计算机视觉相关的东西很久没有更新了，今天的专栏教大家快速实现一个静态图像人脸识别的脚本，很有意思，也很容易上手。我用的语言依旧是python，使用的库是OpenCV。先来看一下做完的效果。(1)脚本实现代码import cv2
# the path of target image for face detection
imagePath = r"./image/RENLIAN.jpg"
faced
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2024-10-12 10:01:06
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# 寻找矩形的方法
## 引言
在图像处理领域，寻找矩形是一项常见且重要的任务。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库来实现寻找矩形的功能，以解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设我们有一张包含多个矩形的图像，我们需要编写程序来识别并标记这些矩形的位置。
## 解决方案
我们可以通过以下步骤来实现寻找矩形的功能：
1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 使用Canny边缘检测算
原创
2024-05-10 03:43:02
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大体思路：蓝色在RGB 有个范围，比如我用的是 “B = 118, G = 63, R = 23; //各通道的阈值设定，针对与蓝色车牌”然后将每个像素点与BGR阈值做差，在一定范围内，则显示为白色，其他为黑色，最后自己查找一下轮廓，就可以找出感兴趣的颜色区域#include <iostream>#include <opencv2\opencv.hpp>usi...
原创
2021-07-29 13:46:28
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我猜测可能是因为我修改opencv的默认安装路径，导致这个问题，于是百度CMakeList.txt该如何修找opencv4的库。slam十四讲里面，CMakeList寻找opencv4库的语句：find_package( OpenCV 4 REQUIRED ) cmakelist.txt：cmake_minimum_required( VERSION 3.2 )project( imageBa
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2021-02-27 12:37:57
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//读入、显示图像 Mat img = imread("../test.png",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);//加载彩色图像 //CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE灰度图像 namedWindow("test2",CV_WIN
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2023-07-07 23:20:22
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opencv基础学习【1】--读取并显示图片 主要的环境是python3+opencv，下面开始第一节的笔记讲解与实现。代码：1 import cv2 as cv
2
3 src=cv.imread('F:\opencv learn\p11.jpg')#读取这个路径的图片
4 cv.namedWindow('Picture', cv.WINDOW_AUTOSIZE) #创建窗口
5 c
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2023-08-01 15:54:02
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最简单的霍夫变换是在图像中识别直线。在平面直角坐标系(x-y)中，一条直线可以用下式表示。 y=kx+b 对于直线上一个确定的点(x_0,y_0)，有：y_0=kx_0+b 这表示参数平面(k-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面中的
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2024-03-13 16:06:01
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图像梯度算子简介 相信只要是懂些图像处理的知识，都知道图像梯度的含义。不知道是否考虑过为什么图像梯度如此广泛认知与使用？为什么不使用图像纹理、图像色彩、图像相位等等，在这里我并不是说上述除了图像梯度之外，其它的图像信息不重要，我只是想说图像梯度最为广泛的被研究与使用。下面我们来看一幅图像：
从上图坐标为灰度图像，右边为Laplacian算子提取的图像梯度图；现在我们来看一下左边图片中
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2024-04-18 09:22:14
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import javax.swing.Icon;import javax.swing.ImageIcon;import javax.swing.JButton;import javax.swing.JFrame;import javax.swing.JPanel;import javax.swing.UIManager;public class IconFame extends JFrame{ J
原创
2015-11-20 21:45:57
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## 使用 OpenCV 在 Python 中实现寻找方形的流程指南
在计算机视觉中，寻找特定形状（如方形）是一项常见任务，而 OpenCV 是执行此类任务的强大工具。以下是实现这一功能的具体步骤：
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| ---- | ----------
在这篇博文中，我们将讨论如何使用 Python 和 OpenCV 进行模式匹配（pattern matching），这是一项在计算机视觉领域中广泛使用的技术。无论你是要在图像中找到特定的图案，还是进行模板匹配，掌握这一技术都是至关重要的。下面，我们将详细讲述环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。
### 环境配置
在开始之前，我们需要先配置好环境。确保安装了 Python
插入头文件：#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
using namespace cv;声明全局变量:Mat img;
int threshval = 160; //轨迹条滑块对应的值，给初值160声明定义轨迹回调函数:static void on_trackba
# 使用 OpenCV 寻找拐点（拐点检测）的方法
在图像处理和计算机视觉的领域，寻找图像中的拐点（也称为关键点或角点）是一个重要的任务。拐点通常指的是图像中方向发生显著变化的位置，常见于边缘、轮廓等特征区域。利用 OpenCV 库，我们可以很方便地实现拐点检测。本文将通过一个简单的 Python 示例，逐步展示如何使用 OpenCV 来寻找图像中的拐点。
## OpenCV 简介
Open
原创
2024-08-14 06:31:29
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很久没有更新博客了。 今天更新一个小Demo，使用opencv，从本地读取一张图片。【先代码->演示结果->分析代码】OpenCV 版本: opencv-3.1.0关于环境的配置略过，大家可以搜索一下其他的教程说明。代码：#include "highgui.h"
int main(int argc, char* argv[])
{
IplImage* src = cvLoad
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2024-03-23 09:52:12
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目标• 联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象。基础还记得上一节我们做了什么吗？我们使用一个查询图像，在其中找到一些特征点（关键点），我们又在另一幅图像中也找到了一些特征点，最后对这两幅图像之间的特征点进行匹配。简单来说就是：我们在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置。这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的 找到（查询图像
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2024-06-22 18:47:36
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目标在这一章当中，我们将了解SURF的基础我们将在OpenCV中看到SURF函数理论在上一章中,我们看到了SIFT用于关键点检测和描述符。但相对缓慢,人们需要更多的加速版本。2006年,三个人,H .Tuytelaars,T. and Van Gool,L,发表了另一篇论文,“SURF:加速健壮的特征”,引入了一种名为“SURF”的新算法。正如名字所表明的那样,它是一个加速版本的SIFT。在SIF
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2024-08-29 17:39:59
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OpenCV包含了大量的机器视觉处理算法，Qt具有良好的交互界面优势。通过OpenCV完成底层算法，用Qt完成上层的应用接口OpenCV与Qt就是这样的完美组合。前面经过对Qt近两周的学习，算是对Qt有个小小认识，想着边学边做，把opencv也用起来，就有了这篇文章，其实现思路网上很多博友都已经说过，这里就总结一下思路：1. Mat Image = cv::imread……
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2024-06-11 13:02:40
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图片由很多个像素点组成的，彩色图的三通道RGB，每个通道的值在【0 文章目录一、数据读取-图像二、视频读取三、截取部分图像数据四、函数通道提取五、边界填充六、数值计算七、图像融合 一、数据读取-图像cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD.GRAYSCALE:灰度图像import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot a
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2024-02-23 22:14:20
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# Android使用OpenCV从相册中寻找相似图片集合
在日常生活中，我们常常会发现自己管理的照片越来越多，如何从中找到相似的图片集合成为了一个富有挑战的问题。OpenCV作为计算机视觉的开源库，可以为这项任务提供强大的支持。本文将带你通过一个简单的Android应用示例，使用OpenCV从相册中寻找相似的图片集合。
## 准备工作
在开始之前，确保您已经安装了Android Studi
原创
2024-10-30 03:58:04
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MSOffice办公软件下的三个主要运用程序Word,Excel,PowerPoint个个身怀绝技，Word编辑文本，Excel处理数据，PPT演示汇报，而在PPT当中插入适当的图片不仅可以让你的演讲更容易所要演示给大家看的某个观点，更重要的是它可以与人的情感之间形成一个连接，让观看者理容易理解你所要给他们的信息。那我们如何去获取这些图片信息呢？这里的图片指的是：免费的（很少听说人愿意花钱去买图片
原创
2013-09-26 10:18:47
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