============================================== 版权所有:小熊不去实验室CSDN博客 ============================================== 在PHOTOSHOP里,羽化就是使你选定范围的图边缘达到朦胧的效果. 羽化值越大,朦胧范围越宽,羽化值越小,朦胧范围越窄.可根据你想留下图的大小来调节.算法分析:1.通过对rgb值增加额外的V值实现朦胧效果2.通过控制V值的大小实现范围控制.3.V  = 255 * 当前点

原地址:http://blog.csdn.net/sogarme/article/details/12942971 当把前景和背景分开时,黑色代表背景,白色代表前景,如下图1—记作img1 为了平滑过渡,做边缘羽化,结果如下图2—记作img2 cvSmooth(img1,img2,CV_BLUR,11,11); 即可从图1得到图2: 有了图2,就可以把黑色部分替换成你所需的背景,白色部分替换成前景,过度部分按像素比例分给前景和背景 原理:CV_BLUR是均值平滑 cvSmooth(img1,im

EPF:E边缘,P保留,F滤波 import cv2 as cv import numpy as np def bi_demo(image): # bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None) """ 同时考虑空间与信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的 双边滤波的核函数是空间域核与像素范围域核的综合结果: 在图像的平坦区域,像素值变化很小,对应的像素范围域权重接近于1,此时

拉普拉斯算子 Mat dst; // ksize 3 ,必须是奇数,不同大小会有不同的效果 Laplacian(src, dst, -1, 3, 1.0, 0, BORDER_DEFAULT); imshow("Laplacian", dst); 拉普拉斯算子的缺点:当图像中细节过多,或者有很多噪声的时候,非常容易收到影响 锐化 // 锐化 Mat sh_op = (Mat_<int>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

我们使用椭圆选框工具,分别关闭和打开消除锯齿(也称抗锯齿),创建两个差不多大的正圆形选区,然后填充黑色看看.怎样快速填充黑色还记得吗?先[X]然后[ALT DELETE].填充之后取消选择[CTRL D],效果如下左图.仔细观察着两个圆的边缘部分,就会看到第一个圆的边缘较为生硬,有明显的阶梯状,也叫锯齿.而第二个圆相对要显得光滑一些.在前面的课程#02中我们曾经学习过产生锯齿的原因是点阵图像的特性导致的.因为点阵图像用正方形的小点来描述图像,所以在描述曲线及一些角度的直线时就会产生锯齿.那为什么

下午搜索了一堆相关文章,没有找到符合要求的. 对一张图片应用不规则区域的羽化,该怎么做呢? 首先去查了下 羽化的原理,然而没有什么用, 然后就开始从表现层去研究怎么模拟? idea 1: blur滤镜,可以实现边缘“羽化”,但是呢 整个图片都会被模糊.那么可不可以 blur滤镜 后 将它的边缘拿出来给原始图片使用呢?(多层图片叠). 在PS里模拟操作后,程序难度较大. 1:应用blur的层,需要比目标区域大一些,(牵扯程序对点阵外扩的算法) 2:blur层和显示层,边缘结合依然会有“硬边”的问题

开发环境搭建 本人使用的是Ubuntu 16.04LTS. 1.安装Python3 ## 其实 Ubuntu 16.04 系统自带了 Python 3.5.2,因此不需要再安装了?但是需要安装一些开发环境. sudo apt-get update # 更新系统源 sudo apt-get install python3 python3.5-dev libpython3.5-dev # 安装基础包 sudo apt-get install python3-pip # 安装 pip3 sudo pi

HTML5 Canvas阴影用法演示 HTML5 Canvas中提供了设置阴影的四个属性值分别为: context.shadowColor = “red” 表示设置阴影颜色为红色 context.shadowOffsetX = 0表示阴影相对TEXT的水平距离,0表示两者水平位置重合 context.shadowOffsetY = 0表示阴影相对TEXT的垂直距离,0表示两者垂直位置重合 context.shadowBlur = 10 阴影模糊效果,值越大模糊越厉害. 一个最简单的带有阴影的矩形

http://ceng.anadolu.edu.tr/cv/edgedrawing/ References C. Topal, C. Akinlar, Edge Drawing: A Combined Real-Time Edge and Segment Detector,” Journal of Visual Communication and Image Representation, 23(6), 862-872, 2012. C. Topal, C. Akinlar, and Y. Ge

分三部分陈述,分别是元素呈现/版面设计/导航设计/. 1 元素呈现 文本 (1)字符表现策略 少用宋体 多用黑体,微软雅黑等 少用艺术字 (2)段落表现策略 条目化 一行一条 用符号简化文字描述 按有效表现的策略排列 层级的表现结构(低一级的内容向右移动:最多不超过三级结构) (3)页面表现策略 每页呈现一个较为单纯的内容 每页不超过10行,最好是7行一下(若内容过多,应分为多页) 每页讲演的时间不宜过长,否则影响注意力集中(学会:2~3分钟:讲课:3~5分钟) 图片 (1)图片的表现策略 包括

android.graphics.Bitmap(位图)是Android手机中专门提供的用于操作图片资源的操作类,使用此类能够直接从资源文件之中进行图片资源的读取.而且对这些图片进行一些简单的改动. 经常使用的方法 1 public static Bitmap createBitmap (Bitmap src) 普通 复制一个Bitmap 2 public static Bitmap createBitmap(Bitmap source, int x, int y, int width, int

识别验证码一直是本人想要做的事情,一直在接触按键精灵,了解到有一个虹鱼图灵识别插件专门做验证码和图像识别,原理就是图片处理和制作字库识别,制作字库我一直觉得很麻烦,工程量太大.不管怎样,它能用能达到我的目的,并且比机器学习,opencv是要简单点,那我就讲讲这个虹鱼图灵识别插件. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领

DEMO访问地址: https://bupt-hjm.github.io/BoomGo/博客地址: http://bupt-hjm.github.io/2016/07/10/boom/插件及使用方法地址: https://github.com/BUPT-HJM/BoomGo动画: 1.参考JQuery,支持链式调用 (function(window, undefined) { //... // A.prototype.init.prototype指向A.prototype boom.protot

一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

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.

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/25560901 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,我们将一起学习Ope

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到底什么呢? 一开始我接触到Mask这个东西时,我还真是一头雾水啊,也对无法理解Mask到底有什么用.经过查阅大量资料后,也对Mask有一点自己的理解了,下面就说说我的理解. 比如我要对一幅图进行抠图操作,这就要用到Mask了,那我就以抠图为例,解释Mask在里面的作用. 先上程序,该程序的功能就是抠出指定区域. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #

一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

一.ROI #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ Mat img=imread("E://0.jpg"); Mat logo=imread("E://opencv.jpg"); Mat ROI=img(Rect(,,logo.cols,logo.rows));//x,y,w,h xy坐标,宽度,高度 //Mat ROI=img(Range(20,20+logo.rows