作者：王先荣前言 颜色直方图直观的显示了图像在色彩空间的分布状况，本文将讨论在EmguCv及OpenCv中跟直方图相关的一些基本操作，包括：计算、显示、处理、对比及反向投影，并谈谈在实践过程中得到的一些经验。如无特别说明，下文所提的直方图均指颜色直方图。 直方图的计算 EmguCv将OpenCv的一系列直方图函数封装
首先说一下系统与相关软件版本：Window 10 x64VS2015专业版CMake 3.17.1OpenCV4.4.0OpenCV_contrib-4.4.0CUDA10.0cuDNN7.0OpenCV4.4下载地址https://github.com/opencv/opencv/releases/download/4.4.0/opencv-4.4.0-vc14_vc15.exeOpenCV4.
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2024-03-06 06:49:06
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文章目录正文1.普通安装2.开启cuda的安装 正文官方安装说明https://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d9f/tutorial_linux_install.html1.普通安装1）安装 转载 采用源码编译的安装方式，基本也就是这种方法了，首先在官网下载你想安装的版本的opencv压缩包，下载连接如下： https://github.com/opencv/opencv/
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2024-10-28 13:09:44
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环境准备visual studio ，这里以2017为例opencv （上条博客有讲基础包怎么配置，这里不展开讲了）
opencv_contrib 一定要跟自己的opencv版本对应cmake https://cmake.org/download/
cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（如果不装gpu的支持直接忽略）cmake-gui 生
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2024-04-23 09:04:37
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这里的函数主要总结自浅墨的系列博客，总结仅为了在使用时可以快速检索具体Demo和教程请访问浅墨的Open_cv系列：访问地址1、保存图像的数据结构：MatMat myMat= imread("需要导入的图像.jpg");2、图像导入函数：imreadMat imread(const string& filename, intflags=1 );·第一个参数，const string&
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2024-08-12 19:06:58
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个人环境安装完成后的配置总结： Visual Studio Enterprise 2015； cuda_10.0.130 cudnn-10.0； opencv3.4.5 本文目录：0.安装Vsiual Studio20151.安装opencv2.安装CUDA Toolkit3.下载cudnn4.下载darknet项目：5.使用VS编译darknet项目6.验证： 0.安装Vsiual Studio
在使用深度学习进行图像处理时，借助CUDA加速功能能大大提升计算性能。本文将带你一步步解决“python opencv 支持 cuda”的问题，涉及背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等内容。
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### 背景定位
在许多图像处理相关的业务中，处理速度和性能是关键因素。用户在处理高分辨率图像时反映出处理效率不高，影响项目整体进度。
> “在处理我们的图像数据时速度
简介在Windowns操作系统下，OpenCV的imread函数支持如下类型的图片载入：Windows位图：* .bmp，*.dibJPGEG文件：* .jpeg，* .jpg，*.jpeJPEG2000文件： * .jp2PNG图片：*.png便携文件格式： * .pbm，* .pgm，*.ppmSun rasters 光栅文件：* .sr，*.ras读入模式Mat imread(const s
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2024-06-12 21:46:05
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电脑配置：Windows 10；显卡 1660Ti；Cuda 10.2； Python 3.8；Pytorch 1.9；Libtorch 10.2（与Cuda版本一致）、Opencv343（版本无所谓）一、下载路径：https://download.pytorch.org/libtorch/cu102/libtorch-2.win-shared-with-deps-1.8.1%2Bcu102.zi
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2023-11-07 15:03:39
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读入数字图像:cv2.imread(所需读入的图像的完整路径(若图像在程序下的文件夹下也可直接输入图像名称),读入图像的形式)读入图像的形式:cv2.IMREAD_CDLOR(也可写'1'):加载彩色图像,忽略透明度cv2.IMREAD_GRAYSCALE(也可写'0'):以灰度模式加载图像.cv2.IMREAD_UNCHANGED(也可写'-1'):保留读取图片原来的颜色通道.OpenCV中读入
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2024-06-25 15:11:47
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opencv——图像处理基础读，写，显示图像1.读取图像2.写入图像3.显示图像读，写，播放视频播放视频将视频写入文件捕获摄像头视频并将视频写入文件操作灰度，色彩图像操作灰度图像操作彩色图像图像通道操作通过数组索引拆分通道使用cv.split()函数来拆分通道合并图像通道图像运算加法运算加权加法运算位运算代码素材 读，写，显示图像 OpenCV中的imread(),imwrite()和imsho
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2024-04-29 11:57:19
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一、安装VS2019由于我只需要用到C++相关功能，所以只勾选了C++那个选项，右侧【安装详细信息】那栏中默认就好了，安装路径可以修改，默认安装在C盘。如果以后有其他需求需要安装其他的，可以之打开Visual Studio Installer，点击【更多】----【修改】，勾选其他内容进行安装。 考虑到以后可能会使用到VS2017或2015版本的项目，我还安装了MSVC v141和MSVC v14
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2024-08-03 22:35:24
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基于cuda配置opencl环境1、根据自己的PC的NVIDA版本选择安装对应版本的CUDA。 2、在VS2013中新建一个空的项目。 3、进入项目属性中配置属性，具体如下： （1） C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include （2） _CRT_SECURE_NO_WARNINGS（3） C:\Program F
在Linux操作系统中，使用OpenCV库来读取和处理图像是一项常见的任务。其中，imread函数是一个十分重要的函数，它可以用来加载图像文件并将其转换为像素矩阵，便于后续的图像处理操作。
在Linux中，使用imread函数需要先安装OpenCV库。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能，能够帮助开发者快速实现各种图像处理算法。在Linux系统中，可以通过包管理器安装O
原创
2024-04-17 11:29:21
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# 使用OpenCV在Java中读取图像
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在Java中使用OpenCV可以轻松地实现图像处理任务。本文将介绍如何在Java中使用OpenCV读取图像的方法。
## 步骤
### 步骤1：导入OpenCV库
首先，需要在Java项目中导入OpenCV库。可以在Maven中添加以下依赖：
```xml
or
原创
2024-05-12 03:48:36
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Imread作为常用的图像读取函数，虽然简单，但是参数的选择非常重要，直接影响到后期处理。同时在调试学习过程中也可以学习到图像处理的知识。0 函数原型(const String& filename,int flags = IMREAD_COLOR); 返回Mat对象； 
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2024-09-06 20:56:38
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建议先安装OpenCV3.2.0，再安装CUDA10.2，否则再安装OpenCV3.2.0时，会出现不兼容的情况，解决方案比较麻烦如下记录先安装CUDA10.2，否则再安装OpenCV3.2.0时，出现的问题安装CUDA10.2，这里就不介绍了，在本文底部会介绍安装OpenCV3.2.0事实证明使用conda便捷安装的opencv是阉割版，不能实现视频和摄像头的读取功能，所以需要自己手动编译。（1
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2024-05-10 18:07:35
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Abstract这是我在19年年初在上海卫宁健康AI Lab实习所做的一个小工作，主要是将一个模型从Pytorch模型下转换成C++可执行进而可以部署在服务器上。当时做的时候参考资料找不到行之有效的解决方案。摸索了很长时间最终完成，这里写出来在Windows上的整个过程。Linux下没有尝试。本机环境：OS: Windows 10 专业版, GPU: GTX 960m软件版本：CUDA 8.0 +
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2023-11-15 21:42:41
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opencv3.4 with cuda编译中的一个疑难问题的分析与解决opencv3.4 with cuda编译,环境如下:1.cmake 3.10 2.cuda9.0 3.opencv3.4 4.visual studio 2015,visual studio 2017opencv没有官方的build指南,官方提供的预编译版本中是不支持cuda的,3.X之后新加入的许多功能都需要自己编译才
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2024-10-30 17:19:45
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（细节项）在Linux下用正确的姿势配置编译安装OpenCV目录收起第一步 ：下载依赖第二步：下载源码第三步：（可选）解压opencv和opencv_contirb（git clone 不用）：第四步：移动第五步：生成makefile文件第六步：make编译安装第七步：（可选）错误处理(这里不是每个人都会遇到，没遇到就不用看这一步)第八步：配置路径第九步：测试感谢大家观看！更新时间：2021-11
