高斯模糊GaussianBlur灰度转换cvtColor计算梯度Sobel/Scharr非最大信号抑制高低阈值输出二值图像APIcv::Canny(InputArray src,//8-bit的输入图像OutputArray edges,//输出边缘图像,一般都是二值图像,背景是黑色double threshold1,//低阈值,常取高阈值的1/2或者1/3double threshold2,//高阈值int aptertureSize.//Soble算子的size,通常3*3,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-07-13 18:22:21
                            
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            本文主要以代码(java)的形式,修复重构了一种自适应阈值的Canny边缘检测算法。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-09-09 06:39:25
                            
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            在图像处理中,经常会在经过多种图像处理算法之后,需要决定最终保留哪部分像素,或者在保留其他像素的情况下忽略低于或高于某个值的像素。OpenCV函数threshold()可以完成这些任务。这就是图像阈值处理。其基本思想是给定一个阈值,然后根据灰度值是否低于或高于阈值,来决定保留哪些像素。也可以把阈值看作是一个非常简单的卷积或滤波操作,它使用1×1内核,然后在该像素上执行卷积操作:double cv:            
                
         
            
            
            
            #include<opencv.hpp>
#include<highgui.hpp>
#include<imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
/*
OpenCV中提供了自适应阈值化函数adaptiveThreshold(),该函数有两种自适应阈值化类型参数可供选择
,用来对当前像素点与领域像素            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-03 16:00:24
                            
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            import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('cc.jpeg',0)img = cv2.medianBlur(img,5)ret,th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)th2 = cv2.adaptiveThreshol            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            opencv3 lib opencv_aruco346d.lib opencv_bgsegm346d.lib opencv_bioinspired346d.lib opencv_calib3d346d.lib opencv_ccalib346d.lib opencv_core346d.lib ope            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            OpenCV 3 的改动在哪?C 风格的API很快将会消失,完全被C++的API替代,代码更加简洁            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-06-25 07:16:38
                            
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              记录下笔者源码编译 opencv 的过程( Ubuntu 环境下 ),以及某些报错的解决方法,希望可以帮助有需要的人...  源码编译 opencv 的主要流程  1.获取 opencv 源代码,用户可以在 opencv-github 获取对应版本的 opencv 源代码,并将其解压;upzip opencv-3.2.0.zip -d ~          //解压 .zip 文件,            
                
         
            
            
            
            
                    分两部分: 
(一)  下载glut,并将其放置到适当的位置 
(二) 进行vs2005项目属性配置 
 
 OpenGL作为当前主流的图形API之一,它在一些场合具有比DirectX更优越的特性。 
1、与C语言紧密结合。 
OpenGL命令最初就是用C语言函数来进行描述的,对于学习过C语言的人来讲,OpenGL是容易理解和学习的。如            
                
         
            
            
            
            摘要:本文简单介绍鸿蒙系统 + Hi3861 的WiFi小车开发适合群体:适用于润和Hi3861开发板13.1 小车介绍基于鸿蒙系统 + Hi3861 的WiFi小车首先,我们得有一套WiFi小车套件,其实也是Hi3861 加上电机、循迹模块、超声波等模块。小车安装完大概是这样:13.2 电机驱动我们这里先只做最简单的,驱动小车的电机,让小车跑起来。电机的驱动板如下图,目前电机驱动芯片用的是L91            
                
         
            
            
            
            虽然安装过很多次的OpenCV了,但是每次安装还总是一不小心就会安装错误,实在令人纠结,为了防止遗忘特记录下安装步骤,同时也供朋友们作为参考O(∩_∩)O~  安装之前提醒大家看清系统的版本,不同版本系统之间会有一些不同,避免浪费不必要的时间。我们从设置系统环境变量开始:1、将系统变量中的PATH后面加上 C:\opencv3.1\opencv\build\x64\vc12\bin&nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-10-31 14:24:24
                            
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            一、参考资料从源码安装OpenCV,使用python在ubuntu下安装opencv4.1.0详细步骤ubuntu16.04下编译安装OpenCV3.4.5步骤(超详细)ubuntu:安装及使用OpenCV4.1.0(C++/python)OpenCV 4.1.0 安装官方文档OpenCV3.3+CUDA9.0+Cmake3.9 环境搭建linux平台编译cuda版本opencv编译opencv            
                
         
            
            
            
            #include <opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){	Mat img = imread("./test.jpg");	cvtColor(img, img, CV_BGR2GRAY);	for (int i = 0; i < img.rows; ++i) {		for (int j = 0; j < img.col            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-07-13 18:22:30
                            
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                个人接触Opencv没多久,有很多地方理解有误,还望各位大神指出,写博客只要是为了增加记忆,方便以后复习。之前就学习过Opencv的相关知识,一直没时间做个系统的整合,今天开始慢慢把以前学习的慢慢整合。    Opencv(Open Source Computer Vision Library)是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库,它实现了图像处理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-26 22:40:07
                            
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            《Opencv3编程入门》学习笔记记录一下在学习《Opencv3编程入门》这本书时遇到的问题或重要的知识点。第五章 core组件进阶一、访问图像中的像素(一)图像在内存之中的存储方式图像矩阵的大小取决于所用的颜色模型,确切地说,取决于所用通道数。灰度图像多通道图像(二)颜色空间缩减若矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像,这种存储格            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            之前写过一篇博客编译opencv4.3.0,目的是使用surf算法。而这一次不仅要使用surf算法,还要使用yolov3,所以又重新编译一次opencv4.3.0。编译平台/依赖:opencv4.3.0 opencv_contrib-4.3.0(版本要和opencv一样) win10 CMake3.15.1 VS2017 python3.7.5 CUDA10.2 CUDNN(版本要和CU            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            阈值分割像素图 原始图像像素图 见下面 红色线:标注一条阈值线二进制阈值化 首先设定一条阀值线 如127 大于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255) 小于127的像素点灰度值设为0 9.png)反二进制阈值化首先设定一条阀值线 如127 大于127的像素点灰度值设为最小为0 小于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255)截断阈值化 首先选定一个阀值,大于该阈值的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 void adaptiveThreshold(InputArray src, 
2     OutputArray dst,
3     double maxValue, 
4     int adaptiveMethod,
5     int thresholdType, 
6     int blockSize, 
7     double C);
函数功能
对一幅灰度图像进行二值化,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV(C++)学习笔记(二)----二值图像处理 文章目录OpenCV(C++)学习笔记(二)----二值图像处理阈值化自适应方法OTSU阈值法Triangle阈值法—三角法腐蚀与膨胀腐蚀膨胀开运算与闭运算连通区域分析两步法轮廓Blob检测 阈值化OpenCV中阈值函数double cv::threshold(InputArray src,
                    Outp            
                
         
            
            
            
            在图像处理领域,自适应滤波器是一种在不同场景下动态调整参数的技术,尤其是在去噪和增强图像细节方面。使用 Python 的 OpenCV 库,我们能实现高效且灵活的自适应滤波。本文将详细探讨在 Python OpenCV 中实现自适应滤波的完整过程,包括背后的技术痛点、演进、架构设计、性能调优等要素。
### 背景定位
在早期的图像处理项目中,我们常常面临图像噪声对后续分析的影响,传统的滤波器无