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

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个跨平台计算机视觉库,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法 在python中可以利用opencv来去除水印 opencv安装 window10 OpenCV 3:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv Numpy:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 将下载好的whl文件放置到一个

python 去除水印"人工"智能去除水印 这两天公司来了一个新的需求--去除水印,对于我一个从未接触过的这种事情的人来说,当时我是蒙的.不过首先我就去搜索了一下是否有该种合适的功能模块,经过我的筛选,发现opencv应该是最有满足我这个需求可能的模块了. 我先把我的测试例子放上来. 测试图片(你可能在别处看到过,没错就是你看到过的那个例子图) 第一种方法: 该方法看着是不是很简单?没错就这么几行代码,但是这种方式需要一个美工,让他配合你做一张di.png di.png # 方式一 i

之前的文章行人计数.计次提到HOG特征这个概念,这两天看了一下原版的论文,了解了一下HOG特征的原理,并依据自己的理解将这种方法的流程写了下来,假设有不正确的地方欢迎指正. HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征的基本思想:The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of

梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. HOG特征是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成人体特征,能够很好地描述人体的边缘.它对光照变

SIFT特征提取分析 sift 关键点,关键点检测 读'D. G. Lowe. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J],IJCV,2004' 笔记 关键点是指图像中或者视觉领域中明显区别于其周围区域的地方,这些关键点对于光照,视角相对鲁棒,所以对图像关键点提取特征的好坏直接影响后续分类.识别的精度. 特征描述子就是对关键点提取特征的过程,应该具备可重复性.可区分性.准确性.有效性和鲁棒性. SIFT(Scale-I

Tesseract4.X已经有了初步成效(见下面的对比), 但目前结果对于训练之外的数据, 仍会有很大的偏差.想要更好的 OCR 结果, README 中重点强调的一点是: 在交给 Tesseract 之前, 改进图像的质量. 图像质量 Tesseract 处理 300 dpi 以上的图片会更加出色, 所以要对图片的大小有起码的要求. 分辨率和 point size 必须要考虑, 低于 10pt * 300dpi 的会被筛掉, 低于 8pt * 300dpi 的筛除地更快. 快速对图片进行检查,

内容来源:华为开发者大会2021 HMS Core 6 Graphics技术论坛,主题演讲<3D建模服务使能3D内容高效生产>. 演讲嘉宾:华为消费者云服务 AI算法专家 3D建模服务(3D Modeling Kit)是华为今年7月初刚发布的新Kit,我们对3D建模产品的定位就是要做快速.简洁.低成本的3D制作能力,并开放给有3D模型.动画制作等能力诉求的开发者. 针对3D建模服务,我们已经开放了物体建模的能力,还有平面的材质生成和动作捕捉能力,接下来我们还会对人体的建模以及面部捕捉做进一步的

3D建模服务(3D Modeling Kit)是HMS Core在图形图像领域又一技术开放.3D建模产品的定位就是要做快速.简洁.低成本的3D制作能力,并陆续开放给有3D模型.动画游戏制作等能力诉求的开发者.开发者无需特殊硬件(RGBD\LiDAR等)也可以利用拍摄图像之间共视信息匹配,估算出深度信息并完成采集. 3D建模服务已经开放了物体建模的能力,还有平面的材质生成和动作捕捉三大核心能力,接下来还会对人体的建模以及面部捕捉做进一步的能力开放.下面就来为开发者们分享介绍一下. 一.3D物体建模

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整个工程进展到这一步也算是不容易吧,但技术含量也不怎么高,中间乱起八糟的错误太烦人了,不管怎么样,现在面临了最大的困难吧,图像处理算法.算法确实不好弄啊,虽然以前整过,但都不是针对图像的. 现在的图像算法太多了,好像谁都在研究,没有一个统一的路线,看论文也是越看越糊涂,无奈之下还是自己好好学学吧,幸好队友以前也搞过,大家也都愿意参与进来了,很开心! 首先改变下策略吧,之前一直在linux中直接在QT中利用OpenCV库进行图像处理的尝试,但是效率太差了,每次想要结果,都要用板子,所以,现在改用O

上一篇介绍了球谐函数的一些原理和性质,本篇主要介绍如何实现球谐光照,将这种光照应用到实际的场景中去. 我们知道,球谐光照实际上就是将周围的环境光采样成几个系数,然后渲染的时候用这几个系数来对光照进行还原,这种过程可以看做是对周围环境光的简化,从而简化计算过程.因为如果按照采样的方法进行渲染,每次渲染的时候都得对周围环境采样,从而都会耗费大量的计算时间.所以球谐光照的实现可以分成两个部分,一是环境光贴图的采样和积分运算,生成球谐参数,二是利用球谐参数对模型进行渲染. 采样器 采样是从环境光上面采,

meanshift 被应用于 object track 中,其主要思想如下: 如下图所示,对该点集应用 meanshift 算法可以定位到点集最稠密位置,而点集最稠密位置即为我们需要跟踪的物体位置. 1)为什么点集最稠密位置即为我们需要跟踪的物体位置呢?这一般情况下是使用 histogram backprojection 实现, histogram backprojection 将原始图像转换为类似下图的点集,更准确的说是转换为是否为跟踪物体的概率图. 2)下图使用点集稠密程度模拟概率图,准确的

OpenCV框架介绍 概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage

简述 Unity supports different Rendering Paths. You should choose which one you use depending on your game content and target platform / hardware. Different rendering paths have different performance characteristics that mostly affect Lights and Shadows

网格.多边形.顶点     绘制3D图形有许多方法,用的最多的是用网格绘制.一个网格由一个或多个多边形组成,这些多边形的顶点都是三维空间中的点,它们具有x.y.z三个坐标值.网格中通常采用三角形和四边形,这些基本面片可以围成网格,从而形成了模型.     图3-2中就是一个三维网格,黑色的线条就是四边形的边,这些四边形围出了一个人脸的形状.当然,这些黑色的线条在最终渲染的图形中是不可见的.网格的节点坐标仅仅表示了模型的外形,网格表面的颜色.光照用另外的属性表示,这些我们在后面会介绍.   图3-

本文是个人学习记录,学习建议看教程 https://learnopengl-cn.github.io/ 非常感谢原作者JoeyDeVries和多为中文翻译者提供的优质教程 的内容为插入注释,可以先跳过 前言 我们简要提到过该如何在OpenGL中使用颜色(Color),但是我们至今所接触到的都是很浅层的知识,现在我们要更深入地讨论什么是颜色,并且还会为学习光照(Lighting)创建一个场景 颜色 首先你要知道我们一直在使用有限的数值来模拟真实世界中无限的颜色,所以并不是所有现实世界中的颜色都可以

hover:class  :定义容器在被触发时的样式 通常无用,但若不去除则影响用户体验: 为避免被覆盖,约定在wxss底部添加class,比如: <!-- wxml --> <navigator class="index-nav_box" hover-class="noshadow"> <image></image> <view class="index-nav-des">现采蓝莓1斤

一.定位和变换票据 定位照片中的不规范票据或矩形文本,并将其变换为正规矩形,以供OCR识别. # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import cv2 as cv import numpy as np def show_img(img, win_name): cv.imshow(win_name, img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() def image_process(img_path): # 读

opencv官方:www.opencv.org github:https://github.com/opencv OpenCV OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已