我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？...当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。...然后，我们使用“ amax（）”函数在该窗口中计算最大值，并将该值写入temp数组。 我们将该临时数组复制到主数组A中，并将其作为输出返回。 A是输入I的最大滤波图像。...6.因此，执行最小-最大滤波后，我们获得的值不在0-255的范围内。因此，我们必须归一化使用背景减法获得的最终阵列，该方法是将原始图像减去最小-最大滤波图像，以获得去除阴影的最终图像。...）将根据图像中粒子或内容的大小进行更改。
目前为止OpenCV 4中没有提供专门用于为图像添加椒盐噪声的函数，需要使用者根据自己需求去编写生成椒盐噪声的程序，本小节将会带领读者一起实现在图像中添加椒盐噪声。...考虑到椒盐噪声会随机产生在图像中的任何一个位置，因此对于椒盐噪声的生成需要使用到OpenCV 4中能够产生随机数的函数rand()，为了能够生成不同数据类型的随机数，该函数拥有多种演变形式，在代码清单5...有些读者在使用rand()函数时不添加cvflann命名空间的前缀也可以使用，是因为该函数不仅在OpenCV 4中有，在stdlib.h头文件中同样有这个函数，只有在函数前面添加了命名空间前缀时使用的才是...依照上述思想，在代码清单5-4中给出在图像中添加椒盐噪声的示例程序，程序中判断了输入图像是灰度图还是彩色图，但是没有对彩色图像的单一颜色通道产生椒盐噪声。...代码清单5-4 mySaltAndPepper.cpp图像中添加椒盐噪声 1. #include opencv2\opencv.hpp> 2.
OpenCV 4中同样没有专门为图像添加高斯噪声的函数，对照在图像中添加椒盐噪声的过程，我们可以根据需求利用能够产生随机数的函数来完成在图像中添加高斯噪声的任务。...在OpenCV 4中提供了fill()函数可以产生均匀分布或者高斯分布（正态分布）的随机数，我们可以利用该函数产生符合高斯分布的随机数，之后在图像中加入这些随机数即可，我们首先了解该函数的使用方式，该函数的函数原型在代码清单...需要注意的是该函数属于OpenCV 4的RNG类，是一个非静态成员函数，因此在使用的时候不能像使用正常函数一样的直接使用，而需要首先创建一个RNG类的变量，之后通过访问这个变量中函数进行调用这个函数，具体使用方式在代码清单...依照上述思想，在代码清单5-7中给出了在图像中添加高斯噪声的示例程序，程序实现了对灰度图像和彩色图像添加高斯噪声，在图像中添加高斯噪声的结果如图5-8、图5-9所示，由于高斯噪声是随机生成的，因此每次运行结果会有差异...代码清单5-7 myGaussNoise.cpp图像中添加高斯噪声 1. #include opencv2\opencv.hpp> 2.
一：噪声类型与去噪声方法介绍 图像去噪在二值图像分析、OCR识别预处理环节中十分重要，最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的，常见的噪声类型有如下： 椒盐噪声 高斯噪声...泊松噪声 乘性噪声 OpenCV中有多个可以降低图像噪声、对图像实现平滑滤波的函数，最常见的就是均值模糊与高斯模糊，它们都可以在一定程度上减低上述几种噪声，另外还有中值模糊、双边模糊、非局部去噪等函数方法可以使用...，针对特定种类的噪声，使用有针对性函数与合理的参数可以取得较好的效果： 函数名称 去噪效果 blur 对各种噪声都有一定的抑制作用 GaussianBlur 对随机噪声比较好，对椒盐噪声效果不好 medianBlur...方法来说，只支持输入是灰度图像的，各个参数意义如下： fastNlMeansDenoising ( src // 输入图像 dst=None, // 输出结果 h=None, // h值越大表示去噪声力度越大...) 二：程序效果演示 椒盐噪声图像 ? 中值滤波结果 ? 非局部均值去噪声结果 ? 高斯噪声图像 ? 中值滤波结果 ? 非局部均值去噪声结果 ?
OpenCV如何去除图片中的阴影 一、前言 如果你自己打印过东西，应该有过这种经历。如果用自己拍的图片，在手机上看感觉还是清晰可见，但是一打印出来就是漆黑一片。比如下面这两张图片： ?...二、如何去除阴影？ 首先为了方便处理，我们通常会对图片进行灰度转换（即将图片转换成只有一个图层的灰色图像）。...numpy是一个第三方的模块，用它我们可以很方便的处理多维数组（ndarray数组）。而图片在OpenCV中的存储方式正好是ndarray，所以我们对数组的操作就是对图片的操作。...在使用之前我们需要安装一下OpenCV模块： pip install opencv-python 在安装OpenCV时会自动安装numpy。...pixel = int(np.mean(img[img > 140])) 猜测阴影部分的颜色值小于140，因此先索引出图像中大于140的部分。
我们的第二个选择就是图像背景去除。...这是一个重要的问题，因为就对象、角度而言，一个模型越是具体，分离的质量就会越高。我们的工作开始时，想法很庞大：就是要做一个通用的能够识别所有类型的图像中的前景和背景的背景去除器。...其他的更具挑战性的类别是树和人物，在这些类别中很多模型只能达到大约 60 的 IoU。为了克服这个困难，我们帮助我们的网络集中在某个单独的类别上，并且在有限种类型的图像中。...其中的一些注意事项在从数据集中添加具体的图片的时候就已经被处理了，但是其他的仍然是有待解决的难题。为了提升下一个版本的结果，我们会在「硬」图像上为我们的模型使用具体的扩展。...使用更多更大的数据集进行进一步的训练也有希望提升结果（原始尺寸是 COCO 数据集上的 600*1000 的图像）。 CRF 和其他的增强 在某些阶段，我们发现我们的结果在边缘有一些噪声。
执行步骤 在本文中，我们将通过使用openCV库以及使用justNumPy和从头开始实现此方法Matplotlib。尽管我们想不使用来做NumPy，但要花很多时间才能计算出来。 ?...用库实现代码 为了均衡，我们可以简单地使用equalizeHist()库中可用的方法cv2。 1.读入图像时RGB。 根据颜色组合分离像素。我们可以使用split()库中可用的方法cv2。...将均衡的图像矩阵与merge()库中可用的方法合并在一起cv2。 2.读入图像时gray_scale。 3.绘制原始图像和均衡图像。...我们可以使用NumPy操作将其切细。 对每个矩阵应用均衡方法。 将均衡的图像矩阵与dstack(tup=())库中可用的方法合并在一起NumPy。 2.读入图像时gray_scale。...让我们编写另一个函数，该函数为RGB图像和gray_scale使用上述功能的图像计算均衡。
所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。 在图像采集，编码，传输和处理期间，噪声总是出现在数字图像中。 在没有过滤技术的先验知识的情况下，很难从数字图像中去除噪声。...过滤图像数据是几乎每个图像处理系统中使用的标准过程。 过滤器用于此目的。 它们通过保留图像的细节来消除图像中的噪声。 过滤器的选择取决于过滤器行为和数据类型。...图 9 滤波器的分类 虽然有许多类型的滤波器，但在本文中我们将考虑4个主要用于图像处理的滤波器。 1. 高斯滤波器： 1.1 使用OpenCV和Python实现高斯滤波器： ?...图10通过滑动窗口计算平均值 2.1 使用OpenCV和Python实现均值过滤器： ?...图11通过滑动窗口计算中位数 3.1 使用OpenCV和Python实现中值过滤器： ? （过滤脉冲噪音） 4. 双边过滤器 双边滤波器使用高斯滤波器，但它有一个乘法分量，它是像素强度差的函数。
问题引出 本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用...在这样采集到的图像中，大量存在黑色的定位区块： ? 如果进一步定位，可以得到这样的结果： ? 如果做成连续图像 ? ?...在这波峰波谷中，存在着的“量化”结果，对应了答题卡中的定位关系 概念抽象 在前面的分析里，我们已经基本建立起“投影”的概念。...int itmp = countNonZero(data); vdate.push_back(itmp); } } //整形,去除长度小于...vup.push_back(i); if (vdate[i - 1] > 0 && vdate[i] == 0) vdown.push_back(i); } } 在具体使用过程中
上篇，我们学习了一项重要的技术:将一组旋转的边界框坐标按左上、右上、右下和左下排列的可靠性如何。 今天我们将利用这一技术来帮助我们计算图像中物体的大小。请务必阅读整篇文章，看看是如何做到的!...“单位像素”比率 为了确定图像中对象的大小，我们首先需要使用参考对象执行“校准”(不要与内在/外在校准混淆)。...在任何一种情况下，我们的引用都应该以某种方式是唯一可识别的。 在这个例子中，我们将使用0.25美分作为我们的参考对象，在所有的例子中，确保它总是我们图像中最左边的对象。...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。 用计算机视觉测量物体的大小 现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。...如果轮廓不够大，我们舍弃该区域，认为它是边缘检测过程中遗留下来的噪声(第4和5行)。 如果轮廓区域足够大，我们将计算图像的旋转包围框(第8-10行)。
最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。...在网络上很多的PS教程中，也有提到使用FFT来进行去网纹的操作，其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM，使用过程为：打开图像--进行FFT RGB操作，然后定位到红色通道，选取通道中除了最中心处的之外的白点区域...这些亮点就对应着纹理的频率。 上面的过程需要人工的参与，我们这里进行一下扩展，尝试下对这类图像进行自动的纹理去除。这里的核心是找到纹理的频率，也就是那些白色独立的亮点。...，因为在频谱中的中心点，这一点二值后肯定是白色的，在反色后就是白色，就以这一点为种子点，向四周进行区域生长，这样就可以把中心处的黑色反色过来，而其他地方的黑色保持不变。...第五步的中值，或者可以用其他模糊来代替，也是有点必要的，对于有些图像，经过前面的处理后，有些核心的线（垂直或者水平方向）也被标记为黑色的了，正在处理完成的图像中会带来原本没有的新条纹。 ? ? ?
/ 前两篇文章： 使用Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体的大小 已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象的大小。 这个参考对象应该有两个重要的特征，包括： 我们知道这个物体的尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们的图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。 今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...我们的目标是找到0.25美分，然后利用0.25美分的尺寸来测量0.25美分硬币与所有其他物体之间的距离。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。
起因 最近经常被要求手机拍摄考试卷，但是拍摄完之后，跟实际的黑白考试卷有很大的色差，打印出来之后背景就变成了灰色，看着很不舒服。...于是我想起了好久以前，我用过的一个软件叫全能扫描王，发现它里面是有去除这种文本底色的功能的，但是有时候也很坑！我就想手动写一个简单python程序来实现。最终我写出的程序测试效果如下： ?...左侧是用手机拍摄的图像，右侧是用opencv-python处理之后的结果。...我发现这些图像基本上都是黑白纸张或者有些有虚线的纸张，我首先想到把文字部分从输入图像中都抠出来来，不需要太精准，大致就可以了，所以要获取图像中文字的mask，我就想到了用二值化的方法，我首先尝试了全局二值化...然后与原图实现与操作，得到真实文字区域，使用mask区域取反得到mask1，然后对mask与输入的灰度图像完成bitwise_and操作，得到的结果与mask1相加即可得到最终的效果，图示如下： ?
最近知识星球收到的提问，觉得是一个很有趣的问题，就通过搜集整理归纳了一番，主要思想是通过URL解析来生成数据，转为图像/Mat对象。但是在Python语言与C++语言中的做法稍有不同。 ?...实现方法 01 opencv-python 安装好opencv-python包之后，执行如下代码即可： import cv2 as cv import urllib.request as request...) img = cv.imdecode(img_array, -1) cv.imshow('image', img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 02 opencv...C++ 用C++来解析，我尝试了一番就放弃了，不建议新手尝试，Windows下面要配置一堆，尝试各种开源的HTTP Client库之后，我只想说两个字 坑爹！...，可以参考这里 OpenCV 读取URL作为Mat对象 https://answers.opencv.org/question/91344/load-image-from-url/
BOSHIDA DC电源模块去除输出电源中的高频噪声及杂波DC电源模块是电路中常用的部件，用于提供电子元器件的工作电源。...然而，在使用DC电源模块的过程中，往往会出现一些问题，比如输出电源中产生的高频噪声和杂波。这些问题不仅会影响电路的稳定运行，还会影响到元器件的寿命，因此需要采取措施去除这些干扰。...其中，电源内部可能会产生高频噪声和杂波，比如开关电源中的开关管在开关过程中会产生高频噪声；而电源外部则可能会受到其他电器设备或电磁干扰的影响，导致电源输出出现杂波。...方法二：增加隔离电路除了使用滤波电容外，还可以采用隔离电路来消除高频噪声和杂波。隔离电路可以将电源和负载隔离开来，从而防止高频噪声和杂波的传播。常用的隔离电路有变压器隔离和光电隔离两种。...总结因为高频噪声和杂波会对电路产生不良的影响，因此需要采取措施去除这些噪声和杂波。常用的方法包括加入滤波电容和增加隔离电路。在实际应用中，还需要根据电路的具体情况和要求来选择合适的方法进行处理。
今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。 我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。 首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...要开始检测图像中最亮的区域，我们首先需要从磁盘加载我们的图像，然后将其转换为灰度图并进行平滑滤波，以减少高频噪声： # load the image, convert it to grayscale,...然而，在这幅图像中有一点噪声(即，小斑点)，所以让我们通过执行一系列的腐蚀和膨胀操作来清除它： # perform a series of erosions and dilations to remove...下面我提供了一个GIF动画，它可视化地构建了每个标签的labelMask。使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在OpenCV的IplImage指针结构中，有一个成员widthStep，这个值如何来确定呢，最近让我头疼了好久，终于想明白了，现在 拿出来跟大家交流一下，不知道我的想法对吗，起码在我验证时没有出错。...widthStep应该等于width*3，但是由于4字节对齐问题，有时候需要在一行的末尾需要填充1-3个字节，这时候widthStep>width*3。...因此， widthStep的值的计算有两种情况： 1.当（width*3）%4=0，这时width*3=widthStep； 2.当（width*3）%4 ！
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