這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了如何使用 OpenCV 去除圖像背景。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。
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在本教程中，我們將學(xué)習(xí)如何使用 OpenCV 使用一種名為背景減法的技術(shù)來去除視頻中的背景。
背景扣除是計算機(jī)視覺中用于檢測視頻中移動物體的常用技術(shù)。對于安全、監(jiān)視、交通監(jiān)控等來說，這是一種非常有用的技術(shù)。
背景減法的基本思想是通過從前景中減去背景來檢測視頻中的運動物體。背景是靜態(tài)圖像，假定在整個視頻中都是相同的。前景是視頻中的移動物體。從視頻的每一幀中減去背景以獲得前景。
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-634624.html
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圖像邊緣保持和去除是圖像處理中的常見任務(wù)，用于增強(qiáng)圖像的邊緣特征或去除圖像中的噪聲和不必要的邊緣信息。在OpenCV中，可以使用各種濾波器和技術(shù)來實現(xiàn)圖像邊緣保持和去除。本文將介紹在OpenCV中實現(xiàn)圖像邊緣保持和去除的方法，并提供相應(yīng)的代碼示例。 圖像邊緣保
文末附完整的代碼實現(xiàn)下載鏈接 對于非攝影師來說，在光線不佳的條件下拍出好照片似乎很神奇。完成低光攝影需要技巧、經(jīng)驗和正確的設(shè)備的結(jié)合。在弱光下拍攝的圖像缺乏色彩和獨特的邊緣。它們還遭受能見度差和深度未知的困擾。這些缺點使得此類圖像不適合個人使用
首先加載圖像，然后進(jìn)行dft計算頻譜圖，之后使用掩膜，將豎條紋的頻譜信號去除，再逆變換還原為圖像，示例圖像中為豎向條紋，在頻譜圖中表現(xiàn)在X軸上 結(jié)果如下 中間需要保留通過的半徑根據(jù)需要調(diào)整，我的代碼中寫為了圖像寬度的1/16 以此篇文章作為學(xué)習(xí)記錄
或運算的規(guī)則是，當(dāng)參與或運算的兩個邏輯值中有一個為真時，結(jié)果就為真。其邏輯關(guān)系可以類比為如圖 所示的并聯(lián)電路，兩個開關(guān)中只要有任意一個閉合時，燈就會亮。 3-5 對參與或運算的算子的不同情況進(jìn)行了說明，表中使用“or”表示或運算。 按位或運算是指將數(shù)值轉(zhuǎn)
按位邏輯運算是一種對圖像進(jìn)行像素級別的邏輯操作的方法，使用OpenCV的按位邏輯運算函數(shù)可以對圖像進(jìn)行位與（AND）、位或（OR）、位非（NOT）和位異或（XOR）等操作。 通俗點就是將像素點的十進(jìn)制值轉(zhuǎn)成二進(jìn)制 來運算 以下是一些常見的按位邏輯運算的應(yīng)用場景： 圖像融
注意，圖像去黑邊有很多種算法設(shè)計思路，具體能否起作用要視待處理圖像的質(zhì)量等因素來確定。 這里給出的思路為，將圖像以黑白的形式讀進(jìn)去，利用opencv的connectedComponentsWithStats函數(shù)求連通域。那么對于有黑邊的圖像來說，圖像由內(nèi)容和黑邊組成，因此 最大 的連通域就是
鼠標(biāo)指針是圖形用戶界面 (GUI) 中的關(guān)鍵組件。沒有它，您就無法真正考慮與 GUI 進(jìn)行交互。那么，讓我們深入了解 OpenCV 中鼠標(biāo)和軌跡欄的內(nèi)置函數(shù)。我們將演示如何使用鼠標(biāo)來注釋圖像，以及如何使用軌跡欄來控制圖像的大小 我們將使用下圖來演示 OpenCV 中鼠標(biāo)指針和軌跡
Blob 是圖像中一組連接的像素，它們共享一些共同的屬性（例如，灰度值）。在上圖中，暗連接區(qū)域是斑點，斑點檢測旨在識別和標(biāo)記這些區(qū)域。 文末附相關(guān)測試代碼的下載鏈接 OpenCV 提供了一種基于不同特征檢測和過濾斑點的便捷方法。讓我們從最簡單的例子開始 Python
第二十一章: 圖像及視頻去背景 我們做目標(biāo)識別、目標(biāo)檢測的時候經(jīng)常需要去背景，比如車輛檢測，就是攝像頭拍攝一段車輛行駛視頻，統(tǒng)計一下視頻里面的車流量，此時我們首先要識別出圖片中的車輛才能計數(shù)有多少輛車，而要識別車輛就需要先把車輛從圖像中分割出來再
import cv2 # 加載Haar級聯(lián)分類器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + \\\'haarcascade_frontalface_default.xml\\\') # 讀取輸入圖像 img = cv2.imread(\\\'input_image.jpg\\\') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Haar級聯(lián)分類器進(jìn)行人臉檢測 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors
