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计算机视觉——OpenCV Python基于颜色识别的目标检测

1. 计算机视觉中的颜色空间颜色空间在计算机视觉领域的应用非常广泛，它们在图像和视频处理、物体检测等任务中扮演着重要角色。颜色空间的主要作用是将颜色以数值形式表示出来，这样计算机算法就能够对其进行处理和分析。不同的颜色空间有着不同的特点和适用场景，下面我们来快速了解一下几种最常用的颜色空间： RGB颜色空间：这是最常用的颜色空间之一，特别是在计算机显示和数字图像处理中。RGB代表红色（Red）、绿色（Gr...

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Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单视频处理实战案例之八简单视频素描效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单视频处理实战案例之八简单视频素描效果目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单视频处理实战案例之八简单视频素描效果一、简单介绍二、简单指定视频某片段快放效果实现原理三、简单指定视频某片段快放效果案例实现简单步骤四、注意事项一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言...

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OpenCV杂记（1）：绘制OSD（cv::getTextSize, cv::putText）

1. 简述我们使用OpenCV时，有时会在图像的某个位置绘制OSD信息，如绘制一些字符串作为指示信息。本文将简要介绍在图像（cv::Mat）上绘制固定的字符串信息。 2. 使用的API （1）cv::getTextSize() 一般情况下，我们可以直接指定绘制文本的原点信息（默认为左下角坐标），但为了防止出现字符串溢出的问题，还是建议首先通过该API获得在图像上的大小信息。...

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Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例之二简单人脸检测添加戴眼镜效果

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计算机视觉——使用OpenCV GrabCut算法从图像中移除背景

标签），每个顶点将根据像素与背景或前景的颜色分布匹配的可能性与N个像素相连。换句话说，GrabCut方法创建了两个标签，一个用于背景，一个用于前景，并使用每个像素的颜色分布将所有像素与其自身连接。 OpenCV C++实现GrabCut算法 1. 读取图像 cv::Mat src = cv::imread(argv[1]);assert(!src.empty()); 2. 获取边界框用户通过绘制矩形来提...

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Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单视频处理实战案例之十二简单把视频的水印去掉效果

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计算机视觉——基于OpenCV和Python进行模板匹配

orrelation Coefficient): 这是一种基于统计学的方法，它通过计算模板图像和大图像之间的相关系数来评估它们的相似度。相关系数的值介于-1和1之间，值越接近1，表示匹配度越高。使用OpenCV进行模板匹配 OpenCV提供了cv2.matchTemplate()函数，用于执行模板匹配。该函数接受以下参数： image – 要在其中搜索模板的较大图像。template – 在搜索的模板图像...

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OpenCV-AMF算法(自适应中值滤波Adaptive Median Filtering)

char(midValue); } } } } return output;} C++测试代码 #include <algorithm>#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; // AMF算法（Adaptive Median Filtering）cv::Mat a...

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Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单实战案例之十二简单图片添加水印效果

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Yolov8项目实践——基于yolov8与OpenCV实现目标物体运动热力图

深浅代表了物体在该区域的运动频率或者速度的快慢。在物理学和计算机视觉领域，热力图可以用于分析和理解物体的运动模式，例如人流监控、交通流量分析或者运动员的运动轨迹分析。在传统的计算机视觉图像处理，使用OpenCV库背景减除法来识别和追踪视频中的移动物体，然后将这些信息累积起来，形成热力图。可以有效地突出显示物体运动的高频区域，帮助研究者或分析师更好地理解物体的运动模式，但传统的计算机视觉图像处理在一些场景变化...

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