一 不同色彩空间的转换OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机中有三种常用的色彩空间：灰度，BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value)。灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝、绿、红三种颜色。网页开发者可能熟悉另一个与之
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2024-09-03 08:55:41
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用ffmpeg解码，并且将解码后的视频传入opencv。通过查找相关资料进行快速学习实现了这个需求。现进行简单的记录和分享。ffmpeg 解码函数：len = avcodec_decode_video2(pInputCodecContext, dst, &nComplete, &InPack); dst 为 AVFrame *dst，
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2024-03-13 13:31:58
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图像中的离散傅里叶变换的相关理论较为简单，频域里面，对于一幅图像，高频部分代表了图像的细节、纹理信息；低频部分代表了图像的轮廓信息。 这里我们直接讲解OpenCV3.0中的离散傅里叶变换 1.dft()函数详解 dft()函数的作用是对一维或者二维浮点数组进行正向或反向离散傅里叶变换。 C++：void dft(InputArray src,OutputArray dst,int flag
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2024-04-09 12:46:34
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目录前言滤波操作二维滤波（二维卷积）线性滤波方框滤波/均值滤波高斯滤波 前言滤波分为线性滤波和非线性滤波两种，线性滤波中有方框滤波、均值滤波和高斯滤波三种，非线性滤波则有中值滤波和双边滤波两种。在介绍滤波方式之前先以二维滤波的形式介绍滤波的运算。滤波操作二维滤波（二维卷积）用二维滤波的方法选取不同的卷积核可以实现各种不同的效果，虽然OpenCV中内置函数能实现不同的操作，但是通过自己构建卷积核矩
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2024-03-19 14:03:07
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一直以来，笔者对Matlab程序关于快速傅里叶变换的定义不甚了解，只是大致明白利用该公式可以方便快速地实现数据在时域（时间域）和频域（频率域）之间的转换，但是对其中变换核的离散形式为什么这么定义却摸不着头脑。直到前一阵子笔者才弄明白（其实也不是很复杂的问题，只是一直没有深究下去......），现在和读者朋友们分享一下其中的意义。首先看一下Matlab中关于fft是怎么定义的。下面是笔者电脑中安装
VS2015编译OPENCV4.2下载opencv4.2源代码及opencv_contrib源代码https://opencv.org/releases/将opencv_contrib放在opencv文件夹下在opencv创建一个文件夹CUDA_VS2015,用于存放转换openc工程源代码；打开CMake-gui.exe,选择opencv源代码、CUDA_VS2015：点击“Configure”
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2024-07-22 13:35:46
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目录前言正文Gui操作图像的读取，写入matplotlib读取图片鼠標双击绘制圆用鼠标绘制曲线或图形滑动条做调色板参考 前言经过一段时间的视频学习，现在开始正式转入书本知识的学习。使用的书本是这个：OpenCV-Python-Tutorial-中文版20160814正文Gui操作图像的读取，写入这部分简单，就直接都放在代码里面了。import cv2 as cv
import numpy as
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2024-06-03 10:54:29
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图2:在本教程中，我们将使用OpenCV和NumPy的组合在图像和视流中进行基于快速傅立叶变换(FFT)的模糊检测。快速傅里叶变换
原创
2024-07-31 11:16:42
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离散傅里叶变换步骤：第一步：将图像扩大到合适的尺寸离散傅里叶变换的运行速度跟图片尺寸有很大关系，当图片面积为 2、3、5 的倍数时 DFT 执行效率最快，因此为了达到 DFT 的执行效率最快，经常通过添凑新的边缘像素来获取最大图像尺寸。计算需要扩展的行数和列数 OpenCV 为我们提供了这样一个函数 int getOptimalDFTSize(int vecsize)，这个函数传入一个原矩阵的行数
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2024-04-11 14:14:23
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vector
原创
2022-05-29 01:12:46
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目录均值滤波它的函数： 特点方框滤波函数 特点归一化定义与作用高斯滤波 函数 效果图 特点中值滤波函数效果图 特点opencv中入门的四个滤波函数：均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波均值滤波简单的说就是在以目标像素点为中心的一个矩阵中，我们将矩阵中的所有像素
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2024-05-30 00:24:33
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opencv-python 4.0.11 函数释义词义：发现轮廓！从二进制图像中查找轮廓（Finds contours in a binary image）；轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具。 findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> contours, hi
一、创建图像void QuickDemo::mat_creation_demo(Mat &image) {
//克隆，复制
Mat m1, m2;
m1 = image.clone();
image.copyTo(m2);
// 创建空白图像
Mat m3 = Mat::zeros(Size(88, 88), CV_8UC3);//大小8*8像素，
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2024-03-31 21:52:52
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cv::matchTemplate()模板匹配算法C++: void matchTemplate(InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method)image: 搜索对象图像 It must be 8-bit or 32-bit fl
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2024-04-24 14:04:15
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SIFT原理详解尺度空间的表示高斯金字塔的构建高斯差分金字塔空间极值点检测尺度变化的连续性特征点特征点的精确剔除不稳定的边缘响应点特征点方向赋值生成特征描述SIFT的缺点OpenCV 函数参考文章 上一篇文章介绍的特征检测器已经可以较好地解决方向不变性问题，即图像旋转后仍能检测到相同的特征点。这篇文章介绍 SIFT 特征检测器，下一篇文章介绍对 SIFT 的改进 SURF 特征检测器，可
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2024-06-28 13:29:36
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读取图片，在窗口中显示#include#include #include using namespace cv;int main(){ // 读??入??一??张?图??片?（???游??戏??原-画-）?? Mat img=imread( "pic.jpg");
原创
2021-09-02 16:36:58
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目录openCV的数据类型基础类型固定向量类cv::Vec<>固定矩阵类 cv::Matx<>cv::Point<>类cv::Scalar<>Size类cv::Rect类cv::RotatedRect类复数类openCV的数据类型OpenCV有很多数据类型，他们都基于一些重要视觉概念的抽象而设计，以此提供相对简单、直观的表示和处理。OpenCV的基础
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2024-03-18 09:24:59
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#include <opencv2/opencv.hpp> //highgui模块头文件#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
原创
2022-05-23 16:52:23
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汇总之前这一节还有一个scharr滤波器（也是算子）没有介绍，先介绍一下。。。
原创
2023-02-15 11:19:43
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序言： 这次的示例程序类似于PS中的魔棒工具效果，可以给鼠标点击的地方改变颜色。
原创
2023-02-14 15:35:53
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