函数cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]])概述：利用Sobel算子进行图像梯度计算参数：src：输入图像 ddepth: 输出图像的深度（可以理解为数据类型），-1表示与原图像相同的深度 dx,dy:当组合为dx=1,dy=0时求x方向的一阶导数，当组合为dx=0,dy=1时求y方向的一阶导数（如果同时为1，通常得不到想要的结果） ksize:（可选参数）Sobel算子的大小，必须是1,
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2021-08-12 22:19:01
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上一节为低通滤波，最主要的作用是去噪高斯滤波去除高斯噪声中值滤波去除椒盐噪声双边噪声用于美颜高通滤波最主要的作用是用于检测边缘常见的高通滤波：Sobel(索贝尔)（高斯），对噪声适应性强，很多算法均以索贝尔卷积核为基础Scharr(沙尔)， 卷积核不会改变，3*3大小，如果Sobel(索贝尔)的size设为-1，则自动使用的则为沙尔滤波，所以一般情况下均使用索贝尔算法。对于3*3的卷积核，Sobe
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2023-06-19 11:20:36
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dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) 参数： 前四个是必须的参数： 1. src - 需要处理的图像 2. ddepth - 图像的深度，-1表示采用的是与原图像相同的 ...
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2021-08-06 17:02:00
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目录边缘检测边缘检测：边缘检测指的是灰度发生剧烈变化的位置，边缘检测的目的是制作一个线图，在不会损害图像内容的情况下，大大减少图像的数据量，提供对图像数据的合适概述。Sobel算子 其中Gx表示x方向的Sobel算子，用于检测y方向的边缘； Gy表示y方向的Sobel算子，用于检测x方向的边缘（边缘方向和梯度方向垂直）。原型Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在OpenCV-Pyt
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2023-10-15 08:33:34
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主要有cv2.line()//画线， cv2.circle()//画圆， cv2.rectangle()//长方形，cv2.ellipse()//椭圆， cv2.putText()//文字绘制主要参数img：源图像 color：需要传入的颜色 thickness：线条的粗细，默认值是1 linetype：线条的类型，8 连接，抗锯齿等。默认情况是 8 连接。cv2.LINE_AA 为...
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2021-08-12 22:19:10
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不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免
一、函数介绍 1、cv2.matchTemplate(src, template, method) 参数： src: 原图像图像格式为 uint8 或 float32。当传入函数时应 用
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2024-05-29 07:26:45
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一、需要工具本机使用python 2.7.10下调试代码均通过，一下学习需要有一定的代码阅读能力，一下学习只介绍函数方法：Python 作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。再加上Numpy 和matplotlib 这两个翅膀，Python 对数据分析的能力不逊于Matlab。Python 还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python 接口。尤其是在linux 下，可以使用Python 将不同的软件组成一个工作流，发挥每.
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2021-08-12 21:43:52
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参考，阮秋琦 冈萨雷斯， 数字图像处理；1.1 人眼图像的形成光线进入眼睛：当光线从一个物体反射或散射出来，进入人的眼睛时，它们通过角膜和晶状体进入眼球内部。聚焦光线：角膜和晶状体将光线聚焦在视网膜上。晶状体可以通过调整其形状来调节聚焦距离，使物体的图像清晰地映射在视网膜上。光敏细胞感受光线：视网膜是一层包含光敏细胞的组织，分为两种类型的细胞：锥状细胞和杆状细胞。锥状细胞负责颜色和明亮度感知，杆状
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2023-08-20 10:52:11
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要用到摄像头，需要导入 cv2win + R ， cmd命令进入，输入：pip install opencv-python下载完即可
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2022-08-02 14:29:12
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1. cv2.namewindow()在cv2.imshow()之前，加上cv2.namewindow()函数后，所打开的窗口就可以改变大小。 cv2.namedWindow(‘窗口标题’,默认参数)默认参数语句意义cv2.WINDOW_NORMAL窗口大小可改变cv2.WINDOW_AUTOSIZE窗口大小不可cv2.WINDOW_FREERATIO自适应比例cv2.WINDOW_KEEPRAT
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2024-03-28 20:45:07
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为什么使用Python-OpenCV? 虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的最新版是4.0，包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一
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2019-03-09 19:32:00
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在caffe中，import cv2就是导入opencv
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2017-08-18 22:36:00
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cv2.boundingRect(img)这个函数这个函数很简单，img是一个二值图，也就是它的参数；返回四个值，分别是x，y，w，h；x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高。然后利用cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)画出矩行参数解释第一个参数：img是原图第二个参数：（x，y）是矩阵的左上点坐标第三...
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2021-08-12 22:21:55
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import cv2 No module named 'cv2' ERROR: Could not find a version that satisfies
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2022-08-21 00:47:32
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核心函数：cvSobel程序：第5个参数使用CV_SCHARR对于第二个原图像的效果：代码：#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
#include <iostream>
int DerivativeSobel(int argc,char**
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2014-08-14 11:51:07
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我们再上个教程中留了一个小彩蛋——形态学的梯度问题，通常情况下，它被用于提取图像的轮廓，今天我们来了解图像边缘的另一种方法，它将比形态学梯度更有效，适用范围也更广。Sobel算子前面的例子，已经接触到了图像卷积运算。最终要的卷积运算之一是用于计算图像的导数（或近似导数）。为什么图像中导数的计算很重要，看下面边缘检测的例子：很容易观察到上面图像中像素灰度值变化没有规律。一种比较好的描述这种变化的方法
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2024-08-18 14:09:39
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yum install opencv-python opencv-devel 然后下载opencv的zip，make了， 然后参考下面的方法做了 https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/issues/92 应该python就能import cv2了
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2022-07-19 11:41:22
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Python用于数字图像处理的库有很多，其中一种调用opencv的(API)接口。opencv的官网对模板匹配的解释是：模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此，OpenCV带有一个函数cv2.matchTemplate（）。它只是将模板图像滑动到输入图像上（就像在2D卷积中一样），然后在模板图像下比较模板和输入图像的补丁。OpenCV中实现了几种比较方法。（您可以检查文档
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2023-08-30 13:55:30
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# 环境：opencv 3.4.0 python 3.5.2# 读取视频import cv2cap = cv2.VideoCapture('video.avi')# 读取摄像头,0为摄像头索引，当有多个摄像头时，从0开始编号cap = cv2.VideoCapture(0)# 从视频或摄像头中读取一帧（即一张图像）,返回是否成功标识ret(True代表成功，False代表失败），img为读取
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2022-01-18 09:48:02
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