在讲解Mat之前，先来介绍一些基础知识。 阵列的数据类型 阵列的数据类型定义了为阵列的每个元素（图片中的像素）分配的比特数以及如何使用这些比特数表示元素的值。任何阵列的元素都应该有下面数据类型的一种： 单通道阵列CV_8U （8 bit 无符号整数）CV_8S （8 bit 有符号整数）CV_16U（16 bit 无符号整数）CV_16S （16 bit 有符号整数）CV_32S （32 bit
# 使用Python OpenCV实现指定区域检测
在计算机视觉的领域中，使用OpenCV库进行图像处理是非常常见的。今天，我将指导您如何在Python中使用OpenCV检测图像的指定区域。以下是整个实现过程的步骤：
## 流程步骤
以下是实现“Python OpenCV指定区域检测”的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2
三、大型数组类 OpenCV3对大型数据的存储，具有代表性的是 cv::Mat和cv::SparseMat 类型。 cv::Mat针对的是密集连续性的存储，大多数的图像数据被存储为这种类，即使数据为空，预留的存储空间仍然存在；而cv::SparseMat针对的是稀疏的存储方式，只有数据不为0才保留空间，否则不会预留。显然cv::SparseMat存储更为节省空间
前言在OpenCV中我们有时候提取样本的时候可能会通过颜色来进行提取，那HSV颜色空间在这个时候就可以加以利用上了，本章主要是解决HSV颜色空间（摘自网上文章，在此留用），用于对HSV一个基本的认识了解。HSV颜色系统简介HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统，在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见，因为它更符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜色
引言前面的文章中，我们有用过图像方法或者缩小的函数 resize() ，这个函数既可以放大图像，也可以缩小图像，其中：缩小图像：一版使用 CV_INETR_AREA (区域插值)来插值。放大图像，一般使用 CV_INTER_LINEAR (线性插值)来插值。图像缩放除了可以使用函数 resize() ，还有另外的一种方式 —— 「图像金字塔」。 图像金字塔是什么？在说清楚什么事图像金字塔之前，
一、批量读取图像并截取所需区域import osimport cv2 for i in range(1,201): if i==169 or i==189: i = i+1 p
原创
2018-09-19 21:23:59
1437阅读
2021.3.27OpenCV04Mat对象的操作-图像复制克隆-转灰度空间-显示像素点的值-显示行列-create方式创建mat对象
l
Mat
对象
OpenCV2.0
之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏的问题，是面向对象的数据结构。分了两个部分，头部与数据部分 l
IplImage
是从
2001
年
OpenCV
发布之后
opencv 实时识别指定物体一. 引入
opencv人脸识别大家应该都听说过，本篇目的是利用opencv从视频帧中识别指定的物体，并框出来，且可以保存截取到的物体图片，会将整个流程都讲一下,包括训练自己的分类器，使用训练好的分类器进行识别。这里以识别舌头为例。
二. 环境：
1. py
参考连接：https://github.com/informramiz/opencv-face-recognition-python项目背景对“待分类”中的每一个图像，根据模式识别算法判断它与“已知类别”中哪一个图像最相似。 如果最相似的图像与它的文件名前四个字符相同，则说明识别正确，否则是识别错误。 计算出识别率：“待分类”中识别正确的图像个数 除以 “待分类”中的图像总数。项目中的主要算法:局
本次要整理记录的内容有：通过HSV色彩空间提取具有某种色彩范围的区域和像素统计。HSV色彩空间提取色彩范围 一般我们所使用的图像都是RGB图像，也就是具有R、G、B三通道的图像，每个通道的取值范围为[ 0 , 255 ]。而HSV图像同样是应用十分广泛的一种图像类型，它分为H、S、V三个通道，分别为色调、饱和度、亮度，其中H的取值范围是[ 0, 180 ]，S和V的取值范围是[ 0 , 255 ]
两种类型：基于像素的移动目标检测和基于区域的移动目标检测。1，帧差，采用gray图像进行帧差（1）gray_pre 与 gray_aft进行帧差，并进行之后的阈值判断区分出前景背景#include "iostream"
#include "highgui.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "imgproc/imgproc.hpp"
#include
1 # coding: utf-8
2
3 '''
4 第13章主要介绍：颜色空间转换
5 '''
6
7 import cv2
8 import numpy as np
9
10 '''
11 经常用到的颜色空间转换是: BGR<->Gray 和 BGR<->HSV
12 cv2.cvtColor(input_image , flag),fla
1.高斯模糊 常用的模糊算法有两种，一种是均值（盒子），一种是高斯。 现在我们来介绍一下高斯模糊 首先我们了解一下什么是模糊模糊就是对图像进行平滑化处理。 平滑化处理，就是用平滑滤波函数，生成卷积核对应的权重，然后对图像进行卷积操作。均值模糊可以做到让图片模糊，但是它的模糊不是很平滑。 不平滑主要在于距离中心点很远的点与距离中心点很近的所带的权重值相同，产生的模糊效果一样。 而想要做到
Python部落(python.freelycode.com)组织翻译，禁止转载，欢迎转发。利用Opencv中的Houghline方法进行直线检测---python语言在图像处理中，霍夫变换用来检测任意能够用数学公式表达的形状，即使这个形状被破坏或者有点扭曲。下面我们将看到利用HoughLine算法来阐述霍夫变化进行直线检测的原理，把此算法应用到特定图像的边缘检测是可取的。Houghline算法基
软件环境：Qt5.5.1，msvc2012编译器，OpenCV2.4.9处理图像：CCD相机采集的一个绿色光斑，背景色是黑色。（PS：图像存在很多噪声，暂时不做处理）目的：定位光斑所在位置，并裁剪。将实现函数写在Qt一个按键上，点击按键调用函数；1、代码分段解释：IplImage* src = cvLoadImage("D:/1.bmp",-1);
cvSmooth(src,src,CV_BLUR
转载
2023-07-16 19:25:04
376阅读
我用的Python3.6，OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样，OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。本文说白了就是个简单的查找轮廓，并且绘制轮廓。简单说一下这俩个函数用法。函数cv2.findContours()有三个参数。第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。而返回值根据OpenCV版本不同也不一样，但这俩个版本都会返回一个元组
源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
Shape Detection轮廓检测contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method)第一个参数输入图像，第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种： 1.cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 2.cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 3.cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面
# 使用Python OpenCV创建指定区域蒙版
使用OpenCV，我们可以利用图像处理的强大能力在图像上应用各种效果。创建蒙版是一种在图像处理和计算机视觉中常用的技术。本文将介绍怎样使用Python的OpenCV库在指定区域创建蒙版。我们将详细阐述工作流程、代码示例以及一些应用场景。
## 1. 项目描述
我们需要在图像的特定区域创建一个蒙版。蒙版可以用来隐藏或显示图像的某部分，通常在图
前一段时间小白分享过关于图像修复技术介绍的推文（点击可以跳转），有小伙伴后台咨询能不能分享一下关于图像修复的项目或者程序。今天小白带着满满的诚意，带来了通过OpenCV实现图像修复的C++代码与Python代码。图像修复技术应用在什么地方呢？想想一下，我们有一张非常棒的相片，但是由于时间比较久远，没有电子版留底，而纸质版的又十分不便于保存。因此长采用扫描的方式获得电子版。但是非常不幸，扫描过程中落
