前言学习了很长一段时间了，需要沉淀下，而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西，同时也是一个学习的过程。PS：这篇小文是毕业之前和同学做的一个小项目，所以写的比较匆忙，代码也是直接粘贴的，基于qt开发的C++代码，不能保证没有错误，请慎重。不希望对你产生误导，有任何问题可以联系我，一起探讨下。最后，我现在已经没有搞嵌入式方面的开发了。 概述 OpenCV的全称
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2023-08-07 21:09:18
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车辆变道检测
原创
2021-06-24 14:04:22
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点击上方“机器学习算法那些事”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否...
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2021-08-30 16:21:53
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车辆变道检测
原创
2021-07-16 13:55:24
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学习获取和修改像素点的值，ROI感兴趣区域，通道分离合并等基本操作等。图像基本操作1、目标访问和修改图片像素点的值获取图片的宽、高、通道数等属性了解感兴趣区域ROI分离和合并图像通道2、获取和修改像素点值我们先读入一张图片：通过行列的坐标来获取某像素点的值，对于彩色图，结果是B,G,R三个值的列表，对于灰度图或单通道图，只有一个值：还记得吗？行对应y，列对应x，所以其实是img[y, x]，需要注
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2023-09-27 13:54:22
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Opencv中对彩色图的操作同样可以应用于灰度图和二值图，彩色图与灰度图直接的区别在于颜色类型空间类型的不同，这里以彩为操作示例。RGB、BGR、LAB、HSV是常见的3通道（CV_8UC3、CV_32FC3）彩色图类型，灰度图通常是一个通道的图像，二值图的数据类型与灰度图是一样的（CV_8UC1）。一、读取|保存图像imread函数用于读取图像，imread( const String&
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2023-12-13 00:02:01
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# 使用 Python OpenCV 转换为 3 通道图像的探索
在图像处理领域，我们经常需要对图像进行各种操作和变换。其中，将单通道图像（例如灰度图像）转换为三通道图像（例如 RGB 彩色图像）是一项常见的任务。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 来完成这一过程，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要将单通道图像转换为三通道？
单通道图像通常是灰度图像，
# 实现Python OpenCV灰度3通道
## 简介
在本文中，我们将学习如何使用Python的OpenCV库来将彩色图像转换为灰度图像，并保留3个通道。我们将探讨实现这一目标的步骤，并提供代码示例来帮助您理解每个步骤。让我们开始吧！
## 整体流程
以下是实现Python OpenCV灰度3通道的步骤：
```flowchart
st=>start: 开始
op1=>operation
原创
2023-08-10 06:56:10
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# 使用Python OpenCV将4通道图像转换为3通道图像
在计算机视觉和图像处理领域，图像的通道数是一个非常重要的概念。图像通常由多个颜色通道组成，最常见的是RGB（红色、绿色、蓝色）模式，这种情况下，图像是由3个通道构成的。然而，在一些情况下，比如处理带有透明度的图像，我们可能会遇到4通道图像（通常为RGBA，每个通道分别表示红色、绿色、蓝色和透明度）。在这篇文章中，我们将介绍如何使用P
原创
2024-09-12 05:40:00
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# Python OpenCV: 3通道图像转4通道图像
在计算机视觉和图像处理中，颜色的表示通常使用不同的通道。在图像处理中，常见的颜色通道包括红(R)、绿(G)、蓝(B)等三种基本颜色通道，构成了所谓的RGB图像。然而，在某些应用场景中，我们可能需要添加一个透明通道，形成RGBA图像。本文将介绍如何利用Python中的OpenCV库，将3通道的RGB图像转换为4通道的RGBA图像。
##
原创
2024-10-25 06:36:22
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上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。而为了更好的观察一些图像材料的特征，有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行分别显示和调整。通过OpenCV的split和merge方法可以很方便的达到目的。这就是我们这篇文章的主要内容。依然是先看一张截图吧： 一、分离颜色通道&
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2024-01-09 17:59:23
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# 实现“opencv 基于python教程”
## 整体流程表格
```markdown
| 步骤 | 内容 |
|-----|---------------------------|
| 1 | 安装Python和OpenCV |
| 2 | 导入OpenCV库 |
| 3 | 读取和显
原创
2024-02-23 07:50:41
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opencv_python使用一、opencv中的Gui特性： 1、读入图像： cv2.imread()函数读入图像。其参数是： （1）此图片的路径。 （2）告诉函数如何读取这幅图片： cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像。但图像的透明度会被忽略，可以用1表示。 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图
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2023-10-04 18:59:16
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目标学习不同的形态学操作：侵蚀，膨胀，开闭运算。将学习以下函数：cv.erode(),cv.dilate(), cv.morphologyEx()等。理论形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是决定操作性质的结构元素或内核。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后，它的变体形式（如“打开”，“关闭”，“渐变”等）也开始起作用。在下图
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2023-11-20 13:10:37
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编译安装OpenCV绝对是一件让人发狂的事情，CMake繁多的选项，国内蛋疼的网速，实在让人无力吐槽，然而为了使用contrib包，我不得不重新编译他。OpenCV的编译其实OpenCV编译并不是很难，但是国内蛋疼的网速实在令人无法忍受，首先简述一下编译过OpenCV的过程我的编译环境是deepin15准备工作首先我们用apt安装必备的库(虽然大部分我在之前已经安装过了 orz)sudo apt-
文章目录一、在 Anaconda2 中配置 OpenCV二、OpenCV 基础知识1. 读取、显示和写入图像2. 颜色空间转换3. 在图像上画直线、矩形、圆、多边形(曲线)4. 图像的基础操作5. 视频处理(1)、cv2.VideoCapture 类(2)、cv2.VideoWriter 类(3)、视频读取并保存示例三、OpenCV 中的 DNN 模块1、DNN 简介2、DNN 常用方法简介(1
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2024-01-09 16:12:51
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# 使用Python和OpenCV将单通道图像复制为三通道图像
在图像处理中，很多时候我们会遇到处理单通道图像（如灰度图像）的需求。但许多计算机视觉应用需要处理三通道图像（如RGB图像）。因此，如何将单通道图像转换为三通道图像是一个重要的技术需求。本文将展示如何使用Python和OpenCV实现这一功能，并提供详细的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV（Open Source C
# 使用OpenCV将3通道图像转换为4通道图像的指南
在图像处理中，图像通常以3个通道（RGB）来表示，但有时我们需要将其转换为4个通道（RGBA），其中A代表透明度。以下是如何在Python中使用OpenCV实现这一过程的详细指南。
## 流程概述
我们需要遵循以下步骤将一幅3通道图像转换为4通道图像：
```mermaid
flowchart TD
A[读取图像] --> B
原创
2024-08-12 04:47:44
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# 使用OpenCV和Python将三通道图像转换为四通道
## 引言
在使用OpenCV和Python进行图像处理时，有时需要将三通道的图像（RGB）转换为四通道的图像（RGBA）。本文将介绍如何使用OpenCV和Python实现这一转换过程。
## 流程概览
下面是将三通道图像转换为四通道图像的流程概览：
```mermaid
journey
title 转换三通道图像为四通道图
原创
2024-02-02 11:23:00
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在处理图像和计算机视觉问题时，常常需要将图像从单通道（灰度）转换为三通道（RGB）。在Python中，使用OpenCV库非常方便地完成这一任务。下文将详细介绍如何实现“Python OpenCV转三通道”的过程。
为了深入理解该问题，我们需要先明确它的背景和技术定位。图像处理和计算机视觉技术应用广泛，尤其在自动驾驶、监控、医疗影像等领域。
```mermaid
quadrantChart
