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

第一步:首先需要安装工具python 第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具: (有一些是安装好python电脑自带有哦) 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库 有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步: 1.准备好你打算统计的文件,命名为 家.txt,保存到桌面 2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面 第四步:插入代码 import re # 正则表达

[Avatar] 1.Retargeting of Humanoid animations Retargeting is only possible for humanoid models, where an Avatar has been configured. 为了重用animation,两个不同的humanoid对象使用同一个animator controller即可.(但avatar不同) 2.三种 Rig fbx importer 的Rig有三种Animation Type: 1)le

词云Wordcloud是文本数据的一种可视化表示方式.它通过设置不同的字体大小或颜色来表现每个术语的重要性.词云在社交媒体中被广泛使用,因为它能够让读者快速感知最突出的术语.然而,词云的输出结果没有统一的标准,也缺乏逻辑性.对于词频相差较大的词汇有较好的区分度,但对于颜色相近.频次相近的词汇来说效果并不好.因此词云不适合应用于科学绘图.本文基于python库wordcloud来绘制词云.wordcloud安装方式如下: pip install wordcloud 文章目录 0 wordcloud

1. 引言 从根本上来说,一张图像是一个由数值组成的矩阵.这也是opencv中使用 代表黑色,代表白色.对于彩色图像(BGR三通道)而言,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示,这种情况下,矩阵的元素是一个三元数. opencv允许我们创建不同像素类型的矩阵或图像,例如整型(CV_8U)或者浮点型(CV_32F),它们在一些图像处理过程中,用来保存诸如中间值这样的内容非常有用.大多数矩阵运算可以被应用于任意类型的矩阵,但是有些运算对数据类型或者矩阵的通道数有所要求. 典型的opencv C++

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g 收入囊中 利用OpenCV Canny函数进行边缘检測 掌握Canny算法基本理论 分享Java的实现 葵花宝典 在此之前,我们先阐述一下canny检測的算法.总共分为4部分. (1)处理噪声 一般用高斯滤波.OpenCV使用例如以下核 (2)计算梯度幅值 先用例如以下Sobel算子计算出水平和竖直梯度 我在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,ro

OpenCV2编译  基于高斯混合模型 #include<fstream> #include<iostream> #include<iostream> #include<highgui.h> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2\core\core.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2\high

在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内容: DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F,并细化匹配结果 计算两视图的单应矩阵H,并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher DescriptorMatcher是匹配特征向量的抽象类,在OpenCV2中的特征匹配方法

1.Mat基础 在计算机内存中,数字图像是已矩阵的形式保存的.OpenCV2中,数据结构Mat是保存图像像素信息的矩阵,它主要包含两部分:矩阵头和一个指向像素数据的矩阵指针. 矩阵头主要包含,矩阵尺寸.存储方法.存储地址和引用次数等. 矩阵头的大小是一个常数,不会随着图像的大小而改变,但是保存图像像素数据的矩阵则会随着图像的大小而改变,通常数据量会很大,比矩阵头大几个数量级.这样,在图像复制和传递过程中,主要的开销是由存放图像像素的矩阵而引起的.因此,OpenCV使用了引用次数,当进行图像复制和

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

Mask属性介绍 Mask平时用的最多的是masksToBounds 吧. 其实除此以外Mask使用场景很多,看完之后你会发现好真是好用的不要不要的... 先来了解下Mask属性到底是什么? Mask 英文解释是蒙板/面罩,平时我们称为蒙层. 在苹果官方文档里如下图,意思是Mask是一个可选的Layer,它可以是根据透明度来掩盖Layer的内容. 这么一说好像...还是不晓得有什么卵用... 那再看下面这个说明,意思是Layer的透明度决定了Layer内容是否可以显示,非透明的内容和背景可以显示

原文地址:http://blog.csdn.net/tanmengwen/article/details/8798231 1.简述两个属性 1.1 Clear Flags 清除标记 每个相机在渲染时会存储颜色和深度信息.屏幕的未绘制部分是空的,默认情况下会显示天空盒.当你使用多个相机时,每一个都将自己的颜色和深度信息存储在缓冲区中,还将积累大量的每个相机的渲染数据.当场景中的任何特定相机进行渲染时,你可以设定清除标记以清除缓冲区信息的不同集合.可以通过下面四个选项之一来完成: 1.Skybox

运行效果: 此文介绍了根据操作左侧菜单在右面板展示相应内容. 一.主页 先看一下跳转主页的方式:由在webapp根目录下的index.jsp跳转至demo的index.jsp 下面是demo的index.jsp的代码 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> <% response.setHeade

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条

在vs2010下配置opencv是件痛苦的事情,一点点错误可能就会导致莫名其妙的报错,各种error让人郁闷不已,这里提供给大家一篇vs2010下配置opencv2.4.4的方法,我是64位的win7系统,亲测成功,当然也遇到了一堆的问题,不过在查完各种资料之后都完美解决了,现在奉献给大家.本文的最后附给大家在配置的时候遇到的一些常见问题的解决方法,不保证可以完全解决您遇到的问题,不过大部分都附在下面了.好了,言归正传,我们开始配置吧. 一.下载OPENCV2.4.4最新版 这个不用多说,网上一

得知OpenCV有一段时间.除了研究的各种算法的内容.除了从备用,据导游书籍和资料,尝试结合链接的图像处理算法和日常生活,第一桌面上(随着摄像头)完成了一系列的视频流处理功能.开发平台Qt5.3.2+OpenCV2.4.9. 本次试验实现的功能主要有: 调用摄像头捕获视频流: 将帧图像转换为素描效果图片: 将帧图像卡通化处理: 简单地生成"怪物"形象: 人脸肤色变换. 本节全部的算法均由类cartoon中的函数cartoonTransform()来实现: // Frame:输入每一帧图

写在前面 全文解析圆形Image组件的实现原理,取关键代码介绍算法细节,源码已经上传Github下载地址,欢迎下载试用. 一.Unity原生Image组件实现圆形图片的缺陷 Mask渲染消耗 许多游戏项目里免不了有很多图片是以圆形形式展示的,如头像,技能Icon等,一般做法是使用Image组件,再加上一个圆形的Mask.实现非常简单,但因为影响效率,许多关于ui方面的Unity效率优化文章,都会建议开发者少用Mask. 使用Mask会额外消耗多一个Drawcall来创建Mask,做像素剔除. M

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" #

记录瞬间 首先,要安装一些第三方包 pip install scipyCollecting scipy Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/f1/b8/800d98339427199305f8b4a7f02827ec9bfea438d677aecbe0bd297092d5/scipy-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (31.7MB) 100% |███████████████████████████

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涉及到的知识点补充: FasterRCNN:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8513563.html RoIPooling.RoIAlign:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html FPN:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8535044.html 首先,先看两张图(第一张图来源于论文,第二张图来源于网络),如下: (图1) (图2) 图1:可以看出MaskRCNN在