掉小的白色区域,得到图像的前景区域.并对前景区域用255白色标记 2.相同对阈值化后的图像进行膨胀,然后再阈值化并取反.得到背景区域. 并用128灰度表示 3.将前景和背景叠加在一起在同一幅图像中显示. 4.用标记图和原图,利用opencv的watershed对图像进行切割. 源代码 class WatershedSegment{ private: cv

http://blog.csdn.net/wangzhebupt/article/category/1675453 数据挖掘十大经典实用算法及OpenCV算法 http://www.xuebuyuan.com/2178605.html 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析 表示看了h 转自  http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943... 2014-08-10 20:06 

一.漫水填充算法 该算法通过一个指定的种子点,来分析整张图片上的像素,并设置像素差异阈值,在阈值类的点,最后变成相同的颜色.该方法通过上下限和连通方式来达到不同的连通效果. 该方法常用与标记和分离图像的一部分,以便于对其做进一步的分析和处理,填充的结果总是连通的区域. API:void floodFill(源图像,掩码,Point 种子点,scaral 染色值,Rect* 重绘区域的最小边界矩形区域,scaral 与种子点颜色的负差最大值,scaral 与种子点颜色的正差最大值,int 操作方式

OpenMP是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案,它提供了对于并行编程的高层抽象.仅仅须要在程序中加入简单的指令,就能够编写高效的并行程序,而不用关心详细的并行实现细节.减少了并行编程的难度和复杂度.也正由于OpenMP的简单易用性,它并不适合于须要复杂的线程间同步和相互排斥的场合. OpenCV中使用Sift或者Surf特征进行图像拼接的算法.须要分别对两幅或多幅图像进行特征提取和特征描写叙述,之后再进行图像特征点的配对.图像变换等操作.不同图像的特征提取和描写叙述的工作是整个过程中

在我们进行交流谈话时,人与人之间总要保持一定的距离,尤其是在疫情的情况下,人与人之间更要保持一定的安全距离,今天给大家来介绍一个检测社交距离的项目,实现社交距离检测器. 社交距离(Social Distance) 社会隔离是一种控制传染病传播的方法,保持一定的社交距离,可以让我们减少亲密接触,从而减少传染病的传播,在疫情期间,我们用人与人之间的实际距离,比如人与人之间相隔2米来衡量,作为一个阈值,超过2米远,则是安全距离,反之违反了安全距离,在计算机中如何做到这样的检测呢?如何构建这样社交距离检

#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; ////该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIm

#include "stdio.h" #include "iostream" #include "opencv/cv.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "basicOCR.h" #include "time.h" using namespace std; using namespace cv; void ImageRect(IplImag

转自:http://blog.csdn.net/lyflower/article/details/1728642 文本分类中KNN算法,该方法的思路非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.因此,采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题.另外,由于

分水岭算法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭. 一般的分水岭算法会对微弱边缘,图像中的噪声,物体表面细微的灰度变化造成过度的分割. 以下为分水岭算法的示例程序. watershedSegmenter.h #if !defined WATERSHS #define WATERSHS #include <opencv2/core/core

MSER(Maximally Stable Extrernal Regions)是区域检测中影响最大的算法 1. 原理 MSER基于分水岭的概念:对图像进行二值化,二值化阈值取[0, 255],这样二值化图像就经历一个从全黑到全白的过程(就像水位不断上升的俯瞰图).在这个过程中,有些连通区域面积随阈值上升的变化很小,这种区域就叫MSER. ,其中Qi表示第i个连通区域的面积,Δ表示微小的阈值变化(注水),当vi小于给定阈值时认为该区域为MSER. 显然,这样检测得到的MSER内部灰度值是小于边界

http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739 1. 基于直方图均衡化的图像增强   直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的.对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节.   彩色图像的直方图均衡化实现: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/

细化算法它的原理也很简单: 我们对一副二值图像进行骨架提取,就是删除不需要的轮廓点,只保留其骨架点.假设一个像素点,我们定义该点为p1,则它的八邻域点p2->p9位置如下图所示,该算法考虑p1点邻域的实际情况,以便决定是否删除p1点.假设我们处理的为二值图像,背景为黑色,值为0,要细化的前景物体像素值为1. 算法的描述如下: 首先复制源图像到目地图像,然后建立一个临时图像,接着执行下面操作: 1. 把目地图像复制给临时图像,对临时图像进行一次扫描,对于不为0的点,如果满足以下四个条件,则在目地图

import cv2 import numpy as np def subimage(image, center, theta, width, height): theta *= np.pi / 180 # convert to rad v_x = (np.cos(theta), np.sin(theta)) v_y = (-np.sin(theta), np.cos(theta)) s_x = center[0] - v_x[0] * (width / 2) - v_y[0] * (heigh

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处.    文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/28261997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨

本教程我学习一下opencv中分水岭算法的具体实现方式. 原始图像和Mark图像,它们的大小都是32*32,分水岭算法的结果是得到两个连通域的轮廓图. 原始图像:(原始图像必须是3通道图像) Mark图像: 结果图像:       初始的mark图像数据如下,黄色的部分为我们的第一个mark区域,值为255,第二个区域为褐红色的区域,值为128,第三个绿色的区域,值为64.   opencv分水岭算法描述如下: 初始化mark矩阵,生成最初的注水区域. 1.设置mark图像的边框值为-1 2.