[转]OpenCV的分类器（模式识别）
最近有点时间研究强大的OpenCV，对于图像识别方面概念入门的内容在网上找到这篇文章，很有帮助，做个收藏，也方便以后有相同需要的同学们方便使用。 原文地址：http://wenjuanhe.blog.163.com/blog/static/745017252009102101728454/ 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola
最近项目中需要用到opencv，于是就研究了一下怎么在Android studio中配置opencv，记录一下，免得以后还会使用。 一.因为本人Android Studio是4.1的，网上资料大多是3.5版本，配置略有不同 以下标明我的步骤： 点finish即可。二.配置过程中导入的module不是选Java 而是直接选择sdk！！三.在执行完前两
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2023-06-16 18:40:45
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由于之前工作需要实时去测试数百个网站的各种状态，人工一个个去点击实在是有心无力，去网上下载的一些网站域名访问的工具也不是很精准。因此我用python写了给脚本去读取网站，检测它们的各个状态：1.网站域名访问状态2.网站重定向检测3.网站模板检测4.网站地图检测最后将结果保存在excel中，如下图：运行程序： 将excel表格放入对于路径，点击域名检测即可。 代码如下：# -*-
导读本文主要介绍如何使用 Python 和 OpenCV实现一个实时曲线道路检测系统。背景介绍 在任何驾驶场景中，车道线都是指示交通流量和车辆应行驶位置的重要组成部分。这也是开发自动驾驶汽车的一个很好的起点！在我之前的车道检测项目的基础上，我实现了一个曲线车道检测系统，该系统工作得更好，并且对具有挑战性的环境更加稳健。车道检测系统是使用 OpenCV 库用 Py
从Opencv教程上才发现下面的话。要是早点看到就好了，就不用看haartraining了，不过话说haartraining的网上的资料还是有不少的，但是traincascade就比较少了，所以只能自己硬着头皮看代码了。在程序的使用上跟haartraining差不多，代码流程部分在这记录下以后慢慢补充。”OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining
# Android OpenCV 检测画面变化
## 介绍
在Android开发中，我们经常会面临处理图像和视频的需求。而对于图像处理中的一个重要任务就是检测图像的变化。OpenCV是一个强大的图像处理库，它提供了丰富的功能和算法，可以帮助我们实现各种图像处理任务。
本文将介绍如何使用Android OpenCV来检测画面的变化，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这一功能。
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原创
2023-07-20 20:24:45
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使用Opencv完成图像修复什么是图像修复Opencv图像修复算法基于Navier-Stokes的修复算法基于Fast Marching的修复算法赞成者和反对者代码 想象一下这样的场景，你从你的老家找到一张相片，并想将这张照片扫描成电子档用于保存。但可惜但是，这张照片由于年代过于久远，出现了一些划痕。怎么办呢？我们虽然可以使用Photoshop来
平台：32位Win7操作系统+VS2012+OpenCv2.4.4 实验目的：通常我们可以应用某种方式变换，用输出来覆盖输入变量，但是这并不是总是行得通的。具体来说，有些操作输出的图像比输入的图像相比，大小/深度/通道数目都不一样。 故，我们希望对一些原始图像进行一系列操作并且产生一系列变换后的图像。在Opencv中有几个封装好的函数很有用，这些函数既包含输出图像内存空间分配，同
一、基于OpenCV的边缘检测 针对二维图像的边缘检测一般步骤：滤波（边缘检测是基于图像强度的一阶与二阶导数，但导数对图像噪声敏感，需要采用滤波器过滤掉噪声），增强（增强边缘是确定图像各点领域强度的变化值，并通过梯度幅值凸显出来），检测（图像领域各点的梯度表征这图像的边缘，但还有部分点非边缘需要进行筛选，通过阈值化方法可实现）。 &
引言在利用OpenCV对图像进行处理时，通常会遇到一个情况，就是只需要对部分感兴趣区域进行处理。因此，如何选取感兴趣区域呢？(其实就是“抠图”)。在学习opencv的掩码运算后，尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能，对于实现抠图的过程中，需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数?位运算符的相关API：void bitwise_and(InputArray src1, I
第7章 图像变换7.1 基于OpenCV的边缘检测7.1.1 边缘检测的一般步骤1.滤波：边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数，导数对噪声敏感，所以要滤波 2.增强：确定图像各点邻域强度的变化值，将有显著变化的点凸显，可通过计算梯度幅值确定 3.检测：某些特定应用中梯度值较大点不为边缘点，通过阈值化方法检测进行取舍7.1.2 canny算子1.主要评价标准： （1）低错误率：减少噪声误报
opencv进行5种图像变化：一、高斯噪声：#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include "../../opencv/build/include/opencv2/highgui/highgui_c.h"
using namespace cv;
using namespace std;
void gauss
使用 openCV进行图像处理使用 openCV进行图像处理，又名：学习计算机视觉理论，做 demo(第3 天）目录2.1 图像模糊
2.1.1 均值滤波2.1.2 中值滤波2.1.3 高斯滤波2.1.4 案例实现2.2 图像锐化
2.2.1 图像锐化简介2.2.2 案例实现3.1 OpenCV绘图
3.1.1 使用OpenCV绘制各种图形3.1.2 案例实现3.2 图像的几何变
# Java检测文件是否变化
## 概述
在Java开发中，有时候我们需要监测文件的变化，例如在某些应用中需要实时加载配置文件或者监测日志文件的变化等。本文将介绍如何使用Java实现对文件变化的监测。
## 流程概述
下面是实现文件变化监测的整个流程的总结。我们将使用一个简单的示例来说明。
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 文件变
原创
2023-08-31 07:14:04
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一、边缘检测边缘检测的一般步骤：滤波——消除噪声增强——使边界轮廓更加明显检测——选出边缘点1.1、canny算子void Canny(
inputArray,
outputArray,
double threshold1,
double threshold2,
int apertureSize=3,
bool L2gradient=false
) ;第一个参数，输入图像，且需为单通道8位图像。第
图像变换值卷积
cvFilter2D -
在空间域中卷积的运算次数为N^2*M^2（其中N为图像的长宽，M为卷积模板的长宽）。但OpenCV有优化的设置。因为在频率域的卷积计算复杂度正比于N^2*log(N)。因此，OpenCV会根据核的大小自动决定是否做频域内的卷积。并且即使在空间域卷积，OpenCV的代码都有系统的优化过。
cvSobel
书上说 OpenCV 通过在cvS
一、图像边缘边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为：阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异线条（屋顶）变化函数，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一较小行程后又回到原来的值图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿边缘
1、学习目标 使用OpenCV进行图像渐变和边缘检测。 OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，Sobel，Scharr和Laplacian。 2、使用函数方法 cv2.Laplacian() cv2.Sobel() cv2.Scharr() 3、程序 结果 程序函数讲解： （1） 关于滤波 过滤是信号和图像处理中基本的任务，目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为重要的信号
1、人脸检测人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息。作为机器学习深度学习的重要组成部分，人脸检测的基本算法至关重要。2、安转OpenCV安装OpenCV的主要目的是下载调用做人脸检测的XML文件。首先在OpenCV官网上下载OpenCV Home - OpenCV，然后点击Library的Releases：&
这两天看了下边缘检测的内容，下面就对这些边缘检测的算子的理论进行总结，感觉有篇博文在这些内容方面写的很好，特转载如下： 边缘边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为： •阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异； •线
