echo_1994的博客

同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的...

现在，越来越多的图像分割技术应用到现实生活中来，比如各种辣眼睛的抠图神剧、自带瘦身美体效果的修图神器。这些看得见摸不着的神秘图像特效是如何实现的呢？还有哪些好玩又有用的应用？    今天，就以百度“人像分割技术”为例，一探究竟。核心能力-      精准识别图像中的人体轮廓边界，将人体轮廓与图像背景进行分离，实现像素级分割，一键抠像。技术优势-     适应性强：图像中有多个人...

#coding:utf-8import osfrom PIL import Imageimport numpy as npdef resize(imgPath,savePath): files = os.listdir(imgPath) files.sort() print('****************') print('input :',imgP...

（1）什么是掩膜（mask）?数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程，在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图片“底片”称为掩膜（也称为“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖，继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。图像掩膜与其类似，用选定的图像、图形或物体，对处理的图像（全部或局部）进行遮挡，来控制图像处理的区域或...

Python+opencv读取图片出错：cv2.error: D:\Build\OpenCV\opencv-3.3.0\modules\highgui\src\window.cpp:333: error: (-215) size.width>0 && size.height>0 in function cv::imshow错误原因：放在当前文件夹下的图片文件...

Python+opencv读取图片出错：cv2.error: D:\Build\OpenCV\opencv-3.3.0\modules\highgui\src\window.cpp:333: error: (-215) dims <= 2 && step[0] > 0 in function cv::Mat::locateROI错误原因：放在当前文件夹下的图...