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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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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iframe一. iframe元素iframe是html元素，用于在网页中内嵌另一个网页。iframe默认有一个宽高, 存在边界iframe是一个行内快级元素，可以通过display修改二. iframe元素属性介绍src : 指定内联网页的地址frameborder: iframe默认有个边界，可以设置frameborder为0清除边界。width, height: iframe的宽高name:
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2023-07-18 12:54:40
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前言学习过冈萨雷斯的《数字图像处理》的小伙伴们对掩模的功能肯定了解，掩模其实就是一个奇数乘奇数（如3*3,5*5,7*7等）的一个窗口，我们将窗口滑过整幅图像，并同时进行乘加操作，便可得到新的图像，主要用于滤波或锐化等操作。正题如何用Opencv进行掩模操作#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using nam
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2024-09-25 11:05:56
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在计算机视觉领域，使用 Python 和 OpenCV 处理视频帧是一个常见的任务。无论是图像分析、对象检测还是视频监控，了解如何高效地处理视频帧都至关重要。接下来我们将详细记录解决“Python OpenCV Frame”相关问题的全过程，其中涉及环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和生态集成等方面。
## 环境配置
为了成功运行 OpenCV，你需要先准备合适的开发环境。以下是
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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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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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();
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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# 使用 Java 和 OpenCV 读取视频帧的完整指南
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Java 和 OpenCV 来读取视频中的每一帧。这个过程虽然看起来复杂，但只需按部就班地实施，每一个步骤都不难。以下是整个过程的流程图和详细的步骤说明。
## 流程图
```mermaid
graph TD;
A[开始] --> B[配置开发环境];
B --> C[导入OpenC
在现代视听技术中，YUV 帧的处理变得尤为重要，特别是在计算机视觉和多媒体应用领域。本篇博文将重点讲述如何使用 Python 和 OpenCV 显示 YUV 帧。我们将通过不同的维度来拆解问题并提供综合解决方案。
## 背景定位
随着数字视频技术的发展，图像编码格式经历了多次演进，从最初的 RGB 到如今广泛使用的 YUV。YUV 格式的出现提高了视频编码的效率，尤其在色彩再现和压缩方面。YU
# Python OpenCV - 将帧转为 NumPy 数组
在计算机视觉中，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个流行的库，它包含了大量的功能，可用于图像和视频处理。在进行图像处理时，通常需要将图像或视频帧转为 NumPy 数组，以便于数据的处理和分析。本文将介绍如何利用 OpenCV 将视频帧转换为 NumPy 数组，并通过示例代码说明其具体操作。
## 1. NumPy与OpenCV
