我们经常会为自己的技能选择合适工具而感到疑惑。虽然，工具能够帮助你锻炼技能，但它们并不能使你成为一位能者（Craftsman）。一位真正的能者，在他们的口袋中往往会拥有许多不同的工具。另外，他们还能明智地挑选一个合适的工具去完成自己的工作。因此，能者并不与工具产生挂钩，而是自身的技能。有时，我会觉得那些所谓的编程语言很可笑。因为，参与大战的人总纠结于哪门语言是最好的。然而事实上，作为编
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2024-04-08 21:57:08
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OpenCV的架构，大概包含以下几块：1.highGUI，图形界面，用于显示图像效果。2.core，opencv的基础模块，实现了很多最基本的数据结构和算法。3.imgcodecs，图像的编解码。imread()，读取一个图像文件，返回结果是一个存储了图像数据的矩阵。imwrite()，把存储了图像数据的矩阵，写为一个图像文件。4.imgproc，图像处理，OpenCV的关键模块，实现了很多的图像
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2024-02-24 22:49:23
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数字图像处理的内容：1、数字图像信息的获取； 2、数字图像信息的存储； 3、数字图像信息的传送； 4、数字图像信息的处理；其中，数字图像信息的处理主要包括，几何处理，算数处理，图像增强，图像复原，图像重建，图像编码，图像识别，图像理解。几何处理：主要包括坐标变换，图像的放大，图像缩小，旋转，移动，多个图像配准，扭曲校正，周长，面积等。算数处理：图像进行加减乘除运
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2024-07-12 00:33:42
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目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
分析OpenCV图像输入输出基本框架
opencv其实是使用第三方库来对输入和输出图像格式进行解析，那么这个过程是怎么实现的？本着追根溯源的hack精神，让我们一起探索一番，首先看一下一般的图像处理过程： 一个典型的计算机视觉算法，应该包含以下一些步骤： (1)数据获取（对OpenCV来说，就是图片）； (2)预处理; (3)特征提取;
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2024-08-29 10:23:07
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现在就业人数最多的是计算机专业，而这个专业的很多人都是做深度学习，或者行为识别这块，这讲主要介绍一下很常用的一个工具——opencv,很多人说，这是一个程序，有些人这是很多算法，其实我感觉描述的都有点片面性，它其实更像一个工具，废话少说，进主题： 图像处理是计算机对图像进行一系列分析，然后得到想要的结果，图像处理一般指工业相机、摄像机什么的，在现在智慧城市，智慧工厂、智能机器人发展的快时代，图像处
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2024-04-30 17:17:45
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Octave是一个旨在提供与Matlab语法兼容的开放源代码科学计算及数值分析的工具，是Matlab商业软件的一个强有力的竞争产品。 二者的主要区别： 1、费用方面Octave是完全免费的（并且是开源的），而Matlab是商业软件，价格很昂贵（当然，这在当前国情下不是问题）。商业版的优势是有非常完善的服务，即使没有购买正版，也可以在MathWorks官方网站上获得很多非常有价值
实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
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2024-02-25 13:23:56
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在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
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2024-04-13 11:22:52
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本文系统介绍了OpenCV图像处理的基础操作和进阶技术。基础部分涵盖图像读取/显示/保存、像素操作、几何变换（缩放/旋转/平移/仿射变换）和颜色空间转换（RGB/灰度/HSV等）。进阶处理技术包括图像滤波（均值/高斯/中值滤波）、边缘检测（Sobel/Canny）、形态学操作（腐蚀/膨胀/开闭运算）、阈值化处理（二值化/自适应/Otsu）以及直方图分析等。每个技术点均配有C++代码示例，如均值滤波使用blur()函数，Canny边缘检测通过Canny()实现，形态学操作使用erode()/dilate()等
目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
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2023-11-24 16:42:28
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本文介绍了OpenCV性能优化的关键技术，主要包括多线程处理和NPU加速。在多线程方面，通过std::thread或Ope
OpenCV 中的绘图函数画线首先要为画的线创造出环境，就要生成一个空的黑底图像1. img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) 这是黑色的底，我们的画布，我把窗口名叫做img
np.zeros()有两个参数，一个是创建的图片矩阵大小，另一个是数据类型512,512是像素(第一个512像素高，第二个是512像素宽)，3指BGR三种颜色uint8是用0
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2024-08-03 22:53:25
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像数据 缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(d
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2016-05-24 11:18:00
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>> A=imread('C:\Users\admin\Desktop\1.jpg');>> imshow(A)>> A=imread('C:\Users\admin\Desktop\1.jpg');%用imread函数读入
原创
2021-12-14 15:48:40
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本次内容基于MATLAB的图像处理进行基本介绍，内容包含图像数据的读取、图像展示、裁剪、调整等变换。1、imread()函数 ①若为灰色图像，则A为 M*N 数组，灰色图像的每个像素的灰度值是一个由黑到白的区间
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2024-03-20 22:42:18
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本文介绍了OpenCV DNN模块的深度学习集成与应用。主要内容包括：1）DNN模块概述，支持Caffe、TensorFlow等多种框架模型；2）模型加载与使用流程，包括模型读取、前向传播和结果解析；3）实践部分演示了图像分类（使用ResNet-50）和目标检测（使用SSD）的实现过程。通过本课程，学员能够掌握将预训练模型集成到OpenCV中完成高级图像处理任务的方法。
与设备Win10 64位电脑MATLAB2017a五、实验原理高斯噪声 &...
原创
2023-01-12 16:13:18
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1、图像相关知识 1.1、模拟图像和数字图像 模拟图像又称连续图像，它通过某种物理量（如光、电等）的强弱变化来记录图像亮度信息，所以是连续变换的，容易受干扰。 数字图像亮度用离散数值表示。 1.2、数字图像的表示 计算机采用0/1编码的系统，数字图像也是利用0/1来记录信息，我们平常接触的图像都是8 ...
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2021-09-05 11:00:00
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