我使用自适应阈值技术来创建如下图片： 我使用的代码是： image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 45, 0) 然后,我使用此代码来获取轮廓： cnt = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[0]
我有一系列的图像.我在这里发布了一个示例图片. 我需要从图像中提取特征作为每个图像上绘制的60个标记的坐标.然后从特定的标记(在鼻子上)我需要找到所有其他标记的距离. 我试图用openCV作为语言来完成这个并且正在阅读文档但是一周之后我仍然无法实现目标.任何人都可以指导我正确
我试图混合两个图像,如here所示. 这是我的整个代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace cv; int main( int argc, char** argv ) { double beta; double input; Mat src1, src2, dst; /// Ask the user enter alpha std::cout&
我正在尝试优化this代码,特别是： bool interpolate(const Mat &im, float ofsx, float ofsy, float a11, float a12, float a21, float a22, Mat &res) { bool ret = false; // input size (-1 for the safe bilinear interpolation) const int width = im.col
我想读取图像并转换并输出原始图像,灰度版本和棕褐色版本.我在转换时遇到问题,对BufferedImage不太熟悉,特别是遇到getRGB和setRGB方法的问题.到目前为止我有这个 import java.awt.Color; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File;
我一直在使用skiIC的SLIC实现来分割超像素中的图像.我想使用GLCM从这些超像素中提取额外的特征以解决分类问题.这些超像素不是矩形.在MATLAB中,您可以将像素设置为NaN,算法将忽略它们(link).我可以使用它来围绕超像素制作边界框,然后将未使用的像素设置为NaN. 但是,skimage中的grey
我无法弄清楚如何在图像上应用滤镜. 在这种情况下,我希望图像更暗(黑色,40％透明度,图像顶部的图层将给我我想要的结果).但是,如果我知道如何在任何颜色的图像(具有一定的透明度)上放置图层以使其在视觉上与应用程序的其他UI元素更加兼容,那将是有用的(将来). 它现在看起来如何. 我
在过去的一周里,我一直在尝试使用终端运行一些简单的OpenCV程序.我已尝试过各种论坛的许多教程和建议,但收效甚微.尝试将OpenCV头文件链接到我的OpenCV主程序时出现问题.对于一个简单的c程序,我只需执行g main.cpp header.hpp来生成可执行的程序.如何链接必要的OpenCV头文件,例如<
我写了一个程序来删除此验证码中的行： 首先,我通过中值滤波器改善图像可见性 def apply_median_filter(self,img): img_gray=img.convert('L') img_gray=cv2.medianBlur(np.asarray(img_gray),3) img_bw=(img_gray>np.mean(img_gray))*255 return img_bw 然后我
我有一个图像和圆圈区域.我需要模糊所有,除了圆区.另外,我需要使圆的边界平滑. 输入： 输出(在带有掩码的图像编辑器中,但我认为opencv仅使用位图掩码)： 现在我在python中有代码,它没有模糊圆圈的边界. def blur_image(cv_image, radius, center, gaussian_core, sigma_x): blurr
从2D坐标列表和第三个变量(速度),我创建了一个覆盖整个采样区域的2D numpy数组.我的目的是创建一个图像,其中每个像素包含其中的点的平均速度.之后用高斯滤波器过滤该图像. 问题是该区域未被均匀采样.因此,我在图像中间有几个没有信息(像素)的像素.当我尝试通过高斯滤波器对阵列进
我正在尝试计算此图像中的墨滴数量以及这些墨滴所覆盖区域的覆盖率. 我试图将这个图像转换为黑白图像,但这些图像的中心颜色看起来与背景太相似了.所以我只得到第二张图片.有没有办法解决这个问题或任何更好的想法？非常感谢.解决方法:您可以使用scipy.ndimage.binary_fill_holes填充
如何从图像中裁剪凹面多边形.我的输入图像看起来像 . 和闭合多边形的坐标是[10150],[150100],[300150],[350100],[310,20],[35,10].我希望使用opencv裁剪由凹多边形限定的区域.我搜索了其他类似的问题,但我找不到正确的答案.那就是我问的原因？你能帮助我吗. 任何帮助将非常感谢.!!!
我想从立方体贴图[figure1]转换为equirectangular全景[figure2]. 图1 Figure2 有可能从球形到立方体(通过以下方式：Convert 2:1 equirectangular panorama to cube map),但在如何反转它时失败了. 图2将使用Unity渲染为球体.解决方法:假设输入图像采用以下立方体贴图格式： 目标是将
我想在matplotlib中绘制一系列.png图像.目标是快速绘制它们以模拟电影的效果,但我有其他理由想要避免实际创建.avi文件或保存matplotlib图形,然后在Python之外按顺序查看它们. 我特意尝试在Python中的for循环中按顺序查看图像文件.假设我已正确导入matplotlib,并且我有自己的函数’
我试图在python中使用OpenCV进行一些图像分析,但我认为图像本身会非常棘手,而且之前我从未做过这样的事情,所以我想说出我的逻辑,也许会得到一些想法/实用代码实现我想做的事情,在我投入大量时间走错路之前. This thread非常接近我想要实现的目标,在我看来,使用的图像应该比我的更
我正在尝试将一些像素的新颜色值设置为cv :: Mat图像,我的代码如下： Mat image = img; for(int y=0;y<img.rows;y++) { for(int x=0;x<img.cols;x++) { Vec3b color = image.at<Vec3b>(Point(x,y)); if(color[0] > 150 && color[1]
我正在将产品截图上传到我的网站…我想原样上传原始图像并为其创建缩略图,但在上传两个文件后,创建的缩略图的文件大小比预期的要大.有没有什么方法可以减少缩略图的文件大小而不影响PHP的质量或使用Imagemagick(我不知道如何使用但我愿意学习,如果需要)… 下面是我用来上传文件的
我想尝试使用CSS Sprite技术将一些缩略图作为单个图像加载.所以我需要在服务器中离线单个文件中“合并”一些缩略图. 假设我有10个相同大小的缩略图.您如何建议我从Linux命令行“合并”它们？解决方法:您也可以尝试ImageMagic,它非常适合创建CSS精灵.关于它的一些教程here. 示例(垂直
哪些图像处理技术可用于实现检测以下图像中显示的圣诞树的应用程序？ 我正在寻找适用于所有这些图像的解决方案.因此,需要训练haar级联分类器或模板匹配的方法不是很有趣. 我正在寻找可以用任何编程语言编写的东西,只要它只使用开源技术.必须使用此问题上共享的图像测试解决方
我想使用python 2.7和opencv 2.4.9检测图像的文本区域 并在其周围绘制一个矩形区域.如下面的示例图所示. 我是图像处理的新手,所以任何想法如何做到这一点将不胜感激. 解决方法:有多种方法可以检测图像中的文本. 我建议查看this question here,因为它也可以回答你的情况.虽然它不在
我最近创建了一个上传功能,但我不知道如何将宽度和高度更改为75px …我尝试了一个我通过Google找到的代码,但我得到了这个错误： ( ! ) Fatal error: Class 'Imagick' not found in C:\wamp\www\Legendary\new\usersettings.php on line 725 Call Stack # Time Memory Functio
如何使用php的GD库检查图像是否具有透明像素？解决方法:看起来您不能一目了然地检测透明度. The comments on the imagecolorat manual page表明使用真彩色图像时得到的整数实际上可以总共移位四次,第四个是alpha通道(其他三个是红色,绿色和蓝色).因此,给定$x和$y处的任何像素位置,您
在我的项目中,我有一组图像.我需要比较它们.将来自一个图像的每个像素与数据集中所有其他图像中的相同位置处的像素进行比较.在对图像空间中的所有像素应用均方误差计算之后,识别一组不同的像素,其表示图像中具有变化的颜色值的像素. 我已经比较并存储了两个图像的文件中的相似像素
我的目标是从扫描的名片图像中删除任何非文本区域,但我不知道使用OpenCV执行该操作的步骤,我已按照这些步骤但不知道这是正确的,或者我也不知道注意图像中的任何变化(非文本区域仍然存在)任何想法将非常有用,谢谢. 1)将图像转换为灰度 2)二进制图像 3)反转颜色(cv :: bitwise_not)
