目录一、ubantu16.04安装opencv-3.4.1二、编写一个打开图片进行特效显示的代码 test1.cpp三、练习使用opencv库编写打开摄像头压缩视频的程序。1）、虚拟机获取主机摄像头权限2）、播放视频3）、录制视频四、总结五、参考资料 一、ubantu16.04安装opencv-3.4.1在官网下载source版本的opencv。下载成功之后另存到home目录。解压压缩包unzi
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2024-03-19 13:19:02
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1. 为何要获取图片的亮度？有哪些应用场合？在工厂或者其他工业生产过程中，需要提取目前场景的亮度。比如，检测手机的闪光灯功能是否正常。2. 算法实现2.1 图象转成HSV格式HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。 这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和
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2024-03-16 10:53:58
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本节是通过像素值变换来改变图像的对比度和亮度，前面图像相加部分已经接触过像素值变换的知识。本节额外增加了图像的伽马矫正的内容。目标访问像素初始化矩阵为0cv::saturate_cast函数及其重要性像素变换的相关知识改进图像亮度的一个实例原文网址Changing the contrast and brightness of an image!本地目录D:opencvsourcesdo
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2024-06-16 10:49:20
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在一般显示屏幕以及图形处理的应用软件上,都会有一个亮度/对比的色彩(Brightness/Contrast)调整,它是属于影像增强的部份,在OpenCV里面的Sample Code里面就有这样的灰阶程序的实作,在这边就修改了OpenCV的Sample Code,来做色彩增强的亮度/对比的程序,而在一般的亮度/对比来讲亮度(Brightness)的范围为0~200而对比(Contrast)亦是0~2
图像的距离变换实现了像素与图像区域的距离变换，使得最后生成的图像在该自己元素位置处的像素为0，临近的背景的像素具有较小的值，且随着距离的增大它的的数值也就越大。对于距离图像来说，图像中的每个像素的灰度值为该像素与距离其最近的背景像素间的距离，也就是说，给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离，一幅二值图像的距离变换可以提供每个像素到最近的非零像素的距离。距离变换的一般步骤如下：1.将输入图片转
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2024-02-27 12:57:38
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我们将讨论应用于面部的深度学习的有趣应用。我们将估计年龄并从单个图像中找出该人的性别。该模型由Gil Levi和Tal Hassner训练。我们将简要讨论论文的主要思想，并提供有关如何在OpenCV中使用该模型的分步说明。1.使用CNN的性别和年龄分类作者使用了一种非常简单的卷积神经网络架构，类似于CaffeNet和AlexNet。该网络使用3个卷积层，2个完全连接的层和最终的输出层。层的细节如下
1.像素运算运算图像的大小和类型一定要一样才可以2.算数运算加减乘除2.1 加法运算解释结果 黑色是0，0加上任意值都为0，所以黑色的不会影响 白色是255，由于uint8一个字节的限制，最大值为255,255加上任意值，最后都是255，显示白色# -*- coding:utf-8 -*-
# Linda Li 2019/8/15 16:54 cv_14_像素运算 PyCharm
import c
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2024-08-12 13:30:05
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这篇文章中我们一起学习了如何在OpenCV中用createTrackbar函数创建和使用轨迹条，以及图像对比度、亮度值的动态调整。文章首先详细讲解了OpenCV2.0中的新版创建轨迹条的函数createTrackbar，并给上一个详细注释的示例。然后讲解图像的对比度、亮度值调整的细节，最后放出了一个利用createTrackbar函数创建轨迹条来辅助进行图像对比度、亮度值调整的程序源码。依然是先放
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2024-05-27 20:55:04
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金相显微镜、偏光显微镜、生物显微镜、相衬显微镜、体视显微镜，视频显微镜、测量显微镜、立体显微镜、读数显微镜以及计算机图像分析软件和显微镜测量软件、光学仪器配件等各种精密仪器。YW-209 WIFI无线连接工业相机产品名称YW-209所属分类CMOS WIFI工业相机主要特点1、采用高分辨率图像传感器，色彩还原好，清晰度高；2、 1/英吋逐行扫描图像传感器，硬件500万像素；3、数字传输接口，数据传
人眼对光的敏感度在不同亮度上是不一样的，人眼会对暗的区域变化更加敏感。如果用8位空间来存储像素，0-1区间可以表示256种亮度，但是我们不会一半表示暗的，一半表示亮的（即暗和亮都是128种颜色）。因为我们应该花更多的空间去存储暗的区域，换句话说，暗的需要被区分成更多种。 编码：当摄影设备储存照片时对像素进
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2024-10-04 12:52:33
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知识点1OpenCV库分为多个模块：opencv_core模块包含库的核心功能，opencv_imgproc模块包含主要的图像处理函数，opencv_highgui模块提供了读写图像和视频的函数以及一些用户交互函数。#include “opencv2/core/core.hpp”
包含库的核心功能
#include “opencv2/flann/miniflann.hpp”
最邻近搜索匹配函
使用OpenCV实现RGB、HSI、CMYK颜色空间的转换 RGB与hsi可以转化，但我自己查了一些资料后，重点放在RGB与hsv之间转化上，所以下面重点讲这些。如果感兴趣，最后面参考链接有更加具体的详细讲解。HSV基本颜色分量范围一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给
## Python OpenCV 亮度调整
### 介绍
OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。其中一个常见的操作是调整图像的亮度。亮度是指图像的整体明亮程度，可以通过增加或减少像素值来调整。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来调整图像的亮度。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了Python和OpenCV库。可以通过以下命令来安装
原创
2023-11-04 11:01:37
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目标 • 本节你将学到简单阈值，自适应阈值， Otsu’s 二值化等 • 将要学习的函数有 cv2.threshold， cv2.adaptiveThreshold 等。1.简单阈值与名字一样，这种方法非常简单。在像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold(src, thresh, maxval
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2024-10-03 15:26:56
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阈值分割的作用 阈值分割其实就是图像分离，对于阈值内的你想如何操作，一个最简单的例子就是二值图像。所謂的二值化是將影像進行區分，分成我們感興趣的部分(前景)，以及不感興趣的部分(背景)，通常將某個強度當作分割的標準，這個強度稱作閾值(threshold)，通常以強度超過閾值的像素當作前景，反之則為背景。閾值的算法主要分兩類：固定閾值：程式或使用者直接給定一個灰階值當閾值，再用這個閾值進
1.从哪哪都不知道到会用 （1）找了官方的实例代码，因为本人代码阅读能力有限，因此将代码部分下载下来，边查边记就看懂了，再敲一遍（opencv2.x和opencv3.x有些用法不太一样要自己改一改）链接1支持向量机线性可分数据的处理2支持向量机对线性不可分数据的处理(2)找了一些应用的例子，打印，看懂，仿照着敲代码，就成啦链接––1以整个图像为特征的手写数字SVM识别2小狮子识别3车标识别4视频识
亮度和对比度调整¶
两种常用的点过程（即点算子），是用常数对点进行 乘法 和 加法 运算：两个参数 和 一般称作 增益 和 偏置 参数。我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 。你可以把 看成源图像像
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2024-01-05 17:12:52
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学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。前情提要 直方图均衡化会提高图像的对比度。通过一个转换函数，将亮区域的输入像素映射到整个区域的输出像素。这就是直方图均衡化的作用。（使所有的图像具有相同的照明条件）当图像的直方图限制在特定区域时，直方图均衡化效果很好。在直方图覆盖较大区域（即同时存在亮像素和暗像素）的强度变化较大的地方，效果不好。直方图均衡后，背景对比度确实得到了改善。
学习到范例五的时候，发觉虽然范例都很简单，但是做记录的时候，并且把程序里面使用过的类或方法都弄明白，也就不简单了，接下来介绍一下范例五吧。1、图像处理一般来说，图像处理算子是带有一幅或多幅输入图像、产生一幅输出图像的函数。图像变换可分为以下两种：点算子（像素变换）：图像对比度和亮度，等等邻域（基于区域的）算子：均值滤波，中值滤波，等等，也就是卷积运算2、亮度和对比度调整两种常用的点过程（即点算子）
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2023-10-29 22:34:30
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一、图像混合1.1 ROI线性混合1.1.1 ROI在图像处理领域,我们常常需要设置感兴趣区域(ROI, region of interest),来专注或者简化工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行进一步处理。而且,使用ROI指定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利。定义ROI区域有两种方法:第一种是使用
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2024-08-07 11:12:31
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