Linux操作系统作为一种开源的操作系统，在计算机领域有着广泛的应用。而在计算机视觉和图像处理方面，OpenCV是一个非常流行的开源库，用于处理图像和视频数据。而当涉及到使用摄像头来获取实时图像数据时，Linux系统和OpenCV库的结合就显得尤为重要。
在Linux系统中，通过调用相应的驱动程序和库函数，可以非常方便地实现摄像头的控制和图像数据的获取。OpenCV库提供了大量的图像处理算法和函
原创
2024-04-15 15:03:14
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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基本属性cv2.imread(文件名，属性) 读入图像属性：指定图像用哪种方式读取文件cv2.IMREAD_COLOR：读入彩色图像，默认参数，Opencv 读取彩色图像为BGR模式 ！！！注意cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图像。cv2.imshow(窗口名，图像文件) 显示图像可以创建多个窗口cv2.waitKey() 键盘绑定函数函数等待特定的几毫秒，看是否由键盘输入。cv
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2023-12-11 11:18:49
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在这篇文章里，我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念，如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 一、引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像，如果放大或者缩小图片的尺寸，笼统的来说，可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式：（1）resize函数，这是最直接的方式 （2）pyrUp(),pyrDo
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2024-07-20 20:15:35
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1.存取单个像素值最通常的方法就是img.at<uchar>(i,j) = 255;
img.at<Vec3b>(i,j)[0] = 255;2.用指针扫描一幅图像对于一幅图像的扫描，用at就显得不太好了，还是是用指针的操作方法更加推荐。先介绍一种上一讲提到过的for (int j=0; j<nl; j++)
{
uchar* data= image.
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2024-03-20 10:16:02
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[cpp] view plaincopy#include #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() { CvCapture *capture = cvCreateFileCapture("F:\\OPENCV实验室\\test7.avi"); //打开视频文件
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2021-08-18 10:22:21
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先讲讲inline 函数 inline#include<iostream>
using namespace std;
void fun()
{
cout << "Hello, world!\n";
}
int main()
{
int i;
for (i = 0; i<50000; i++)
fun();
在pycharm中下载openCV ①打开pycharm下方的terminal终端 ②在路径下直接输入 pip install opencv-python1.读入图像 函数：cv2.imread() 第一个参数是图像的路径（需使用正斜杠），第二个是读取图形的方式 • cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略， 这是默认参数。 • cv2.IMREAD_GRAYSCA
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2024-02-11 13:58:28
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OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、drawContours、approxPolyDP、arcLength、boundingRect、contourArea、convexHull、fitEllipse、fitLine、isContourConvex、minAreaRect、minEnclosingC
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2024-03-13 13:20:27
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## Python OpenCV 获取图片长宽的实现步骤
### 1. 导入必要的库
在开始之前，我们需要导入必要的库，包括`cv2`和`numpy`。
```python
import cv2
import numpy as np
```
### 2. 读取图片
在获取图片的长宽之前，我们需要先读取图片。可以使用`cv2.imread()`函数来读取图片，并将其存储为一个矩阵。
``
原创
2023-11-11 10:32:26
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基于计算机视觉的摄像头测距技术 文章目录基于计算机视觉的摄像头测距技术导读引入技术实现原理技术实现细节Python-opencv实现方案获取目标轮廓步骤 1：图像处理步骤 2：找到轮廓步骤完整代码计算图像距离前置技术背景与原理步骤 1：定义距离计算函数步骤 2：准备调用函数的数据步骤 3：循环遍历图片并计算距离完整代码PythonC++运行截图思路总结代码逻辑思路结语 导读在当今技术日益进步的时代
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2024-07-26 08:32:57
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# 使用 Python 的 OpenCV 读取图片的长宽
在现代计算机视觉和图像处理领域，Python 已成为一种流行的编程语言。其中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的库，广泛用于实时计算机视觉和数字图像处理。本文将介绍如何使用 OpenCV 读取图片及其长宽，并提供相应的代码示例。
## 安装 OpenCV
在使用 Ope
# 获取图片长宽 Python OpenCV
图片处理是计算机视觉领域的重要组成部分，而获取图片的长宽信息是进行图像处理的基础步骤之一。Python中的OpenCV库提供了丰富的功能来处理图像，包括获取图片的长宽信息。
本文将介绍如何使用Python和OpenCV获取图片的长宽，并提供相应的代码示例。
## 安装OpenCV库
在开始之前，我们需要先安装OpenCV库。可以使用以下命令通过
原创
2023-11-20 08:32:31
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任何图像处理算法，都是从操作每个像素开始的。即使我们不会使用OpenCV提供的各种图像处理函数，只要了解了图像处理算法的基本原理，也可以写出具有相同功能的程序。【方法一】【方法二 】【方法三】【图像颜色缩减】实例：//头文件，命名空间部分
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <op
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2024-02-12 21:41:20
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无论我们想要学习如何将面部识别应用于视频流，还是用深度学习构建图像分类器，或者做其他一些有关图像识别的有趣项目，可能都会需要学一些OpenCV的知识，本文将做简单介绍。加载和显示图像保存上面的图片，打开你最爱的编辑器，输入以下代码：import cv2
image = cv2.imread('demo.jpg')
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey()
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2024-02-12 20:25:34
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本文介绍使用OpenCV自带的标定例程对单目摄像头标定的过程。
操作系统：Linux
OpenCV版本：3.2.0
摄像头：640×480像素，90度广角镜头
一、标定步骤
1、找到标定例程
进入OpenCV安装目录，找到samples/cpp/tutorial_code/calib3d/camera_calibration目录，把它拷贝到一个合适的位置。（因为可能需要修改一些代码，因此不建议直
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2020-03-17 13:12:00
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从 Application 连接到 CameraService，这涉及到 Android 架构中的三个层次：APP 层，frameworks 层，Runtime 层。 其中，APP 层直接调用 frameworks 层所封装的方法，而 frameworks 层需要通过 Binder 远程调用 Runtime 中 CameraService 的函数。下面以 android P 开始跟踪代码。从APP
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2024-06-07 13:35:57
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# 用OpenCV计算点云的长宽：入门指南
在计算机视觉领域，点云数据是一种常见的三维数据表示格式。使用Python中的OpenCV库，我们可以计算点云的长和宽。在这篇文章中，我们将通过一个简单的流程指引你逐步实现这个目标。以下是我们的工作流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------
【角点检测】 兴趣点也被称为关键点、特征点。他被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题中。 图像的特征类型分为：①边缘；②角点（感兴趣关键点）；③斑点（Blobs）（感兴趣区域） 【角点】某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化。（与位于相同强度区域上的点不同，与物体轮廓上的点也不同） 它们在图像中可以轻易定位。 角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边
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2024-05-01 13:28:55
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第三节：缩放图像，裁剪图像，旋转图像（一）缩放图像(cv2.resize)（二）裁剪图像(img[y1:y2,:x1:x2])（三）旋转图像（cv2.getRotationMatrix2D，cv.warpAffine）（四）结语 （一）缩放图像(cv2.resize)改变图像的尺寸大小我们需要cv2.resize（） cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,f
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2024-03-11 10:27:34
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