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.

讨论帖: http://bbs.csdn.net/topics/391542633 在Matlab下,使用imfill可以很容易的完成孔洞填充操作,感觉这是一个极为常用的方法,然而不知道为什么Opencv里面却没有集成这个函数.在网上查了好多关于Opencv下的孔洞填充方法,大部分使用轮廓查找方法去做的,但对于这种方法,总感觉不是特别好.之前了解过冈萨雷斯那本书上的孔洞填充算法,所以想着手重新写一个.这里借鉴了冈萨雷斯书上的集合运算方法(并不完全一样)     大致思路如下:     0, 

函数的调用形式 void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() ) 函数参数详解: 其中第一个参数image表示目标

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 对于带Logo(如抖音Logo.电视台标)的视频,有三种方案进行Logo消除: 直接将对应区域用对应图像替换: 直接将对应区域模糊化: 通过变换将要去除部分进行填充. 其中: 方法1又可以使用三种方法,一是使用某固定图像替换.二是截取视频某帧的一部分图像替换.三是用每帧固定区域的图像替换当前帧的Logo区域,其中固定图像替换最简单,下面就不展开介绍:截取视频某帧的一部分图像比较简单,用每帧固定区域的图像替换当前帧的Logo区域最复杂: 方法2可

storysnail的Windows串口编程笔记 作者 He YiJun – storysnail<at>gmail.com 团队 ls 版权 转载请保留本声明! 本文档包含的原创代码根据General Public License,v3 发布 GPLv3 许可证的副本可以在这里获得:http://www.gnu.org/licenses/gpl.html 本文档根据GNU Free Documentation License 1.3发布 GFDL1.3许可证的副本可以在这里获得:http:/

(一)Windows API串口通信编程概述 Windows环境下的串口编程与DOS环境下的串口编程有很大不同.Windows环境下的编程的最大特征之一就是设备无关性,它通过设备驱动程序将Windows应用程序同不同的外部设备隔离.Windows封装了Windows的通信机制,这种方式称为通信API,Windows程序可以利用Windows通信API进行编程,不用对硬件直接进行操作.这种体系被称为Windows开放式服务体系(WOSA,Windows Open Services Architec

SetCommMask           用途:设置串口通信事件   原型:BOOL SetCommMask(HANDLE hFile, //标识通信端口的句柄   DWORD dwEvtMask //能够使能的通信事件   );   参数说明:-hFile:串口句柄   -dwEvtMask:准备监视的串口事件掩码   串口上可能发生的事件如下表所示:   值 事件描述 EV_BREAK A break was detected on input. EV_CTS The CTS (clear

# 六.numpy的常用函数 1. 读取文件 逻辑上可被解释为二维数组的文本文件: 数据项1<分隔符>数据项2<分隔符>...<分隔符>数据项n numpy.loadtxt( 文件路径, delimiter=分隔符(缺省一个空格), usecols=列序列(缺省所有列), unpack=是否展开列(缺省False), # 返回一个二维数组(False)或多个一维数组(True) dtype=元素类型(缺省float), converters=转换器字典(缺省不做转换))

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

目 录打开串口........................................................................................................................ 2关闭串口.....................................................................................................................

前提 Stream是JDK1.8中首次引入的,距今已经过去了接近8年时间(JDK1.8正式版是2013年底发布的).Stream的引入一方面极大地简化了某些开发场景,另一方面也可能降低了编码的可读性(确实有不少人说到Stream会降低代码的可读性,但是在笔者看来,熟练使用之后反而觉得代码的可读性提高了).这篇文章会花巨量篇幅,详细分析Stream的底层实现原理,参考的源码是JDK11的源码,其他版本JDK可能不适用于本文中的源码展示和相关例子. 这篇文章花费了极多时间和精力梳理和编写,希望能够帮

漫水填充:也就是用一定颜色填充联通区域,通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果;漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析,也可以用来从输入图像获取掩码区域,掩码会加速处理过程,或只处理掩码指定的像素点,操作的结果总是某个连续的区域. 种子填充算法 种子填充算法是从多边形区域内部的一点开始,由此出发找到区域内的所有像素. 种子填充算法采用的边界定义是区域边界上所有像素具有某个特定的颜色值,区域内部所有像素均不取这一特定颜色,而边界外的像素则可具有与边

一.ROI ROI(region of interest),感兴趣区域.机器视觉.图像处理中,从被处理的图像以方框.圆.椭圆.不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI. 代码如下: #进行图片截取.合并.填充 import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\lena.jpg') cv.namedWindow('first_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('first_image', src

python+opencv3.3视频教学 基础入门笔记(贾志刚老师) https://www.bilibili.com/video/av24998616/?p=8 ROI(Range Of Interest 感兴趣区域)与泛洪填充 numpy获取ROI 指定宽高的起始结束位置 src1 = cv.imread('1.jpg') # cv.namedWindow('src1',cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('src1',src1) face = src1[180:33

在图像处理里,如果我们需要填充一个区域,使该区域为相同的颜色,则比较常用的是洪水填充法.洪水填充法可以用DFS也可以用BFS实现. opencv下有函数实现该功能: CVAPI(void) cvFloodFill( CvArr* image, CvPoint seed_point, CvScalar new_val, CvScalar lo_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll()), CvScalar up_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll()), Cv

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

漫水填充:floodFill 函数 简单来说,漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域,利用指定颜色进行区域颜色填充.Windows 画图工具中的油漆桶功能和 Photoshop 的魔法棒选择工具,都是漫水填充的改进和延伸. //第一个版本 int floodFill(InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect* rect = 0, Scalar loDiff = Scalar(), Scalar upDiff = S

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.

在Matlab下,使用imfill可以很容易的完成孔洞填充操作,感觉这是一个极为常用的方法,然而不知道为什么OpenCV里面却没有集成这个函数.在网上查了好多关于Opencv下的孔洞填充方法,大部分使用轮廓查找方法去做的,但对于这种方法,总感觉不是特别好.     最近重新使用这个方法,正好之前了解过冈萨雷斯那本书上的孔洞填充算法,所以想着手重新写一个.这里借鉴了冈萨雷斯书上的集合运算方法(并不完全一样)  空洞图像的定义:由前景像素相连接的边界所包围的一个背景区域.对于二值图像,可以理解为被白

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); /