一、工具篇工欲善其事，必先利其器。学习OpenCV，肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库。在Windows平台下你可以选择Visual Studio、CodeBlock等，当然你也可以选择在Linux平台，用VI、codeBlock都是可以的。编程平台的选择看个人爱好以及项目的开发环境。然后是OpenCV库，你可以在这里下载到最新的版本：http://opencv.org/，最近的版本已经到了
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2024-06-13 07:46:05
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# 如何使用Python OpenCV截取部分图像
在处理图像时，有时我们需要从一幅图像中截取出感兴趣的部分图像进行进一步的处理或分析。使用Python的OpenCV库，我们可以轻松地实现图像的裁剪操作。
## 安装OpenCV库
在使用OpenCV之前，首先需要安装OpenCV库。可以使用pip来进行安装：
```bash
pip install opencv-python
```
#
原创
2024-07-12 06:33:49
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# Python OpenCV复制部分图像
## 简介
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库来复制图像的一部分。我们将介绍整个过程的步骤、所需的代码以及每个步骤的详细说明。
## 整体流程
下表展示了实现"Python OpenCV复制部分图像"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载图像 |
| 2 | 选择感兴趣的区域
原创
2023-10-21 11:55:26
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最近在看opencv中adaboost的源码的时候，发现在实现文件..\OpenCV2.0\apps\traincascade\cascadeclassifier.cpp中的一个问题：（1）CvCascadeClassifier类的成员函数train函数中有这么一句：此句代码的本意是用传入的命令行参数_posFilename、_negFilename和_cascadeParams初始化imgRea
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2024-08-07 11:23:27
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目录一、什么是角点二、Harris角点检测1.原理： 2.角点检测的实现： 三、Shi-Tomasi角点检测1.原理： 2.实现：一、什么是角点1.举例： 对于A-F六个小图找到原始图像中的位置：A和B是平面，图像中很多地方存在，难以准确找到C和D是边缘，可以近似确定其位置E和F是角点，可以迅速确定位置2.角点对图像理解、分析起着重要作用，在三维场景重建运动
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2024-03-07 18:29:26
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0|为什么选择OpenCV-Python虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于 OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的最新版是4.3，包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现，超级方便。目标 在这里你将学会怎样读入
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2024-04-25 13:00:51
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如何使用OPENCV获取图像
现在正在学习 OPENCV，与大家分享一下使用OPENCV获取图像的心得。首先给出源代码：#include<highgui.h>
int main(int argc,char**argv)
{
IplImage* img=cvLoadImage("argv[1]");
cvNamedWindow("Examp
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2023-08-21 12:00:15
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案例 ©Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、读取图像知识储备：图像分割与提取的概念 在图像处理的过程中, 经常需要从图像中将前景对象作为目标图像提取出来。例如无人驾驶技术, 我们关心的是周围的交通工具, 其他障碍物等, 而对于背
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2023-09-26 22:26:55
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前言：纯属个人理解，不喜误喷，也希望大家给点关注支持 正文： 说到opencv对图像的读取、显示与保存，就不得不提到cv2后的一个特殊存在(Mat)和三个api（imread()、imshow()、imwrite()）。 首先是Mat，Mat是opencv2版本重新对于图片处理的一个封装类，个人的观感就是这是opencv得到发展的一个重要特点，说到底图片处理在计算机中也就是对于矩阵的处理。 然后是
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2023-12-13 00:02:58
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# Python OpenCV 提取图像红色部分
在图像处理领域，OpenCV 是一个非常流行的库，它提供了丰富的功能来处理图像。其中一个常见的任务是提取图像中的特定颜色部分，例如红色。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来提取图像中的红色部分。
## 什么是 OpenCV？
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了广泛的图像处理和计算机视觉功能。
原创
2024-07-26 03:23:58
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一.图像分割图像分割是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征，把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性，并提出感兴趣目标的技术和过程。 它是由图像处理到图像分析的关键步骤。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。 其目
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2023-12-06 16:05:14
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图像的分割与修复图像分割的基本概念图像分割定义：将前景物体从背景中分离出来图像分割方法：传统的图像分割方法
分水岭法GrabCut法MeanShift法背景扣除基于深度学习的图像分割方法分水岭法问题：图像存在过多的极小区域而产生许多小的集水盆，使得图像分割太碎，不利于处理处理步骤：标记背景标记前景标记未知域进行分割watershed(img,masker)masker 标记数据，前景、背
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2024-04-20 22:40:03
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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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也就是在一张照片里，已知有个长方形的物体，但是经过了透视投影，已经不再是规则的长方形，那么如何提取这个图形里的内容呢？这是个很常见的场景，比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画，用手机找了下来，可是回家一看歪歪斜斜，脑补原画内容又觉得不对，那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了。不妨把应用的场景分为以下：
纸张四角的坐标(图中红点)
1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云百度云：提取码：1.直方图统计2.直方图均衡化3.直方图比较1.直方图统计2.直方图均衡化3.直方图比较...
原创
2021-08-02 14:17:28
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文章目录1.图片缩放1.1 最近邻域插值法1.2 双线性插值法2.图片剪切3.图片位移4.图片镜像5.仿射变换6.图像旋转 1.图片缩放使用cv2.resize方法进行图像的缩放import cv2
img = cv2.imread('img.jpg', 1)
imgInfo = img.shape # 得到图片的高度、宽度、颜色通道
print(imgInfo)
height, width,
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2024-02-19 15:22:21
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1.图像金子塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。一般情况下有两种类型的图像金字
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2024-07-11 22:11:31
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原图：获取图像常用属性通过调用道一般只有1、3、4，1个通道表示灰度图（0-255），3个通道为RGB
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2022-06-13 14:02:01
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opencv中图像是存储在Mat类的对象中，Mat称为基本图像容器。图像矩阵的大小取决于图像的大小和所使用的颜色模型，确切的说应该是图像的通道数。对于灰度图像只有一个通道，彩色图像则会有多个通道。对于多通道图像来说，矩阵中会有多个子列，其子列的个数等于图像的通道数。 注意，在opencv中子列
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2024-06-27 16:57:00
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再更一发好久没更过的OpenCV，不过其实写到这个部分对计算机视觉算法有所了解的应该可以做到用什么查什么了，所以后面可能会更的慢一点吧，既然开了新坑，还是机器学习更有研究价值吧。。。图像在内存中的存储方式灰度图像 RGB图像，矩阵的列会包含多个子列因为内存足够大，可以实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个长行。连续存储，有助于提高图像扫面速度，可以使用isCon
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2024-04-27 16:57:14
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