- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 36 篇。 基础知识铺垫在图像中，轮廓可以简单的理解为连接具有相同颜色的所有连续点（边界）的曲线，轮廓可用于形状分析和对象检测、识别等领域。轮廓发现的原理：先通过阈值分割提取目标物体，再通过边缘检测提取目标物体轮廓。一个轮廓就是一系列的点（像素），这些点构成了一个有序的点集合。使用 cv2.f... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 36 篇。 基础知识铺垫在图像中，轮廓可以简单的理解为连接具有相同颜色的所有连续点（边界）的曲线，轮廓可用于形状分析和对象检测、识别等领域。轮廓发现的原理：先通过阈值分割提取目标物体，再通过边缘检测提取目标物体轮廓。一个轮廓就是一系列的点（像素），这些点构成了一个有序的点集合。使用 cv2.f...
- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 35 篇。 基础知识铺垫通过检索相关资料，学习到了霍夫圆检测的一点点皮毛知识，它的基本内容是认为图像上任何一个非零像素点，都有可能是一个潜在圆形上的一点。通过投票计算，生成累计坐标平面，然后在设置一个累计权重，去定位圆。在笛卡尔坐标系中圆的方程为 (x−a)2+(y−a)2=r2(x-a)^2... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 35 篇。 基础知识铺垫通过检索相关资料，学习到了霍夫圆检测的一点点皮毛知识，它的基本内容是认为图像上任何一个非零像素点，都有可能是一个潜在圆形上的一点。通过投票计算，生成累计坐标平面，然后在设置一个累计权重，去定位圆。在笛卡尔坐标系中圆的方程为 (x−a)2+(y−a)2=r2(x-a)^2...
- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 34 篇。 基础知识铺垫上篇博客 咱们一起学习了霍夫直线检测的原理，本篇就从应用层对其进行学习啦。学习了原理之后，在查看函数原型，发现确实简单了许多。 霍夫直线变换函数原型在 OpenCV 中提供了两个霍夫直线检测的函数，一个是标准霍夫变换，另一个是概率霍夫变换。先学习一下标准霍夫变换吧，该变... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 34 篇。 基础知识铺垫上篇博客 咱们一起学习了霍夫直线检测的原理，本篇就从应用层对其进行学习啦。学习了原理之后，在查看函数原型，发现确实简单了许多。 霍夫直线变换函数原型在 OpenCV 中提供了两个霍夫直线检测的函数，一个是标准霍夫变换，另一个是概率霍夫变换。先学习一下标准霍夫变换吧，该变...
- 今天构建的大多数应用程序都需要某种方式的调度机制。轮询 API 或数据库、不断检查系统健康状况、将日志存档等是常见的例子。 Kubernetes和Apache Mesos等使用自动伸缩扩容技术（Auto-scaling）的软件需要检查部署的应用程序的状态，为此它们使用定期运行的存活探针（Liveness Probe）。调度任务需要与业务逻辑解耦，因此我们要使用解耦的执行队列，例如Redis... 今天构建的大多数应用程序都需要某种方式的调度机制。轮询 API 或数据库、不断检查系统健康状况、将日志存档等是常见的例子。 Kubernetes和Apache Mesos等使用自动伸缩扩容技术（Auto-scaling）的软件需要检查部署的应用程序的状态，为此它们使用定期运行的存活探针（Liveness Probe）。调度任务需要与业务逻辑解耦，因此我们要使用解耦的执行队列，例如Redis...
- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 33 篇。 基础知识铺垫霍夫变换（Hough Transform）是图像处理领域中，从图像中识别几何形状的基本方法之一。主要识别具有某些相同特征的几何形状，例如直线，圆形，本篇博客的目标就是从黑白图像中识别出直线。翻阅霍夫直线变换的原理时候，橡皮擦觉得原理部分需要先略过，否则很容易在这个地方陷... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 33 篇。 基础知识铺垫霍夫变换（Hough Transform）是图像处理领域中，从图像中识别几何形状的基本方法之一。主要识别具有某些相同特征的几何形状，例如直线，圆形，本篇博客的目标就是从黑白图像中识别出直线。翻阅霍夫直线变换的原理时候，橡皮擦觉得原理部分需要先略过，否则很容易在这个地方陷...
- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫学习图像金字塔，发现网上的资料比较多，检索起来比较轻松。图像金字塔是一张图像多尺度的表达，或者可以理解成一张图像不同分辨率展示。金字塔越底层的图片，像素越高，越向上，像素逐步降低，分辨率逐步降低。 高斯金字塔我们依旧不对概念做过多解释，第一遍学习应用，应用，毕竟 365 天的周期，时间长，后面补充理论知... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫学习图像金字塔，发现网上的资料比较多，检索起来比较轻松。图像金字塔是一张图像多尺度的表达，或者可以理解成一张图像不同分辨率展示。金字塔越底层的图片，像素越高，越向上，像素逐步降低，分辨率逐步降低。 高斯金字塔我们依旧不对概念做过多解释，第一遍学习应用，应用，毕竟 365 天的周期，时间长，后面补充理论知...
- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫今天的 1 个小时，我们要交给模板匹配了，而且学习起来比较轻松，因为我看到一句话，模板匹配是最没用的匹配方式，应用场景很少。就喜欢这样的技术，学起来的摩擦力小，不容易掉头发。 模板匹配模板匹配大意就是在整个图像区域寻找已有的小图像，在寻找之前，你需要准备一个待寻找的图像，以及一个小图寻找的形式是从左到右... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫今天的 1 个小时，我们要交给模板匹配了，而且学习起来比较轻松，因为我看到一句话，模板匹配是最没用的匹配方式，应用场景很少。就喜欢这样的技术，学起来的摩擦力小，不容易掉头发。 模板匹配模板匹配大意就是在整个图像区域寻找已有的小图像，在寻找之前，你需要准备一个待寻找的图像，以及一个小图寻找的形式是从左到右...
- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫通过直方图的反向投影，可以在图像 A 中查找特定的图像 B，一般情况下图像 A 比较大，图像 B 比较小或者图像 B 只有 1 个像素。可以查找到最匹配的区域图像或者像素点。翻译的理论一些就是，定位模板图像在输入图像中的位置。在翻译成白话，就是计算图像为某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫通过直方图的反向投影，可以在图像 A 中查找特定的图像 B，一般情况下图像 A 比较大，图像 B 比较小或者图像 B 只有 1 个像素。可以查找到最匹配的区域图像或者像素点。翻译的理论一些就是，定位模板图像在输入图像中的位置。在翻译成白话，就是计算图像为某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在...
- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫在之前的博客中，我们获取图像直方图的方式都是获取一维直方图，简单说就是只获取一个通道的特征，例如灰度，B 通道，R 通道。今天要学习的第一个内容是二维直方图，也叫做 2D 直方图，涉及两个特征，其中一个是像素的色调，另一个是饱和度。有这两个值你应该能猜到，需要提前将图像转换成 HSV 格式。 cv2.c... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫在之前的博客中，我们获取图像直方图的方式都是获取一维直方图，简单说就是只获取一个通道的特征，例如灰度，B 通道，R 通道。今天要学习的第一个内容是二维直方图，也叫做 2D 直方图，涉及两个特征，其中一个是像素的色调，另一个是饱和度。有这两个值你应该能猜到，需要提前将图像转换成 HSV 格式。 cv2.c...
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- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫前几篇博客学习到的各种模糊都属于卷积操作，它们存在一个共同点，模糊之后图像的边缘信息不再存在。本篇博客学习的边缘保留滤波算法（EPF），是一种能通过卷积处理实现模糊图像的同时，又不会对图像边缘造成破坏，并且卷积操作之后的图像，可以完整保存图像整体边缘。具体实现分为：高斯双边滤波，均值迁移滤波原理不在细说... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫前几篇博客学习到的各种模糊都属于卷积操作，它们存在一个共同点，模糊之后图像的边缘信息不再存在。本篇博客学习的边缘保留滤波算法（EPF），是一种能通过卷积处理实现模糊图像的同时，又不会对图像边缘造成破坏，并且卷积操作之后的图像，可以完整保存图像整体边缘。具体实现分为：高斯双边滤波，均值迁移滤波原理不在细说...
- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫看到一种说法，解释高斯模糊的比较简单，高斯模糊是带加权的均值模糊。大概解释如下：高斯模糊实质上就是一种均值模糊，只是高斯模糊是按照加权平均的，距离越近的点权重越大，距离越远的点权重越小。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫看到一种说法，解释高斯模糊的比较简单，高斯模糊是带加权的均值模糊。大概解释如下：高斯模糊实质上就是一种均值模糊，只是高斯模糊是按照加权平均的，距离越近的点权重越大，距离越远的点权重越小。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到...
- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫Python OpenCV 中模糊操作的原理是：基于离散卷积、定义好每个卷积核、不同卷积核得到不同的卷积效果、模糊是卷积的一种表象。橡皮擦表示没看懂，先在脑子中有个大概印象就行，毕竟才学习 20 多天。本篇博客要学习的模糊有均值模糊：一般用来处理图像的随机噪声；中值模糊：一般用来处理图像的椒盐噪声；自定... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 基础知识铺垫Python OpenCV 中模糊操作的原理是：基于离散卷积、定义好每个卷积核、不同卷积核得到不同的卷积效果、模糊是卷积的一种表象。橡皮擦表示没看懂，先在脑子中有个大概印象就行，毕竟才学习 20 多天。本篇博客要学习的模糊有均值模糊：一般用来处理图像的随机噪声；中值模糊：一般用来处理图像的椒盐噪声；自定...
- 随着数字媒体、物联网等发展的出现，每天产生的数字数据量呈指数级增长。这种情况给创建下一代工具和技术来存储和操作这些数据带来了挑战。这就是 Hadoop Streaming 的用武之地！下面给出的图表描绘了从 2013 年起全球每年产生的数据增长情况。 IDC 估计，到 2025 年，每年产生的数据量将达到 180 Zettabytes！ 随着数字媒体、物联网等发展的出现，每天产生的数字数据量呈指数级增长。这种情况给创建下一代工具和技术来存储和操作这些数据带来了挑战。这就是 Hadoop Streaming 的用武之地！下面给出的图表描绘了从 2013 年起全球每年产生的数据增长情况。 IDC 估计，到 2025 年，每年产生的数据量将达到 180 Zettabytes！
- 昨天写美女换装案例的时候，忽然间想到，相同的代码可以复用照片底色中，所以本文继续夯实一下对应的效果吧。本案例使用的素材来源网络，如有侵权，联系橡皮擦删除 二值化参数调整使用上篇博客，实现的一个小功能，进行 inRange()函数的参数值选择。代码如下，先替换红色背景为绿色：import cv2import numpy as np# 该图片即为上图待换色的图片img = cv2.imread(... 昨天写美女换装案例的时候，忽然间想到，相同的代码可以复用照片底色中，所以本文继续夯实一下对应的效果吧。本案例使用的素材来源网络，如有侵权，联系橡皮擦删除 二值化参数调整使用上篇博客，实现的一个小功能，进行 inRange()函数的参数值选择。代码如下，先替换红色背景为绿色：import cv2import numpy as np# 该图片即为上图待换色的图片img = cv2.imread(...
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