内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 我们将结合特征点匹配和寻找单应性的方法，使用calib3d模块在复杂的图像当中寻找已知目标。基础：这里简单说一下什么事单应变换，如果有说的不对，还请各位看官斧正。一般来讲，二维的图像变换可以分成这几类等距变换：简单的说就是对一个图像使用旋转、平移等操作。对应的矩阵也是旋转平移的矩阵相似变换：把等距变换再加上一个尺度，支持
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2024-05-03 13:33:46
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边缘检测一般步骤canny算子步骤canny函数彩色canny#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat dst,
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2024-06-19 21:05:36
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Kinect+OpenNI学习笔记之4(OpenNI获取的图像结合OpenCV显示)前言本文来结合下opencv的highgui功能显示kinect采集得来的颜色图和深度图。本来在opencv中自带了VideoCapture类的，使用该类可以直接驱动kinect设备，具体的可以参考下面的文章：，也可以参考opencv提供的官方文档：http://docs.opencv.org/doc/user_g
HSV模型解释HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H）饱和度（S）明度（V）色调H用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青
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2024-06-20 06:27:52
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## Python OpenCV检测图像是否为灰度图
在图像处理中，灰度图像是一种只包含黑白像素的图像表示方式。它可以通过将彩色图像的RGB通道值转换为灰度值来得到。在某些图像处理任务中，我们需要确保图像是灰度图像，以便进行后续的处理。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来检测图像是否为灰度图像，并给出相应的代码示例。
### 灰度图像的特点
在灰度图像中，每个像素点只包含一个灰度值
原创
2024-01-28 06:54:25
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目录一、图像处理基础知识1、读取、显示、保存图像2、获取图像属性2.1形状- img.shape2.2像素数目- img.size 2.3图像类型- img.dtype3、图像的通道拆分与合并3.1 通道拆分- split()3.2 通道合并- merge() 4、图像加法与融合运算 和 图像类型转换4.1图像加法运算（1）使用Numpy（2）使用OpenC
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2023-10-09 00:14:05
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目录前言1、OpenCV实现单通道转三通道2、判断图像通道数进行转换3、程序实现代码4、实现效果5、源码学习 前言在项目中，可能一些输入的图像要求是RGB的图像格式，但是手边只有单通道的黑白相机进行采图，这时就需要将8位的单通道图像转换成24位的三通道图像，一般都是使用3个8位图像叠加成三通道图像。1、OpenCV实现单通道转三通道首先创建一个CV_8UC3的三通道图像，图像大小尺寸与单通道图像
# Python查看图像是否为灰度图像
## 引言
在图像处理中，灰度图像是一种常见的图像类型，它只有一个通道，每个像素的值表示其亮度。相比于彩色图像，灰度图像更简单，更易于处理。本文将介绍如何使用Python来判断一个图像是否为灰度图像。
## 流程概述
下面是一个简单的流程概述，用表格形式展示了整个判断灰度图像的流程。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 |
原创
2023-10-14 05:53:50
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# 判断图像是否为空：OpenCV Python 实现
判断图像是否为空是图像处理中的常见任务，尤其在处理图像数据时，它能帮助我们确保后续操作的有效性。本文旨在教会你如何用 Python 和 OpenCV 判断图像是否为空。
## 整体流程
我们将整个过程划分为几个步骤，具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-07 06:13:18
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文章目录文字代码 文字需要IDE/notebook不适合直接运行代码/面向对象/pycharm专门做python 整理下安装opencv思路/首先我的是Anaconda3官网下载的python3.7/当然也可以在python官网下载python（版本很多/根据需要选择） 先说安装思路/再说步骤/如果你在python官网下载那就利用cmd窗口进行配置文件**（主要就是导入opencv-python
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2024-07-19 13:59:46
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在安装好OpenCV之后就可以开始学习了首先要准备一张图像素材接下来就是代码图像处理的基本操作1 import cv2 首先要导入库
2 lena =cv2.imread("/home/miao/cat.jpg") 这里读取图片，注意路径不然图片不能读取
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2024-05-19 11:34:43
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对于 matlab 起家做数字图像处理的人来讲都非常适应matlab对图像处理的操作和思路，尤其是它可以非常方便直观的看到图像的RGB值。由于最近在研究深度学习的计算机视觉方面的东西，于是完全自学接触到opencv的Python接口，后面需要用到opencv帮助做一些图像处理。但是作为一个自学小白，第一步就被读取数据卡住了一晚上，后来终于想明白了。我查了半天，也没有人对这个显示做过多的说明，可能这
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2024-09-03 09:58:46
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Python3+OpenCV学习第一章 OpenCV入门第二章 图像处理基础第三章 图像的运算 第一章 OpenCV入门1.读取图像cv2.imread(filename, flags) flags的值： cv2.IMREAD_UNCHANGED -1 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 0 cv2.IMREAD_COLOR 1 cv2.IMREAD_ANYDEPTH 2 cv2.ANYC
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2024-04-01 15:16:52
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说明这篇博客只用来记录目前我已经接触过的API，只涉及用法及效果，不涉及背后算法，具体算法我会在其他的博客中进行介绍。随着逐渐学习，我也会对这篇博客进行动态更新，有些内容缺少的就是我也还没弄懂的。并不会详细解释API，更适合有一定经验的人查阅。我也只是个初学者，很多内容都是跟着教程的框架进行学习，如果内容上有错误欢迎大家指正与补充。基础操作读入图片imread()函数Mat imread( con
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2024-07-02 05:22:34
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一、空域图像处理
1.1 灰度变换
1.1.1 灰度图像二值化
import cv2
#使用cv2中的thredshold函数
img_input = cv2.imread('.\images\cameraman.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('input',img_input)
ret,
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2024-04-07 00:00:40
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PaddlePaddle领航团 OpenCV基础知识点总结1.OpenCV基础加载图片，显示图片，保存图片OpenCV函数：cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite()
说明OpenCV中彩色图是以B-G-R通道顺序存储的，灰度图只有一个通道。OpenCV默认使用BGR格式，而RGB和BGR的颜色转换不同，即使转换为灰度也是如此。一些开发人员认为R+G+B/3
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2024-05-10 01:03:17
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1. 得到Mat类型img的size，可以使用函数img.size(),注意这里有括号。但是在需得到img的行和列时，不需要使用括号，即使用img.rows和img.cols. 2. 已经定义好了img为Mat型，但是没有初始化，在后面程序的任何一个位置可以使用下面的代码初始化img，比如img=Mat(***1,***2),其中***1是矩形区域的大小，***2是数
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2024-03-22 18:55:09
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OPENCV调用cvCreateFileCapture返回NULL  
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2024-04-17 10:02:14
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# Python 实现图像存在性检查
在开发中，我们经常需要判断图像是否存在。这在处理上传的文件、图像路径验证等场景中非常重要。本文将教您如何在 Python 中实现“判断图像是否存在”的功能。以下是实现过程的流程图。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-------------|-----------------
原创
2024-08-29 04:02:50
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1. 引言在图像处理中，直线检测是一种常见的算法，它通常获取n个边缘点的集合，并找到通过这些边缘点的直线。其中用于直线检测，最为流行的检测器是基于霍夫变换的直线检测技术。2. 霍夫变换霍夫变换是图像处理中的一种特征提取方法，可以识别图像中的几何形状。它将在参数空间内进行投票来决定其物体形状，通过检测累计结果找到一极大值所对应的解，利用此解即可得到一个符合特定形状的参数。在使用霍夫变换侦测直线前，须
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2023-08-18 22:49:51
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