OpenCV的2.4.7.版本生成了python的CV2模块，可以直接载入；有兴趣的可以参考这个教程：http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9080047 不过可惜的是，这个教程只是针对CV2 的；Tips1：...
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2014-02-25 14:19:00
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CV_32FC1和CV_64FC1，前者是32位数据，后者是64位数据。因此前者类型的数据必须以指向32位数据类型的指针存取，否则会报错，而后者类型的数据必须以指向64位数据类型的指针存取，否则会报错。 也就是说，你如果用cv_32fc1，那么后面对该矩阵的输入输出的数据指针类
原创
2014-01-14 17:44:00
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# 从CV_8UC1到CV_16UC1：图像深度转换的实现
在图像处理领域中，我们常常需要对图像的深度进行转换，以满足不同算法对图像格式的要求。本文将介绍如何将一个8位无符号整型单通道图像（CV_8UC1）转换为一个16位无符号整型单通道图像（CV_16UC1）的过程。我们将使用Python和OpenCV库来实现这一转换过程。
## 准备工作
在进行图像深度转换之前，我们首先需要安装Open
原创
2024-05-25 06:49:30
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#include #include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"#ifndef _DEBUG#pragma comm
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2023-05-16 15:16:16
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开头一下上一篇学习完了图像的基础操作，这一篇博客是记录图像处理的一部分。回顾python版的OpenCV第二篇，对于相关的图像处理也有一定的了解。视频参考B站，也是一位计算机视觉的大佬推荐。...
原创
2023-02-15 11:20:23
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任务题目1、下载VMware Workstation 2、来实验室获取iso镜像文件完成Ubuntu 16.04系统安装 3、自行查找opencv3或者4系列在linux系统中的安装，推荐opencv4.1.2或3.4.3 4、成功通过c++调用opencv函数库中的摄像头打开，截图上传到opencv任务一第一步1.直接从网页上下载VMware Workstation第二步来实验室获取iso镜像文
提取轮廓在OpenCV里有一个函数
cvFindContours
：
<p></p><div style="font-family: Consolas, 'Courier New', Courier, mono, serif; font-size: 12px; background-color: rgb(231, 229, 22
一、cv缺陷检测我们知道，opencv是一个非常优秀的计算机视觉图像处理算法库，它给我们封装了好多基本的图像处理算法，免去了让我们重复造轮子的麻烦，今天我就用传统算法，根据实际工程项目，手把手教你做一个最典型的产品缺陷检测项目案例，虽然这个案例与实际生产还存在一定的差距，但是这个检测流程已经很接近实际生产了。我们先看一下测试结果：这个检测的主要需求就是，根据视频流中流水线上的产品，通过每一帧图像，
原创
2024-07-26 10:00:18
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要将图像从 sRGB 格式转换为 DCI-P3 格式，您需要使用适当的线性转换矩阵。在 OpenCV 中，这通常涉及使用色彩转换函数，但 OpenCV 默认情况下不直接支持 sRGB 到 DCI-P3 的转换。因此，您需要手动计算并应用转换矩阵。转换矩阵取决于两个色彩空间的原色和白点坐标。首先，您需要获取这两个色彩空间的色度坐标：sRGB 色彩空间的原色坐标。DCI-P3 色彩空间的原色坐标。然后
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2024-09-17 20:48:18
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在Python中将图像数据转换为OpenCV的`cv_32sc1`类型（即32位signed整型单通道图像）可能会遇到各种挑战。通过以下步骤记录下如何解决这个问题，确保在部署过程中获得清晰而高效的转变。
### 环境预检
为了确保在开发和部署过程中不会遇到意外问题，请首先检查系统要求。以下是最低系统要求：
| 参数 | 要求 |
|-----
1.CV_8uc1 CV_8uc2 CV_8uc3 CV_8uc4 的说明 CV_8uc1 单颜色通道 8位 CV_8uc2 2颜色通道 16位 CV_8uc3 3颜色通道 24位 CV_8uc4 4颜色通道 32位
原创
2024-07-30 15:38:14
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当用于计算透视变换时，cv2.findHomography() 和cv2.getPerspectiveTransform() 之间的区别主要在于输入和输出的形式以及使用场景。一、区别1.输入形式：cv2.findHomography()：它接收两组匹配的点（通常是至少四对点），每组点之间对应关系已知，并且这些点不需要是矩形的四个角。这些点可以是图像中的任意四个点，因此可以用于更一般的图像配准和拼接
cvmGet和cvmSet中的bug
2008-03-11 22:40
// 源码如下。也就是说只支持CV_32FC1(float)和CV_64FC1(double)的类型
// 对于U类型的数据，可以使用cvSet2D进行读写
CV_INLINE double cvmGet( const CvMat* mat, int row, int col )
{
int t
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2023-06-17 07:25:13
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data 2019 Publications: 1. Ai, K., Avital, E. J.,Shen, X., Samad, A., \& Venkatesan, N. (2018).Surface Curvature Effects on Performance of a Laborator
原创
2021-07-28 13:53:27
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CVCVCV一 ICCV二 ECCV三 CVPR四 NIPS五 IJCAI六 ICLR七 AAAI
原创
2021-08-02 14:36:32
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