opencv算法（持续更新）

滤波

均值滤波：blur 高斯滤波：GaussianBlur 中值滤波：medianBlur 双边滤波：bilateralFilter

处理后图像模糊，容易产生渐变色

去噪点

fastNlMeansDenoising

膨胀腐蚀

• 膨胀，白色区域扩大
• 腐蚀，黑色区域扩大

阈值

threshold阈值处理，处理针对每个通道，对rgb图片处理后，容易产生多种颜色，灰度图片的处理黑白单色

抠图

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mask = np.zeros([img.shape[0], img.shape[1]], dtype='uint8')
bgdModle = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdModle = np.zeros((1, 65), np.float64)
rect = (50, 0, img.shape[1]-40, img.shape[0])
cv2.rectangle(img, (50, 0), (img.shape[1]-40, img.shape[0]), (0, 0, 255), 5)
cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModle, fgdModle, 3, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
img *= mask2[:, :, np.newaxis]

或者，floodfill的方式寻找连同区域，作色

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mask = np.zeros([img.shape[0] 2, img.shape[1] 2], dtype='uint8')
cv2.floodFill(img, mask, (120, 120), (255, 255, 255),
               (100, 100, 100), (0, 0, 0), cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)

形态

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cv::Canny(src_gray, threshold_output, 80, 126, (3, 3));
cv::morphologyEx(threshold_output, closed, cv::MORPH_CLOSE, element5);//寻找封闭区域
cv::findContours(closed, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE, Point());//寻找轮廓，CV_RETR_EXTERNAL只检测最外层，contour，hierarchy二维数组

参考：https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/76400725

凸包、最小外接矩形

特征

hog

聚类算法

k均值，通过距离最小化递归知道，距离值大小稳定得到k个分类点。

参考：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-cr4s2cb0.html

opencv https 网络安全

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