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本文利用python opencv进行图像的边缘检测，一般要经过如下几个步骤： 1、去噪 如cv2.GaussianBlur()等函数； 2、计算图像梯度 图像梯度表达的是各个像素点之间，像素值大小的变化幅度大小，变化较大，则可以认为是出于边缘位置，最多可简化为如下形式： 3、非极大值抑制 在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的。如下图所示： 4、滞后阈值 现在要确定那些边界才是真正的边界。这时我们需要设置两个阈值：minVal 和maxVal。当图像的灰度梯度高于maxVal

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OpenLayers笔记1：加载矢量地图数据的方法以及应对跨域问题的解决方法加载矢量地图数据的两种方法加载本地geojson格式文件出现的跨域问题及解决方法。向geoserver请求WFS服务出现的跨域问题及解决方法。 加载矢量地图数据的两种方法 使用OpenLayers加载矢量地图数据可以有两种方法。一是直接加载本地geojson格式的文件；二是将矢量地图数据发布到GIS服务器，然后使用OpenLayers请求WFS服务调取矢量地图数据。（以下以GeoServer为例） 这两种方法在使用时都可能会出现跨域问题（Console中以Access to XMLHttpRequest 开头的错误)

今天主要总结图像的几种滤波方式,见下图 五种常见的图像滤波方式：线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）；非线性滤波（中值滤波、双边滤波）。 图片来源于：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80822270侵删 1.先人为的给图像加噪声，以便后续进行滤波处理。 #给图像加噪声 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 im = cv2.imread('D:\pythonb\wx020.jpg') rows, cols, chn = im

1，为了获取视频,你应该创建一个 VideoCapture 对象。他的参数可以是设备的索引号,或者是一个视频文件。设备索引号就是在指定要使用的摄像头。一般的笔记本电脑都有内置摄像头。所以参数就是 0。你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头。之后,你就可以一帧一帧的捕获视频了。但是最后,别忘了停止捕获视频。使用 ls /dev/video*命令可以查看摄像头设备 2，cap.read() 返回一个布尔值(True/False)。如果帧读取的是正确的,就是 True。所以最后你可以通过检查他的返回值来查看视频文件是否已经到了结尾。有时 cap 可能不能成功的初始化摄像头设备。这种情况下上

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① 根据图像尺寸遍历出所有节点； ② 根据行列个数得出边界节点； ③ 画点、两点连线； ④ 将视野中心点特殊标记； ⑤ 实现当色块位于网格节点或者视野中心点时，显示坐标值在图像上； ⑥ 可调整网格间距，10、20或者40等可以被尺寸值整除的数     from collections import deque import numpy as np import cv2 import time class Painter(object): def __init__(self,img,start_point=(20,20)): self.horizons_cente

1.颜色空间转换（RGB转HSV) 为了较准确的调红色和绿色的HSV，我使用cv2.createTrackbar（）函数创建了六个滚动条 #创建HSV最低滚动条 cv2.createTrackbar('H_min','image',35,180,nothing) cv2.createTrackbar('S_min','image',43,255,nothing) cv2.createTrackbar('V_min','image',46,255,nothing) #创建HSV最高滚动条 cv2.createTrackbar('H_max','image',0,180,nothing) cv2

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