在我们的生活中常常要用到各种底色要求的证件电子照,红底.蓝底.或者白底,而假如你手上只有一种底色的证件照,你又不想再去拍又不会PS怎么办?今天教你们用OpenCV和Python给你的证件照换底色. Python3 numpy函数库 OpenCV库 Windows10 + Anaconda+Pycharm 1.读取要换底色的图片 导入OpenCV库,使用imread函数读取图片. import cv2import numpy as np # 读取照片并显示image=cv2.imread('yan

形态变换 在opencv之膨胀与腐蚀中介绍了Dilation/Erosion的原理.建议先读这一篇,搞懂原理. 这样就可以很轻松地理解为什么本文的这些形态变换可以取得相应的效果. 基于此,我们可以组合出更多的形态变换以达到不同的目的. 有以下几种: Opening Closing Morphological Gradient Top Hat Black Hat Opening 先腐蚀再膨胀,可以把较小的目标去除.比如: Closing 可以把物体内的小黑洞消除.比如: Morphological

什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合,每个集合包含一类像素. 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法,图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种 - 不断膨胀/腐蚀得到 - 基于倒角距离 分水岭变换常见的算法 - 基于浸泡理论实现 cv::distanceTransform( InputArray src, OutputAr

目录 1 什么是霍夫变换 1.1 应用霍夫变换以检测图像中的线条 1.2 累加器 1.3 线条检测 1.4 圆环的检测 2 代码 3 参考 1 什么是霍夫变换 霍夫变换是用于检测图像中的简单形状(诸如圆形,线条等)的特征提取方法."简单"形状是可以仅由几个参数表示的形状.例如,一条线可以用两个参数(斜率,截距)表示,一个圆有三个参数:中心坐标和半径(x,y,r).霍夫变换在图像中找到这样的形状方面做得很好.使用Hough变换的主要优点是它对遮挡不敏感.让我们通过一个例子来看看霍夫变换是

本来想用单应性求解小规模运动的物体的位移,但是后来发现即使是很微小的位移也会带来超级大的误差甚至错误求解,看起来这个方法各种行不通,还是要匹配知道深度了以后才能从三维仿射变换来入手了,纠结~ estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变. getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6. warpAffine():对输入图像进行仿射

仿射 estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变. getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6. warpAffine():对输入图像进行仿射变换 estimateAffine3D:计算多个三维点对之间的最优三维仿射变换矩阵H (3行x4列) transform():对输入的N维矢量进行变换,可用于进行仿射变换.图像色彩变换.

#include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> // center:极坐标的变换中心 // minr:变换中心的最小距离 // mintheta:最小距离 // thetaStep:角度的变换步长 // rStep:距离的变换步长 cv::Mat pola

#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> int main(int argc, char ** argv) { ? argv[] : "lena.jpg"; Mat I = imread(filen

2D图像几何基元 一般的,表示一个2d几何基元只用两个维度(比如x,y)就可以表示了,但是在计算机视觉研究中,为了统一对2d几何基元的操作(后面讲到的仿射,透射变换),一般会以增广矢量的方式表示几何基元. 齐次坐标将原本n维的坐标用一个n+1维的坐标表示,其两个基本作用为:     1. 区分n维空间的点和向量,一个点的第n+1维为非零值,而向量的n+1维为0     2. 统一几何基元的旋转,平移,拉伸,投影等操作(只用一个矩阵就可以表示) 2D点:2D点的齐次坐标表示为:,其中仅在尺度上不同

OpenCV击中击不中变换是几个形态变换中相对比较拗口.不容易理解的,给初学者理解带来了很多困难,虽然网上也有许多的公开资料,原理和算法基本上介绍比较清晰,但是是要OpenCV进行形态变换大多还是说得不够透彻. <https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/110189430 OpenCV-Python图像击中击不中变换理解的关键知识点及自定义实现>这篇文章详细直白地解释了OpenCV-Python图像击中击不中变换理解的关键知识点,

ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建 建议:环境搭建完成之后,不要更新系统(内核) 转载请注明出处: 微微苏荷 一 我的安装环境 系统:ubuntu16.04 显卡:gt940m python: 2.7.12 GCC:5.3.0 (ubuntu 默认是5.4, 关于降级,后边有叙述) 二 安装步骤 (一) gcc降级 (可选/安装opencv2.4.13则必选) 根据需要,opencv安装时提示,gcc 不支持5.3以上版本,所以降级. 方法1:5.4 =

[blog 项目实战派]csharp通过dll调用opencv函数,图片作为参数          ​一直想做着方面的研究,但是因为这个方面的知识过于小众,也是由于自己找资料的能力比较弱,知道今天才找到了比较好的资料.一个是thinimage,一个是basework,里面都实现了这里的“csharp通过dll调用opencv函数,并且采用图片作为参数”.这里小结如下.        关于如何“csharp通过dll调用opencv函数”,请参考前面博文,这里主要说如何“采用图片为参数”.    

一.引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效.Hough变换和Radon相似,其抗干扰能力比较强,但是运算量大,程序执行慢,其改进方法为:我们可以不对整幅图像进行操作,可以在图像中选取一块(必须含有一条与倾角有关的直线)进行操作,从而减小运算量.这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度.它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角.最小二乘法的优点就是运算量小,但是其抗干扰能力比较差,容易受到噪声的影响.两点法虽然理论简单,但由于采样点比较多而且这些点服从随机分布

介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换.它是一种应用广泛的图像处理技术.例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容. 它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面.例如,与其直视前方的场景,不如自上而下地看.在这个场景中应用透视图变换来实现这一点. 另一个应用是训练深层神经网络.训练深度模型需要大量的数据.在几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像.人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)

摘要 图像几何变换又称为图像空间变换, 它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置.几何变换不改变图像的像素值, 只是在图像平面上进行像素的重新安排. 几何变换大致分为仿射变换.投影变换.极坐标变换,完成几何变换需要两个独立的算法过程: 1.一个用来实现空间坐标变换的算法,用它描述每个像素如何从初始位置移动到终止位置 2.一个插值算法完成输出图像的每个像素的灰度值 放射变换 首先,先来分析一下放射变换的原理: 什么是放射变换? 仿射变换是从一个二维坐标系变换到另一个二维坐标系,属于线

小夕从7月份开始收到第一场面试邀请,到9月初基本结束了校招(面够了面够了T_T),深深的意识到今年的对话系统/chatbot方向是真的超级火呀.从微软主打情感计算的小冰,到百度主打智能家庭(与车联网?)的DuerOS和UNIT,到渗透在阿里许多产品的全能型智能客服小蜜,以及腾讯的小微和搜狗的汪仔,更不必说那些大佬坐镇的独角兽公司了,小夕深感以对话为主战场的NLP之风在工业界愈演愈烈,吓得小夕赶紧码了这篇文章. 1. 扫盲 对话的概念很大,从输入形式上分为文本和语音,本文当然只考虑文本.从对话目的

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目前主流的图像库有几下几种: 1. OpenCV      2. PIL(Pillow)       3. matplotlib.image     4. skimage      5. scipy.misc 结论:以上图片库中当属OpenCV最为强大,成熟. 1.1 OpenCV 图像的读取与储存 import cv2 #读取图像 直接是numpy矩阵格式 img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片,1表示读入彩色图片 cv2.imshow('ima