作为一个大三的计算机专业的学生，以后的方向是计算机视觉，OpenCV自然是必经之途。前一段时间粗略地浏览了一些OpenCV和机器学习的知识，发现囫囵吞枣还是有很多地方不明白。决定从头踏踏实实地重新学一次OpenCV。写这个系列的博客借鉴了国内外的一些教程，也是督促自己坚持，同时希望为和我一样的广大的初学者朋友提供帮助。一.Python3.7的安装与配置首先不得不说python的安装方式越来越人性化
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2023-09-27 13:33:20
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概述在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 一提到角点检测，最常用的方法莫过于Harris角点检测，opencv中也提供了Harris角点检测的接口，即cornerHarris()，但是Harris角点检测存在很多缺陷（如角点是像素级别的，速度较慢等），opencv
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2024-01-08 17:26:42
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本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。强烈推荐ipython
无论你工作在什么项目上，IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab，可以进入PyLab模式，已经导入了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使用相关库的功能。这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPy
opencv 特征点提取、匹配（一）opencv中特征点提取和匹配步骤： 提取特征点 生成特征点的描述子 特征点匹配opencv对应类： 图像特征点的提取 — FeatureDetector 特征点描述子生成 – DescriptorExtractor 特征点的匹配 – DescriptorMatcher （可从这三个基类派生出了不同的类来实现不同的特征提取算法、描述及匹配）特征提取
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2023-10-10 11:21:26
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一：角点检测什么是角点，难道是角落里面的点？我们知道，比如说墙角，他有往左延申的边缘，又有往右延申的边缘，那么这样的概念同样可以帮助我们理解图像的角点检测。其实我们人眼对于角点的识别是通过一个小窗口来实现的，如下面这张图所示，如果在各个方向上移动这个小窗口，窗口内的灰度发生了较大的变化，那么说明窗口内存在角点。如果在各个方向上移动，灰度变化为0，则这一块区域是平坦区域如果只有一个方向移
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2024-01-02 17:12:42
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在计算机视觉领域，使用 Python 的 OpenCV 库处理噪点问题是一个常见的挑战。噪点可能源于图像传感器、环境光照变化等因素，而有效地去除噪点对图像的清晰度和后续处理任务至关重要。本文将详细记录解决“python opencv 噪点”问题的过程，从背景定位、参数解析，到调试步骤、性能调优、排错指南，最后探讨生态扩展，帮助读者系统性地了解相关技术。
### 背景定位
在图像处理的实践中，噪
createTrackbar(const string& trackbarname,
const string& winname,
int* value, int count,
在这篇博文中，我将系统地整理如何利用 Python 和 OpenCV 实现物品移动的判断。通过一系列的环境准备、集成步骤以及实战应用，搭建一个简易的实时物体检测系统。
### 环境准备
首先，确保你拥有 Python 和 OpenCV 的开发环境。以下是我的环境准备步骤：
#### 依赖安装指南
在命令行中运行以下命令安装所需库：
```bash
pip install opencv-p
# Python OpenCV 绘制点的简单指南
Python 的 OpenCV 库是一种强大的计算机视觉工具，可以轻松实现图像处理和视频分析。在这一讲解中，我们将深入探讨如何使用 OpenCV 在图像上绘制点，并附带代码示例。
## 什么是 OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了众多功能，包括图像
原创
2024-09-10 03:55:25
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# 基于Python和OpenCV的移动行人检测
行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，广泛应用于智能监控、无人驾驶、增强现实等场景。利用Python和OpenCV，我们可以实现移动行人的检测。本文将介绍如何使用OpenCV中的HOG (Histogram of Oriented Gradients) 描述符进行行人检测，并用一些示例代码来演示这一过程。
## HOG行人检测简介
HOG
package com.opencv;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
public class Ope
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2024-10-28 20:38:30
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首先说一下，本系统所使用的开发环境版本是计算机系统Windows 10、Visual Studio 2013、Opencv3.1.0和Kinect SDK v2.0。vs2013需要vc12，如果VS版本更高的话可以使用较高版本的opencv，最好是vs、opencv版本一致，不然很容易出现问题。Kinect sdk可直接从官网下载，OpenCV的
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2024-03-08 16:08:44
174阅读
1 前备知识图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有- 均值去噪声- 高斯模糊去噪声- 非局部均值去噪声- 双边滤波去噪声- 形态学去噪声2 所用到的主要OpenCv API/** @brief Blurs an image using the normalized box filter
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2023-07-04 22:43:17
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这是图像处理的第一章，简单地说一下OpenCv的基础功能图像的读取 图像的显示 访问图像的像素值这一节，我将会介绍一下各种噪声的类型，并且添加两三种常见的噪声将图像读入到Mat后，有三种方式访问Mat中的数据：通过指针 使用迭代器调用at相信大家已经对这些基础中的基础了解的很不错了，所以我就直接开始介绍主题，噪声 (以下的介绍为其他博客找到的)图像噪声图像噪声是图像在获取或传输的过程中受到随机信
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2023-11-13 22:22:49
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本篇补充暑假学opencv遗漏的相关知识点一、图像的基本操作1.1图像上绘制图形绘制直线cv.line(img,start,end,color,thickness)参数：img:要绘制直线的图像 Start,end: 直线的起点和终点 color: 线条的颜色 Thickness: 线条宽度绘制圆形cv.circle(img,centerpoint, r, color, thickness)参数：
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2023-11-13 13:19:25
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## Python OpenCV去除离群点
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要处理图像数据。在图像处理中，离群点是指与其他数据点明显不同的异常值。如果我们想要进行准确的图像分析和处理，就需要将这些离群点去除掉。这篇文章将教你如何使用Python和OpenCV库去除图像中的离群点。
### 整体流程
首先，让我们看一下整个去除离群点的流程。我们将分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-07-15 14:01:26
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# Python Opencv去噪点的实现
## 1. 简介
在图像处理中，噪点是常见的问题之一。噪点是由于图像采集设备的限制或传输过程中的干扰引起的。为了提高图像质量和准确性，我们需要去除这些噪点。本文将教会你如何使用Python的Opencv库来去除图像中的噪点。
## 2. 整体流程
下面是实现Python Opencv去噪点的整体流程：
```mermaid
flowchart
原创
2024-01-21 06:39:37
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# 使用 OpenCV Python 添加高斯噪声
在计算机视觉中，高斯噪声是一种常见的干扰。在这篇文章中，我们将学习如何使用 OpenCV 和 Python 为图像添加高斯噪声。下面是我们需要遵循的步骤流程。
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------
# Python OpenCV提取角点
## 介绍
在计算机视觉领域，角点是指图像中明显的、有纹理的、不受尺度、旋转和光照变化影响的特殊点。角点提取是图像处理和计算机视觉中的重要任务之一，它在众多应用中起着关键作用，比如目标检测、图像配准和三维重构等。
Python与OpenCV是目前广泛应用于计算机视觉领域的开发工具，它们提供了丰富的函数和工具包来处理图像和视频。本文将介绍如何使用Pyth
原创
2024-02-12 08:57:05
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球运动轨迹识别（1）python基础及opencv简单介绍由于电赛做的板球系统，需要识别小球运动轨迹，总体来说，想实现这个功能并不困难，但是也算是一波三折。。。下面会通过树莓派，python，opencv，openmv，四个部分介绍。python理解并可以自行利用opencv所需python基础： 如果学过c语言或者其他语言将有助于学习python，python是一门语法及其简单的语言，推荐入门
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2023-12-10 12:43:30
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