GreenOpen专注LLM和CV

摘要： cv::applyColorMap()能够实现预定义的伪彩色，这个是众所周知的事情。 并且和matlab提供的很相近 除了这些预置的变换，如果我想实现新的变换，需要做LUT变换 ... 阅读全文

摘要： 如何判断轮廓是否为圆？ 如何判断轮廓是否为圆？ 判断一个轮廓是否为圆？这看似简单的问题，在opencv中并没有现成的函数。当我真正想运用的时候，却发现还是有许多内容在里面的。 ... 阅读全文

摘要： 进入目录：/etc/ld.so.conf.d 创建：opencv.conf 添加：/opt/opencv-3.0.0/build/lib 执行：ldconfig DETAIL: （1）ldd dlsd查看缺少哪些库：如图，缺少opencv相关的库... 阅读全文

摘要： 该博客转自www.pyimagesearch.com，进行了相关修改补充。 Over the past few months I’ve gotten quite the number of requests landing in my ... 阅读全文

摘要： In [1]: import keraskeras.__version__ ... 阅读全文

摘要： 理解mulitband。所谓的mulitband，其实就是一种多尺度的样条融合，其实现的主要方法就是laplace金字塔。 高斯金字塔是向下采样，而laplace金字塔式向上采样（也就是恢复），采用的都是差值的方法。如何能够在金字塔各个层次上面... 阅读全文

摘要： 【VNC】修改VNC分辨率大小 VNC的分辨率过小有可能导致图形化界面操作过程中遇到“确认键或取消键”无法点击，分辨率过高又可能导致低分辨率客户端显示器无法显示。本文给出两种调整VNC分辨率的方法，供参考。1.第一种方法：使用geome... 阅读全文

摘要： opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 ​ 轮廓是图像处理中非常常见的。对现实中的图像进行采样、色彩变化、灰度变化之后，能够处理得到的是“轮廓”。它直接地反应你了需要分析对象的边界特征。而对轮廓的分析，实际上也就是对原图像特征的分析。 在Opencv中，已经实现了基础的轮廓算法，但是相比较于 阅读全文

摘要： 有别于广为人知的Sobel、Canny等一阶 算法 ，基于 Hessian矩阵能够得到图像二阶结果，这将帮助我们深入分析图像本质。 Hessian矩阵在图像处理中 有着广泛的应用：其中 在图像分割领域， 包括 边缘检测、纹理分析等；在图像增强领域，包括 边缘增强、边缘 消除 等 。 本文从 Hessian矩阵定义出发，通过清晰简洁的数学推导和讲解实现 公式到C++代码的转化 。 为了帮助深入理解 Hessian矩阵在图像处理中的能力，我们将详细讲解和实现经典的 “血管增强”算法（Frangi算法）。 阅读全文

摘要： 我们已经得到了感兴趣的轮廓，下一步就是要对轮廓进行选择，有一些轮廓是需要——有一些是不需要的，是噪音。通过判断一个轮廓是否为圆，在很多情况下可以帮助我们来做这至关重要的一步。 阅读全文