1.需要先下载opencv然后进行编译编译的文章我之前贴过了，需要的可以点这个链接 我的样本是车辆检测，一共准备了8000+的正样本和负样本 然后在到编译完后的opencv3.4.3文件中找到opencv_createsamples和opencv_traincascade应用程序 opencv_createsamples:用于准备训练数据的正样本和测试样本 opencv_traincascade分
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2024-03-23 09:28:12
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OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，有两种方法可以访问。 第一种是，在代码开头的适当位置，加上 usingnamespace cv; 这句。另外一种是在使用OpenCV类和函数时，都加入cv::命名空间。不过这种情况难免会不爽，每用一个OpenCV的类或者函数，都要多敲四下键盘写出cv::，很麻烦。在代码开头的适当位置，加上using namespace cv; 这句。于是
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2024-07-08 15:19:49
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先贴一下完整的工程代码：#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <
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2024-03-28 09:02:27
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现在比如说我有这么一张图： 我想要从中提取出"圆"的部分，那该怎么做呢？用霍夫圆变换？No，万一它不是一个标准的圆呢？所以，这里采用轮廓发现的方法来查找"圆"。解决思路: 1、二值化； 2、形态学操作（开运算+闭运算）； 3、轮廓点查找； 4、坐标查找。首先将图像进行二值化，轮廓点查找需要二值化图像。先使用闭操作去除图片最上面那一大块中的白色小点，这可以把它叫做联通。再使用开操作去除其余的黑色小点
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2024-02-19 14:05:41
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1、matlab获取彩色图像像素值的方法
img=imread('test.jpg');
img1=img(:,:,1);
img2=img(:,:,2);
img3=img(:,:,3);三通道排序分别对应彩色图像的rgb三通道
2、opencv中获取图像像素的方法
方法一：
IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0);
CvScalar pixel
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2023-12-19 15:51:43
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_________________________________________________________________________________________________________________________________批处理（dir/a/s/b）例：某目录下有a、b、c、d、e、f、g、h、j的图片和一个文件夹JN，里边包含一张图片john.jpg我们在该目
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2024-04-27 15:58:01
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# Python实现图片中衣服颜色的修改
在数字图像处理中，修改图像中特定区域的颜色是一项常见的任务。例如，我们可能想要给一张包含人像的图片中的衣服换个颜色。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来实现这一功能，并提供详细的代码示例。
## 需求分析
本方案的目标是从一张图片中识别出衣服的区域，并将其颜色改变为指定的颜色。为实现这个目标，我们可以按以下步骤进行：
1. 读取图片。
python 常用的图像处理技术有两种方法，一种是 opencv，另一种是 pytesseract。 opencv 进行图像处理的话，我们需要安装 opencv-python 和 numpy 这两个库，直接用 pip install 安装就好了。numpy 的作用是：进行科学计算的基础软件包，我们后续处理会涉及到大量的科学计算，到时候就用到了。
下面先测一下能不能用。import cv2
img
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2023-06-15 10:16:13
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我使用OpenCV中的KNeest或SVM特性来实现简单的文字识别OCR。下面是我实现的步骤，学习学习1)我的第一个问题是关于OpenCV示例附带的数据文件。我想知道文件里有什么。它包含一个字母，以及该字母的16个特征。和this SOF帮我找到了。本文对这16个特征进行了说明。使用Holland分类器进行字母识别2)如果不了解这些特性，就很难做。所以能实现就好，我没有太关注性能以下是我的训练数据
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2024-03-06 10:00:46
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文章目录一、基本原理1、载入训练图片：2、图片分割：3、灰度处理：4、数据矩阵化：5、分配训练集与测试集：6、将训练测试集进行标定：7、创建KNN邻近：8、使用测试集：二、具体代码1、训练与测试准确率代码2、通过训练模型对某张500*500像素图片进行识别附录1、训练图片2、测试图片 一、基本原理1、载入训练图片：读取OpenCV安装目录下手写图片合集(图片地址：opencv\sources\s
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2023-11-03 12:58:51
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要求输入一张信用卡的图片，将上面的数字识别出来并写在卡上。 即： 由 变为：实现过程1、首先导入相关的模块。# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import cv2
import myutils # 自己写的py文件，文章结尾会讲2、定义绘图函数。# 绘图展示
def cv_show(na
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2024-02-23 19:34:31
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haarcascade_eye.xmlhaarcascade_frontalface_alt2.xml放在程序目录下： #include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv\cxcore.h>
#include <stdio.h>
#include "
原创
2023-05-09 17:50:24
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物体的形状识别[1]是模式识别中一个基本问题，也是一个重要问题，其广泛应用于图像分析、计算机视觉和目标识别等领域。人类可以很容易地识别物体的形状，但是对于计算机来说，自动识别任意物体的形状却相当困难。物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础。一般来说，我们对物体的识别更注重于它们的形状，而物体的纹理、颜色次之，因此如何表示形状以及比较形状间的差异在机器
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2024-09-04 16:27:03
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# OpenCV中的直角检测
在计算机视觉和图像处理的领域中，直角的检测是一个非常基础和重要的任务。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来检测图像中的直角，并提供相应的代码示例。
## 什么是直角？
直角是一个角度为90度的角。在几何学中，直角是两条线段相交所形成的角度。直角可以在许多实际场景中找到，例如建筑物的墙角、家具的角落等等。
## 使用OpenCV检测直角
原创
2023-07-24 03:56:23
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龙源期刊网基于Python的图片文本识别系统的研究作者：韩琳2019年第20期近年来随着计算机技术的不断发展，Optical Character Recognition（光学字符识别，简称“OCR”）应用的领域更加的广泛，而图片文字识别就是其中重要的一个。目前图片文字识别的准确率并没有达到100%，这也成为了图片文字识别发展领域的一大瓶颈，因此要去探索一个好的图片文字识别算法是非常有意义的。图片文
文章目录十四、图像分割与修复1、图像分割1.1 分水岭法1.2 GrabCut法1.3 MeanShift法2、视频前后景分离(视频背景抠图)3.1 MOG2去背景3.2 GMG去背景3、图像修复 十四、图像分割与修复1、图像分割图像分割： 将前景物体从背景中分离出来。图像分割的方法：传统的图像分割方法
分水岭法GrabCut法MeanShift法背景抠图基于深度学习的图像分割方法1.1
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2024-02-21 10:58:04
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# OpenCV Python 图片中的内容识别
