opencv去掉图片的红色线（黄色蓝色均可）网格（1）

最新推荐文章于 2025-02-07 08:14:49 发布
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分类专栏： mnist小东西
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因需要自己制作mnist数据集，所以产生以下一些东西

1制作表格

word制作10*10的表格，设置单元格宽高（右键表格属性），设置线条颜色（表格属性->边框和底纹）

word里另存为pdf的格式，然后截图，或者直接word里截图，表格制作完成。

2图片中写数字
打开电脑自带画图工具，写上0-9，可用鼠标或者手写板，
然后点击主页->重新调整大小

点击像素，各设置为280*280（最后图片像素需要28*28，这里每行10个数）

保存
3去掉红色线条

opencv和c++

https://download.youkuaiyun.com/download/it_job/10452990

4结果


Python中如何去除可视化图像中的网格线
CyberGenius的博客
09-06 1684
下面我们将以Matplotlib库为例，演示如何去除可视化图像中的网格线。总结起来，通过使用Matplotlib库的相关函数，我们可以轻松地去除可视化图像中的网格线。无论是关闭整个网格线，还是选择性地关闭特定位置的网格线，Matplotlib都提供了灵活的选项来满足我们的需求。在某些情况下，我们可能希望在图像中去除网格线，以提高可视化效果和减少视觉干扰。除了关闭整个网格线，Matplotlib还提供了更高级的控制，可以选择性地关闭垂直网格线、水平网格线或特定位置的网格线。，我们成功地去除了图像中的网格线。
实战 | 使用OpenCV快速去除文档中的表格线条(步骤 + 源码)
Color Space的博客
12-28 1258
测试图如下，目标是去除下面三张图中的表格线条，方便后续图像处理。
opencv去掉图片的红色线（黄色蓝色均可）网格
05-30
opencv去掉图片的红色（黄色蓝色均可）网格，有疑问请联系
opencv：去除表格线
lxiao428的博客
12-13 4017
C++版： void preProcessToEraseLine(cv::Mat input, cv::Mat& output) { cv::Mat gray, binary, inv_img, horizonal_img, vertical_img, h_kernel, v_kernel, mask_img, no_border_img; cv::cvtColor(input, ...
如何使用Python从原始图像中删除所有检测到的线条？
最新发布
02-07 155
在这个脚本中，我们首先加载一个输入图像，并将其转换为灰度图。然后，使用Canny边缘检测算法找出图像中的线条。接着，我们使用Hough Lines P方法找出线条，并将这些线条画在原始图像上。通过分析图像中的线条信息，可以帮助设计师优化图像的视觉效果，从而提高产品的吸引力。要从原始图像中删除所有检测到的线条，我们可以利用OpenCV库来实现这一功能。要测试这个脚本来验证其正确性，你可以尝试在不同的输入图像上运行脚本，比较原始图像和处理后的图像。# 使用Canny边缘检测算法找出图像中的线条。
opencv去掉图片的红色线（黄色蓝色均可）网格（改进版）
06-01
opencv去掉图片的红色线（黄色蓝色均可）网格（改进版） ，与上一个上传的文件相比添加了批量处理功能，但上一个上传的文件不知道怎么删除，所以大家下载这一个吧，有疑问请联系
去除图像中的红色部分（or 保留） opencv-python
a362682954的博客
04-20 6760
结果： import cv2 import numpy as np imgs = cv2.imread("timg.jpg") image = imgs.copy() images = imgs.copy() print(image.shape) rows, cols = image.shape[:2] print(rows, cols) red_minus_blue = image[:...
VSCode Pylint 消除OpenCV PyTorch等程序中下面的红色波浪线
weixin_39536859的博客
09-17 635
前言 VSCode版本 我是在Windows10下使用的最新版的VSCode：June 2020 (version 1.47) 问题 安装Anaconda后再安装VSCode，默认给我们安装了Pylint。而Pylint是什么呢，这里引用博客： pylint主要用来分析你的...
python opencv过滤红色
sinat_28371057的博客
03-02 2417
OpenCV简易视频处理框架OpenCV主要色彩空间OpenCV的位操作方法 找出视频中红色物体 import cv2 import numpy as np def filter_out_black(src_frame): if src_frame is not None: hsv = cv2.cvtColor(src_frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([0, 0, 0]) upper
opencv提取图像红色部分并提取角点
random_repick的专栏
04-26 1055
#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; void rgb2hsv(double r, double g, double b, double &h, dou
Java Opencv 图片去除三原色（红，绿，蓝）章简易实现
取名为猫的狗的博客
05-26 2344
参考链接：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7638301.html 代码： public static void main(String[] args) { System.load("F:\\opencv\\x64\\opencv_java401.dll"); Mat src = Imgcodecs.imread("C:\\Users\\beawan\\Desktop\\photo\\test.png"); Lis
opencv之颜色过滤只留下图片中的红色区域操作
01-20
如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。 一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。 在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。 IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 ); cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV); opencv 的H范围是0~180，红色的H范围大概是(0~8)∪(160,180) ，S是饱和度，一般是大于一个值,S过低
利用opencv，c++画网格代码
05-01
工程中加入CPP，配置好opencv运行即可。
OpenCV-笔记
卷心菜的博客
08-09 3356
个人学习笔记，有参考别人的内容，如有侵权，联系删除
机器视觉系统——照明
weixin_49400556的博客
09-06 1732
光在传播时和电磁波一样是震荡的，一般的光波的震荡方向是不定的，而极化光的震荡方向处在一个确定的平面上，例如线性极化光的振荡轴与传播方向垂直。* 光谱：光是由单一的或多种成份的光谱组成的，例如日光的光谱就是由从红外到紫外的所有光谱组成的，人眼能感觉的光谱范围在380nm至780nm之间，即从红色780nm到紫色380nm。前面已经讲过，照明除了增加图像对比度和亮度之外，另一个重要目的是尽可能加大被测物体和背景之间的差距，利用物体和背景对入射光的反射特性的差异来强化这种差距，是照明技术设计的重要思想。
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07-09 14万+
前言 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Regio...
python +opencv 自动消除红眼
大橙子的博客
08-14 2044
红眼形成？ 由于相机曝光，进光量太大造成，红眼毫无疑问红色通道的值要大于绿色和蓝色，那么就要想办法用绿色和蓝色组合 如何消除红眼？ 1、眼睛检测--利用opencv 自带的xml，笔者以前的博客很多这种 2、构造mask mask=r&gt;150＆ｒ＞（ｂ＋ｇ）笔者在加上ｒ＞１５０的时候，有问题，所以只保留了如ｒ＞（ｂ＋ｇ）这个 ３、对于mask 进行填洞，因为得到mask可能存...
【opencv学习笔记 26开闭操作】 去噪点 去除水平线 去除竖直线
Wu123456CS的博客
04-15 4552
开闭操作 开操作 图像形态学的重要操作之一，基于膨胀和腐蚀（背景黑色，前景白色）操作组合形成的。 主要是应用在二值图像的分析中，灰度图像也可以 开操作=先腐蚀+再膨胀 作用：消除图像中的小的干扰区域 去除噪点 闭操作 闭操作=先膨胀 +再腐蚀 作用：填充小的封闭区域 -----------提取水平或者垂直线------------ 相关代码 import cv2 as cv def open_...
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