随笔分类 - opencv实战项目
摘要:功能简介:通过拖动鼠标实现指定区域水印或是斑点的去除。 实现原理:利用opencv鼠标操作setMouseCallback函数框选(左上到右下)需要处理的区域,按下鼠标开始选中,松开鼠标结束,对选中区域进行像素替换(根据不同图像,可选不同方式),再对选中区域周围高斯滤波,平滑处理,再对整体图像双边滤
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摘要:摘要 上一篇详细叙述了PCA的数学原理opencv——PCA(主要成分分析)数学原理推导 - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 本篇就来说一说PCA在opencv项目中的应用: 获取物体主要方向(形心) 对数据集降维处理 1️⃣什么是PCA? PCA的主要思想是寻找到数据的主轴方
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摘要:摘要 这套算法首先解决了在复杂背景下轮廓提取的问题,而且我认为也是稳健鲁棒的。其中,算法中除了经典的“hsv分解->ostu阈值->最大轮廓标注”外,最为关键的算法为底帽去光差。这个算法来自于冈萨雷斯《数字图像处理教程》形态学篇章,完全按照书本建议实现,体现良好作用。 一、问题提出 这是一个来自"a
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摘要:引言 记录两个基于二值图像分析的较为经典的例子,希望能够得到更多的启发,从而想到更好的解决类似问题的思路。 💙01 问题一:寻找靶心 仔细观察上图,可以看到两个最直接的是靶心有十字交叉线,而在OpenCV形态学处理中,支持十字交叉结构元素,所以我们可以先检测两条线,然后获取十字交叉结构,最后对结构
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摘要:摘要 在机器视觉中,对于图像的处理有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜,这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来,方便下一步的布局分析与文字识别,这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果。 本次实战,对于图像的矫正使用了两种矫正思路: 针对边缘比较明显的图像,使用基于轮廓提取的矫正算法
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摘要:引言 在机器视觉中,有时需要对产品进行检测和计数。其难点无非是对于产品的图像分割。 由于之前网购的维生素片,有时候忘了今天有没有吃过,就想对瓶子里的药片计数...在学习opencv以后,希望实现对于维生素片分割计数算法。本次实战在基于形态学的基础上又衍生出基于距离变换的分水岭算法,使其实现的效果更具
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