【OpenCV】高手勿入! 半小时学会基本操作 4概述图像裁剪数值计算图像融合概述OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 4 篇）图像裁剪cv2.resize能帮助我们读图像进行裁剪.格式:cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])sr
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2024-08-29 17:50:43
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图片缩放用到的主要函数是：cv2.resize, 它最简单的形式如下：cv2.resize(img, (new_width, new_height))其中，img为源图片，new_width, new_height 为缩放后的宽度和高度，函数返回缩放后的图片。具体用法如下面的例子。示例1import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("lenna.jpg")
# 显示图片
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2024-03-28 15:59:13
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五、高级光照：“阴影”（“阴影映射”和“点阴影”）5.3.1 阴影映射阴影还是比较不好实现的，因为当前实时渲染领域还没找到一种完美的阴影算法。目前有几种近似阴影技术，但它们都有自己的弱点和不足，这点我们必须要考虑到。视频游戏中较多使用的一种技术是阴影贴图（shadow mapping），效果不错，而且相对容易实现。阴影贴图并不难以理解，性能也不会太低，而且非常容易扩展成更高级的算法（比如 Omni
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2024-09-12 07:42:49
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# 使用 OpenCV 实现 Android 中的图像拉伸
在 Android 开发中，OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，可以处理多种图像操作，包括拉伸。本文将带你一步一步了解如何在 Android 中利用 OpenCV 实现图像的拉伸功能。我们将先概述整个流程，然后深入每一个步骤，确保你能够顺利实现这一功能。
## 整体流程
整个实现的流程大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤 |
1.采集样本2.预处理样本3.生成正负样本描述文件4.创建正样本vec文件前4个步骤参考我的另一篇文章：《Adaboost应用系列之一：Opencv2.0中利用Adaboost训练Haar特征产生xml分类器》。以上4个步骤的大体内容一致，需要区别的是这里训练LBP特征时使用的正样本尺寸为默认大小24*24，负样本不需要缩放，但是需要大于正样本的尺寸，否则容易造成训练中途卡死，参考这篇文章：。5.
线性拉伸功能是对二维面或者三维面数据进行拉伸建模操作，可以实现对面对象快速建立三维模型。那么线性拉伸究竟可以用来干啥呢？ 一、快速建模–通过矢量面拉伸建模并设置材质； &n
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2024-04-26 22:35:03
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本文以思想结合代码的形式来描述如何通过颜色来筛选您想要的区域。 简单描述一下HSV，HVS图像是不同于RGB的三通道格式图 H：表示色度 S：表示饱和度 V：表示亮度 首先，我这里以下图为例 这里我们想要得区域只有鸡蛋所在的区域。分析：鸡蛋的颜色不同于其他物体的颜色，而H通道就是控制颜色的，所有我们可以针对H通道做文章，当然加上其他的通道效果更好。1.首先我们得先知道鸡蛋的HSV值，这个我们可以通
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2024-05-10 18:17:45
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# Java OpenCV 图像拉伸实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Java和OpenCV库来实现图像拉伸功能。图像拉伸是一种常见的图像处理技术，它通过调整图像的大小来改变其宽度和高度。
在开始之前，请确保你已经正确安装了Java和OpenCV，并且已经将OpenCV库导入到你的Java项目中。
## 实现步骤
下面是实现图像拉伸功能的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-07-27 14:12:08
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图像缩放是指将图像的尺寸变小或变大的过程，也就是减少或增加源图像数据的像素个数。图像缩放一定程度上会造成信息的丢失，因此需要考虑适宜的方法进行操作。下面介绍两种常用的图像缩放方法的原理及实现1.基于等间隔提取图像缩放等间隔提取图像缩放是通过对源图像进行均匀采样来完成的。对于源图像数据f(x,y)，其分辨率为M*N,如果将其分辨率改变成m*n，对于等间隔采样而言，其宽度缩放因子k1=m/M，高度缩放
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2024-06-21 11:39:24
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这一篇我们来学习下直方图的应用，主要有直方图的拉伸、直方图均衡化以及利用直方图寻找相似图像。1. 直方图拉伸 图像对比度增强分为两类：直接对比度增强和间接对比度增强。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常用的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而扩大“前景”和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的。
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2024-04-16 11:25:35
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一、直方图均衡化 直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，广泛应用在图像增强处理中，它是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法，可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展了像素的取值动态范围。许多图像的灰度值是非均匀分布的,其中灰度值集中在一个小区间内的图像是很常见的，直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布各灰度值
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2024-02-12 21:41:11
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# 使用 Python 和 OpenCV 进行线性拉伸
在图像处理中，线性拉伸是一种常用的对比度增强技术。它通过对图像像素值的线性变换，将原有的灰度范围扩展到更广的范围，从而提高图像的视觉效果。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 进行线性拉伸，并提供相应的代码示例。
## 什么是线性拉伸？
线性拉伸的基本原理是通过线性映射，将原图像的像素值归一化到新的灰度范围（
原创
2024-10-25 05:41:33
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仿射变换-基于2x3矩阵进行的图像变换一个任意的仿射变换可以表达为乘以一个矩阵再加上一个向量的形式。在OpenCV里，代表这种变换的标准形式是2x3矩阵。######################################################稠密仿射变换void cvWarpAffine(
const CvArr* src,
CvArr* dst,
const CvMat
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2024-02-27 13:21:27
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ENVI5.4继续保持ENVI5系列操作界面，同时保留ENVI Classic经典三窗口操作界面（ENVI4.8及之前版本）以满足老用户的需求。 ENVI5.4对操作界面新增或者改进了很多功能，让使用者更加便捷的操作。主要包括图像拉伸显示、注记的改进、可以改变视图显示的基准坐标系、更快显示JPG2000和NITF C8/M8压缩格式等。
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2024-05-13 21:14:17
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直方图反映了图像中像素值的分布情况，很多时候，图像的视觉缺陷可以根据图像的直方图来分析。比如直方图太窄，说明图像使用的灰度值范围太窄；比如直方图有一个很强烈的峰值，说明图像部分灰度值的使用频率比其他强度值要高得多。 所以，可以通过直方图信息来修改图像的灰度值。如果将一种灰度修改为另一种灰度，那么这意味着这种改变不是针对某些像素的，而是整体性的，新的颜色值只与当前像素的颜色值相关。这种关系，通常可
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2024-03-28 07:15:22
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入手opencv，最好的方法就是对应着程序进行学习是一个很好的方法，通过一些单个程序来了解图形处理的一些知识。这篇文章将介绍下面三个小任务。通道变换，灰度化，普通二值化。本文以C++版本进行代码介绍。Q1：通道变换一幅常规彩色的图像由BGR三通道组成，opencv提供cv::imread函数读取的彩色图像通道就是按照BGR的顺序进行排列的。opencv中也提供了模板类Vec，它可以表示一个向量。比
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2024-02-15 16:19:49
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# Android OpenCV直方图拉伸
直方图拉伸是一种图像处理技术，用于增强图像的对比度和改善视觉效果。在Android应用中，结合OpenCV库，我们可以方便地实现这一功能。本文将介绍直方图拉伸的基本原理，并提供代码示例，帮助开发者在自己的项目中进行图像处理。
## 直方图拉伸的基本原理
直方图拉伸的目的是通过调整图像的亮度分布，以充分利用图像的灰度范围。从而使得图像的对比度和细节更
原创
2024-10-17 13:16:05
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在图像处理领域，有一个非常重要的名词ROI。什么是ROI？它的英文全称是Region Of Interest，对应的中文解释就是感兴趣区域。感兴趣区域，就是我们从图像中选择一个图像区域，这个区域就是图像分析所关注的焦点。我们圈定这个区域，那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了，这样以便进行进一步处理，可以大大减小处理时间。定义ROI区域有两种方法：第一种，指定矩形的坐标，并且规定好他的
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2024-05-30 08:08:38
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人脸检测 *开发环境为visual studio2010
*使用的是opencv中的Haart特征分类器，harr Cascades
*检测对象为视频中的人脸 一：主要步骤1.加载分类器，将人脸检测分类器和笑脸检测分类器放在项目目录中去
2.调用detecMutiScale()函数检测，对函数中相关的参数进行修改调整，
是检测的结果更加精确
3.打开摄像头或者视频文件，把检测
1、书名:Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects2、章节：Chapter 3:Marker-less Augmented Reality匹配过程中有什么麻烦么？ 有，就是有不匹配的问题。是的，这源自于图片大小，旋转角度、光照情况、图片的聚焦等一系列事件引发的匹配事故。如何解决，目前AR/MR的工作者仍在
