1. 预览2. 实现思路通过二位列表,确定每个数字所在的位置;通过字典的引用变量,直接改变字典中的数;将二维列表变成一维列表抽取随机位置;使用random产生随机的数字2或者4;OpenCV 的 cv.waitKey 获取键盘按键的 key。3. 依赖引入import cv2 as cv
import numpy as np
import random4. 代码解析4.0 初始化参数初始化画布得宽
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2024-08-07 21:53:59
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1、声明一个表示图像的变量,在OpenCV2中,这个变量是cv::Mat类型,该类是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构。默认情况下它们的尺寸为0。 cv::Mat image; //这句话将创建一个宽高都为0的图像;通过调用cv::Mat 的size()方法可以获取该图像的尺寸,该方法的返回值是一个结构体,包含着宽度和高度;st
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2024-03-06 17:55:23
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上次说过怎么在vs2015上配置opencv,这种配置是下载已经编译好的opencv库,配置好之后就可以直接使用。但是,这种方式不包括opencv的扩展库的,opencv有很多新的功能函数是放在扩展库里面的,而且,还有些有专利的算法,如SIFT算法,不是免费的,如果要使用这些算法,需要自己编译opencv扩展库的源代码。今天详细说明下怎么在vs2015来自己编译opencv的源代码,生成我们想要的
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2024-04-24 12:42:28
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OpenCV 保存png图像cv2.imwrite('test.png',img)参考资料:https://cloud.tencent.com/developer/article/1665760
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2023-06-04 21:50:33
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opencv和VS2013的安装图文教程网上有很多,建议安装好之后,用VS2013建立一个空工程,用属性管理器分别新建一个对应debug和release工程的props配置文件,以后直接根据工程需要添加对应配置文件,而不需要每次新建工程后填写引用目录、库目录、附加依赖项,减少重复工作。(用WLW编辑,段间距有点大!)需要说明的是,本学习笔记不会按照先讲数据结构,再讲如何使用。与OpenCv1.x不
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2024-04-17 13:18:37
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文章目录创建工程环境配置ui设计按钮显示图片(label)业务实现 本例以windows下的qt演示操作过程,再移植到虚拟机下运行 创建工程环境配置在pro文件中添加opencv库:LIBS和INCLUDEPATH 在weight.h中加:#include <opencv2/opencv.hpp>#include <QFileDialog>//文件对话框using na
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2024-02-25 23:03:38
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茅台学院MTI战队视觉小组Double C准备软件版本:建议最新版(我的是Opencv4.3.0 Cmake3.18 VS2017 QT5.14)VS:https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/Cmake:https://cmake.org/download/QT:https://download.qt.io下载源码:qt-opensource-w
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2024-07-31 17:44:37
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在上篇中我们已经实现了相机打开和实时图像信息的获取,那么接下来我们可以尝试在获取的图像信息进行一些处理,然后实时显示出来,在这里我们要完成的的几种处理:灰化、Canny边缘检测、Hist直方图计算、Sobel边缘检测、SEPIA(色调变换)、ZOOM放大镜、PIXELIZE像素化一、修改布局界面: 由
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2024-04-09 15:04:11
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疫情期间的闭门造车工程,借此机会初入图像领域一直打算边学图像,边做一个图像学习的软件,但是越来越发现没有必要,因为感觉程序直接裸跑验证就行了,没有必要封装成一个软件,于是删减删减删减,精简功能后达到下图效果,源码下图有,自己配好环境可以运行,工程文件打包后期上传功能简述:1.打开相机,显示相机图像2.关闭相机显示3.保存录像4.截屏当前视频,保存图片5.识别视频中的人脸位置画上方框环境陈述(默认开
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2024-06-25 15:11:57
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理解并不是很深刻的笔记,做给自己看的。记录常用的API,一些常用的函数和方法来便于回忆与复习。本笔记内容均来自B站视频教学,需要一定的C(C++)语言基础。图像处理的本质是对图像上的每个像素点进行相应的数学处理,以此达到预期的效果。图像的读取和显示、保存Mat src = imread("地址",IMREAD_COLOR);
if (src.empty()) {
printf("counld
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2024-03-25 19:14:51
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//读入、显示图像 Mat img = imread("../test.png",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);//加载彩色图像 //CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE灰度图像 namedWindow("test2",CV_WIN
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2023-07-07 23:20:22
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OpenCV—图像加载与保存(古月金真著)import cv2 as cvdef get_image_info(image): print(type(image)) #<class ‘numpy.ndarray’> numpy类型数组 print(image.shape) #打印图像的高度,宽度,通道数(608, 343, 3)3个方向 print(image.size) #打印图像的
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2024-04-25 22:18:36
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pycharm里创建一个工程,新建一个.py文件一、读取图像:import cv2 as cv #导入cv模块
src = cv.imread("C:/Users/lenovo/Desktop/opencv/daima/banknum/template-matching-ocr/images/ocr_a_reference.png") #读取图片位置
cv.namedWindow("input
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2024-02-26 12:44:13
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OpenCV 第二课 认识图像的存储结构
Mat
Mat 类包含两部分,矩阵头和矩阵体。矩阵头包含矩阵的大小,存储方式和矩阵体存储空间的指针。因此,Mat中矩阵头的大小是固定的,矩阵体大小是不定的。为了减少矩阵拷贝产生的计算消耗,opencv中一般使用引用计数方式处理矩阵,比如下面三种创建Mat的形式 Mat A,C; //这里仅仅创建了矩阵头,具体矩阵
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2024-05-08 21:17:20
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目录 yuv数据介绍:yuv444yuv420yuv422Opengl显示yuv数据提取数据创建纹理shader显示yuv数据介绍:yuv数据存储主要分3大种:yuv420、yuv444、yuv422 图中:空心圆表示 一个uv, 实心圆表示一个y。下面对三种格式进行一个解释:cb代表u,cr代表v。大部分数据格式再 ffmpeg的枚举类型 AVPixelFormat
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2024-04-30 14:44:32
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一、MatMat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组。能够用来保存实数或复数的向量、矩阵,灰度或彩色图像,立体元素,点云,张量以及直方图(高维的直方图使用SparseMat保存比较好)。简而言之,Mat就是用来保存多维的矩阵的。Mat存储 Mat分为头信息和数组body两部分,头信息声明后即创建,body需要调用create方法或者其他方法后才划取内存创建。由于图片含有通道这一
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2024-04-04 10:05:04
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文章目录前言一、基本概念二、操作步骤1.包含头文件2.读取图像3.显示图像4.保存图像总结 前言OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用
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2023-11-25 11:31:32
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hierarchy[Next, Previous, First Child, Parent]理解轮廓层级 图中总共有8条轮廓,2和2a分别表示外层和里层的轮廓,3和3a也是一样。从图中看得出来:轮廓0/1/2是最外层的轮廓,我们可以说它们处于同一轮廓等级:0级轮廓2a是轮廓2的子轮廓,反过来说2是2a的父轮廓。轮廓2a算一个等级:1级同样3是2a的子轮廓,轮廓3处于一个等级:2级类似的,3a是3的
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2024-03-25 05:41:19
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基本的阈值操作 目标:本节简介: OpenCV中的阈值(threshold)函数: threshold 的运用。 基本理论:
本节的解释出自Bradski与Kaehler的书籍
Learning OpenCV 。 什么是阈值?最简单的图像分割的方法。应用举例:从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(当然这里的物体可以
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2024-08-13 14:26:01
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1、使用opencv保存图像cv2.imwrite(存储路径,图像变量[,存盘标识])存盘标识: cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY 设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量,其值为0---100(数值越大质量越高),默认95 cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY 设置图片的格式为.webp格式的图片质量,值为0--100 cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION 设置.png格式的压缩比,其值为0--9(数值越...
原创
2021-08-13 09:38:55
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