opencv-119-利用Grabcut图像分割进行背景替换
知识点使用Grabcut实现图像对象提取，通过背景图像替换，实现图像合成，通过对背景图像高斯模糊实现背景虚化效果，完整的步骤如下：
ROI区域选择
Grabcut对象分割
Mask生成
使用mask，实现背景与前景的高斯权重融合
代码（python）12345678910111213141516
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opencv-120-二维码检测与识别
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opencv
知识点OpenCV在对象检测模块中QRCodeDetector有两个相关API分别实现二维码检测与二维码解析:
12345678910111213141516171819202122232425# 检测二维码bool cv::QRCodeDetector::detect( InputArray
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opencv-116-决策树算法 介绍与使用
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opencv
知识点OpenCV中机器学习模块的决策树算法分为两个类别，一个是随机森林(Random Trees)、另外一个强化分类(Boosting Classification)。这两个算法都属于决策树算法。
1234567virtual float cv::ml::StatModel::predict(
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opencv-113-利用KMeans图像分割进行主色彩提取
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opencv
知识点KMeans分割会计算出每个聚类的像素平均值，根据这个可以得到图像的主色彩RGB分布成分多少，得到各种色彩在图像中的比重，绘制出图像对应的取色卡！这个方面在纺织与填色方面特别有用！主要步骤显示如下：
读入图像建立KMenas样本
使用KMeans图像分割，指定分类数目
统计各个聚类占总像素比
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opencv-114-KNN算法介绍
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opencv
知识点OpenCV中机器学习模块的最近邻算法KNN， 使用KNN算法实现手写数字识别，OpenCV在sample/data中有一张自带的手写数字数据集图像，0~9 每个有500个样本，总计有5000个数字。图像大小为1000x2000的大小图像，分割为20x20大小的单个数字图像，每个样本400个像
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opencv-115-KNN算法的使用
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opencv
知识点OpenCV中机器学习模块的最近邻算法KNN， 对使用KNN训练好的XML文件，可以通过算法接口的load方法加载成为KNN分类器，使用findNearest方法进行预测。OpenCV KNN预测方法参数解释如下：
123456789101112virtual float cv::ml::KN
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opencv-112-利用KMeans图像分割进行背景替换
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opencv
知识点KMeans可以实现简单的证件照片的背景分割提取与替换，大致可以分为如下几步实现
读入图像建立KMenas样本
使用KMeans图像分割，指定指定分类数目
取左上角的label得到背景cluster index
生成mask区域，然后高斯模糊进行背景替换
代码（c++,python）123
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python 列表生成器简单案例
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python
场景一将文件中逐行读取的一个完整语句，按逗号分割单词，去掉首位的空字符，并过滤掉长度小于 3 的单词，最后返回由单词组成的列表。
123text = " today, is , sunday"text_list = [s.strip() for s in text.split(',') if le
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opencv-111-KMeans图像分割
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opencv
知识点KMean不光可以对数据进行分类，还可以实现对图像分割，什么图像分割，简单的说就要图像的各种像素值，分割为几个指定类别颜色值，这种分割有两个应用，一个可以实现图像主色彩的简单提取，另外针对特定的应用场景可以实现证件照片的背景替换效果，这个方面早期最好的例子就是证件之星上面的背景替换。当然要想实
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opencv-109-BLOB特征分析(simpleblobdetector使用)
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opencv
知识点BLOB是图像中灰度块的一种专业称呼，更加变通一点的可以说它跟我们前面二值图像分析的联通组件类似，通过特征提取中的SimpleBlobDetector可以实现常见的各种灰度BLOB对象组件检测与分离。使用该检测器的时候，可以根据需要输入不同参数，得到的结果跟输入的参数息息相关。常见的BLOB分
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