内容：OpenCV 是从事CV方向工作的基础课程，以OpenCV基础，介绍传统的图像处理算法，为图像处理算法工作打下坚实的基础。图像处理方法：包括基本的图像处理方法：几何变换，形态学变换，图像平滑（去噪），直方图操作（灰度直方图），模板匹配，霍夫变换（检测圆形、椭圆）等特征提取和描述方法（使用算法提取特征、描述）：理解角点特征，Harris和Shi-Toma
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2024-05-10 17:00:15
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1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
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2023-11-24 16:42:28
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1、blur 2、GaussianBlur 3、medianBlur 4、bilateralFilter 5、腐蚀和膨胀
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2023-08-13 10:10:34
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一、简介这里主要介绍图像简单阈值处理，自适应阈值处理和Qtsu阈值处理。二、简单阈值图像处理简单阈值图像处理我们需要使用cv.threshold()函数，该函数第一个参数是图像数据（必须为灰度图），第二个参数为阈值，第三个参数为超过阈值的像素值的最大值，最后一个参数为二值化类型。 各种阈值类型计算原理如下： 以下为示例代码：import cv2 as cv
import numpy as np
f
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2024-06-20 12:14:43
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函数 文章目录函数一、图像处理函数二、其他函数三、OCR 一、图像处理函数图像基本处理cv2.imshow(name,img)name：窗口名称 ；img ：窗口内容cv2.waitkey(timeout)显示图片时间timeout，单位为ms,0代表一直显示
if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27: # 27是esc键
breakcv2.desto
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2024-04-03 07:43:22
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1 cv2.imread()：读取图片img=cv2.imread('a.jpg')2 cv2.imshow()：显示图片cv2.imshow('img',img)3 cv2.cvtColor()：色彩空间转换图像处理中有多种色彩空间，例如 RGB、HLS、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab 等，经常要遇到色彩空间的转化，以便生成 mask 图等操作。参数介绍def cvt
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2024-03-29 06:58:55
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1。滤波 Filtering filter2D() 用核函数对图像做卷积sepFilter2D() 用分解的核函数对图像做卷积。首先，图像的每一行与一维的核kernelX做卷积；然
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2023-01-05 11:46:45
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本文为《OpenCV计算机视觉实战》课程的笔记。1 图像的基本概念图像的表示：计算机中，图像由像素点组成。像素点取值：[0, 255] 数值表示图像的亮度，数值越大越亮彩色图像颜色通道：RGB，每个通道上都有一个亮度值 注：灰度图只有一个通道图像的表示：图像的每个通道都由亮度值的矩阵组成2 图像的基本操作2.1 图像的读取彩色图像：cv2.IMREAD_COLOR，读取后得到的是一个三维矩阵灰度图
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2024-02-23 11:04:04
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目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
本文已收录于Opencv系列专栏： 深入浅出OpenCV ，专栏旨在详解Python版本的Opencv，为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅，持续更新。opencv中的绘图函数1.线段绘制cv2.line( img, pts, color thickness，linetype）参数说明img ：待绘制图像color ：形状的颜色，元组如 (255,0,0)pts ：起点和终点坐标
原创
精选
2022-10-26 11:28:14
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前言 在前几篇博客中，分别就棋子的颜色识别、模板匹配等定位方式进行了介绍和实践，这一篇博客就来验证一下github中最热门的跳一跳外挂中采用的像素遍历的方法。 方法说明 像素遍历的实质依然是颜色识别。 在github中给出的方法中，采用像素遍历的方法是：从高度的1/3处开始至高度的2/3处进行遍历；首先间隔50像素进行搜索当像素的颜色和每一行开始的像素颜色不同时，认为找到了最上面的棋盘位置，
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2024-10-02 12:42:08
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计算机视觉基础-图像处理（上）-Task02 几何变换2.1 简介该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。 这次我们带
实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
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2024-02-25 13:23:56
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在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
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2024-04-13 11:22:52
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目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆
前言：基于opencv对文件夹内的所有图片进行灰度处理，直接在小工具程序上选择待处理的文件夹，对文件夹内的所有图片进行灰度处理。此方法区别于调样式风格灰色处理，而是直接把图片更换为灰度处理后的图片。选用的技术是opencv、awt，其中opencv为图片处理核心，需要引入opencv对于java支持的相
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2023-07-15 20:33:33
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以平铺的方式进行数组复制；http://blog.csdn.net/anqier1009/arti...
原创
2022-01-13 11:20:36
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光栅化 光栅化是一种将基本图元转化为二维图像的处理。转化后的图像的每个像素点都包括诸如颜色和深度的信息。因此可见，基本图元的光栅化由两部分工作组成。第一部分工作是决定窗口坐标中的哪些整型栅格区域被基本图元占用；第二部分工作是分配一个颜色值和一个深度值到各个区域。处理的结果会被传递到GL的下一个平台（片元操作），在那里利用消息区更新帧缓存中的适当区域。 图3.1图解光栅处理一个栅格区域随同它分派
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2024-05-10 00:59:41
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1、图像相关知识 1.1、模拟图像和数字图像 模拟图像又称连续图像，它通过某种物理量（如光、电等）的强弱变化来记录图像亮度信息，所以是连续变换的，容易受干扰。 数字图像亮度用离散数值表示。 1.2、数字图像的表示 计算机采用0/1编码的系统，数字图像也是利用0/1来记录信息，我们平常接触的图像都是8 ...
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2021-09-05 11:00:00
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1.图像的缩放：就是按照所给的图像将图像方法缩小 #缩放有两种：一种是绝对尺寸，一种是相对尺寸 import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt #读取图像 img1 = cv.imread('image1.jpg
原创
2022-10-21 10:11:33
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