再更一发好久没更过的OpenCV，不过其实写到这个部分对计算机视觉算法有所了解的应该可以做到用什么查什么了，所以后面可能会更的慢一点吧，既然开了新坑，还是机器学习更有研究价值吧。。。图像在内存中的存储方式灰度图像 RGB图像，矩阵的列会包含多个子列因为内存足够大，可以实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个长行。连续存储，有助于提高图像扫面速度，可以使用isCon
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2024-04-27 16:57:14
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已经自学OpencvSharp一段时间了(目前工作用的是C#，就学了Opencvsharp了,vs2015，opencvsharp3)，收获也有一些，现在就将我在学习过程中的收获分享出来吧。图像处理，很常见的问题，但对于大多数时候而言，我们往往不需要去处理整张图片，而是只需要处理一部分，这就涉及到了ROI(Region of interest)的提取了。我目前提取ROI的方法是采用掩膜Mask的方
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2023-12-07 11:16:08
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图像像素访问1、测试用例1.1、颜色缩减算法1.2、颜色缩减示例2、图像矩阵的存储与访问2.1、图像的存储方式2.2、图像的访问方式2.2.1、C 指针：高效的访问方式2.2.2、迭代器：安全的访问方式2.2.3、行列索引：动态计算地址2.2.4、LUT 查询函数2.3、访问性能对比3、参考资源 1、测试用例1.1、颜色缩减算法让我们考虑一个简单的颜色缩减方法（color reduction m
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2024-06-18 18:36:02
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前一段时间小白分享过关于图像修复技术介绍的推文（点击可以跳转），有小伙伴后台咨询能不能分享一下关于图像修复的项目或者程序。今天小白带着满满的诚意，带来了通过OpenCV实现图像修复的C++代码与Python代码。图像修复技术应用在什么地方呢？想想一下，我们有一张非常棒的相片，但是由于时间比较久远，没有电子版留底，而纸质版的又十分不便于保存。因此长采用扫描的方式获得电子版。但是非常不幸，扫描过程中落
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2024-08-16 22:28:50
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图像识别:猫一.样本准备选取网站：首先自网络上选取网站爬取或批量下载图片文件素材 将其保存在文件夹中选取网站时候需要稍稍注意下 可以随意搜索个关键字看看搜索结果中图片的质量怎么样有些网站可能搜索“猫” 它会把动漫形象的猫或者是其他动物一并返回在结果中这样的情况下爬取的效果就较为糟糕 对爬取的图片还需要做很多人工筛选的工作。保存方式：其中正例与负例需要分开放置 同时我利用代码分别完成了正负例图片的重
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2024-05-07 14:48:37
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对图像的像素进行访问，可以实现空间增强，反色，大部分图像特效系列都是基于像素操作的。图像容器Mat是一个矩阵的形式，一般情况下是二维的。单通道灰度图一般存放的是<uchar>类型，其数据存放格式如下：多通道的图像中，每列并列存放通道数量的子列，如RGB三通道彩色图：注意通道的顺序为BGR。通常在内存足够大的情况下，图像的每一行是连续存放的，亦即在内存上图像的所有数据组成一个一维向量，这
二值形态学在二值图像上进行运算，二值图像是从其他等级的强度通道产生的。为了进行图像分析，采用的方法是去除形状噪声或异常值以及加强主要特征点。形态学可用于目标识别、细胞生物学、医学、粒子分析和自动显微镜。二值形态学是一个邻域计算，结构核通过定义哪些周围像素对形态有益，然后进行形态学处理。但是它是从图像二值化开始的。我们常用到的膨胀是一个布尔或（or）运算，腐蚀是布尔与（and）运算。腐蚀是为了减少图
前言：纯属个人理解，不喜误喷，也希望大家给点关注支持 正文： 说到opencv对图像的读取、显示与保存，就不得不提到cv2后的一个特殊存在(Mat)和三个api（imread()、imshow()、imwrite()）。 首先是Mat，Mat是opencv2版本重新对于图片处理的一个封装类，个人的观感就是这是opencv得到发展的一个重要特点，说到底图片处理在计算机中也就是对于矩阵的处理。 然后是
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2023-12-13 00:02:58
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opencv中图像是存储在Mat类的对象中，Mat称为基本图像容器。图像矩阵的大小取决于图像的大小和所使用的颜色模型，确切的说应该是图像的通道数。对于灰度图像只有一个通道，彩色图像则会有多个通道。对于多通道图像来说，矩阵中会有多个子列，其子列的个数等于图像的通道数。 注意，在opencv中子列
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2024-06-27 16:57:00
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从根本上说，一张图像时一个由数值组成的矩阵，这也是Opencv2用cv：：Mat这个数据结构来表示图像的原因。矩阵的每个元素代表一个像素，对于灰度图像，像素有8为无符号数来表示，其中0代表黑色，255代表白色；对于彩色图象，每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示三个颜色通道（红蓝绿）。此时矩阵的元素是一个三元数。 为了存取矩阵元素，你需要在代码中指定元素所在的行和列。程序会返回相应的元素。如果图
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2023-10-17 12:54:31
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OpenCV像素点邻域遍历效率比较，以及访问像素点的几种方法前言：以前笔者在项目中经常使用到OpenCV的算法，而大部分OpenCV的算法都需要进行遍历操作，而且很多遍历操作都是需要对目标像素点的邻域进行二次遍历操作。笔者参考了很多博文，经过了实验，在这篇博文中总结了OpenCV的遍历操作的效率。参考博文： 《OpenCV获取与设置像素点的值的几个方法 》 《【OpenCV】访问Mat中每个像素的
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2023-10-06 22:53:18
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如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。
[cpp]
view plain
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2023-12-24 14:54:41
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一、提取直线、轮廓和区域1.1 canny边缘检测二值边缘分布图有两个主要缺点：第一，检测到的边缘过厚，这加大了识别物体边界的难度；第二，也是更重要的，通常不可能找到既低到足以检测到图像中所有重要边缘，又高到足以避免产生太多无关紧要边缘的阈值。这是一个难以权衡的问题，Canny 算法试图解决这个问题。简单的来说Canny 算法就是在各方向求导，找到局部最大值。实现步骤：用高斯滤波器平滑图像用Sob
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2024-03-10 23:33:40
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o
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2024-02-25 11:50:21
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1、计时函数 getTickCount()和getTickFrequency()函数；xgetTickCount()函数返回CPU自某个事件以来走过的时钟周期； getTickFrequency()函数 返回CPU一秒所走的周期数；事例：double time0=static_cast< double>(getTickCount()); //记录起始时间
// 事件的处理操作
tim
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2024-07-02 20:05:31
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任何图像处理算法，都是从操作每个像素开始的。即使我们不会使用OpenCV提供的各种图像处理函数，只要了解了图像处理算法的基本原理，也可以写出具有相同功能的程序。【方法一】【方法二 】【方法三】【图像颜色缩减】实例：//头文件，命名空间部分
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <op
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2024-02-12 21:41:20
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数字图像基本OP:OpenCV中的访问与操作像素值方法1.数组方法访问像素值1.1 数组方法介绍1.2 读入图像并获取长宽等信息1.2 数组方法遍历访问像素值并取反2.指针方法访问像素值2.1 指针方法介绍2.2 指针方法遍历访问像素值并取反3.迭代器方法遍历访问像素值并取反4.运行结果分析5. Python方法访问像素值5.1 得到图像矩阵维度信息5.2 通过坐标来索引像素值 我们知道，在计算
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2024-02-21 20:01:18
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opencv学习笔记（七）：图像的基础操作 文章目录opencv学习笔记（七）：图像的基础操作获取像素值读取彩色图像的像素值读取某点处的所有通道的值读取某点处某一通道的值读取灰度图的像素值修改像素值拆分图像通道 cv2.spilt()，合并图像通道cv2.merge()图像扩边 cv2.copyMakeBorder()添加一种颜色的轮廓添加镜像轮廓（1）添加镜像轮廓（2） 获取像素值读取彩色图像的
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2023-12-02 21:15:46
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1、matlab获取彩色图像像素值的方法
img=imread('test.jpg');
img1=img(:,:,1);
img2=img(:,:,2);
img3=img(:,:,3);三通道排序分别对应彩色图像的rgb三通道
2、opencv中获取图像像素的方法
方法一：
IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0);
CvScalar pixel
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2023-12-19 15:51:43
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一、 基础知识 (1) 将一幅图像视为一个二维函数f(x,y)，以左上角为原点，x代表横轴，y代表纵轴。 (2) 图像分类：二值图像：每个像素只有黑，白两种颜色。像素只有0和1两种取值，一般用0表示黑色，1表示白色。灰度图像：在二值图像中，进一步加入许多介于黑白之间的颜色深度，就是灰度。每种灰度对应一个级别，通常用L表示。RGB图像：通常将红色分为256个级别，绿色和蓝色也是一样。因此总共可以表达
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2023-11-30 19:17:34
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