在计算机编程领域,Linux系统一直以其稳定性和开放性而闻名。而OpenCV作为一个强大的计算机视觉库,被广泛应用于图像处理和机器学习领域。本文将介绍如何在Linux系统下使用OpenCV库来实现一些常见的例程。
首先,要在Linux系统中成功运行OpenCV,需要安装相关的依赖包。可以通过包管理工具来安装这些依赖包,例如在Ubuntu系统下可以使用以下命令:
```
sudo apt-get            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-07 09:51:32
                            
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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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            //边缘检测之Sobel,Laplacian,Canny简单实用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 调用OpenCV实现图像处理的Java例程
## 引言
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以帮助开发人员快速处理图像和视频。在本文中,我们将介绍如何使用Java语言调用OpenCV库来实现图像处理。我们将通过一个简单的例程来演示如何加载图像、进行灰度化处理、边缘检测等操作。
## 准备工作
在开始之前,我们需要确保已经安装了OpenCV库,并且配置好了Java开发环境。可以通过以下步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            导言:本系列博客目的在于能够在vs快速上手opencv,理论知识涉及较少,大家有兴趣可以查阅其他博客深入了解相关的理论知识,本博客后续也会对图像方向的理论进一步分析,敬请期待:)PS:官方文档永远是最好的入门资料,逐步提高英文阅读能力也很重要:)官方文档传送门:【英】http://www.docs.opencv.org/2.4.6/#【中】http://www.opencv.org.cn/open            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            前段时间看的OpenCV,其实有很多的例子程序,参考代码值得我们学习,对图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征有一定了解后。 对本文中的例子程序刚开始没有调通,今晚上调通了,试了试效果还可以,还需要深入理解。值得大家动手试试,还是很有成就感的,虽然是现成的例子....... 环境            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1 查看支持的参数这里记录一下关于cv2配置摄像头曝光等参数的问题,可以参考文章:Python 下opencv 应用: 摄像头参数设置 关于参数的含义,可以参考:OpenCV VideoCapture.get()参数详解如果不能确定上面(包括本文博客的时效性),可以自己去opencv官方文档,找最新的文档,例如:https://docs.opencv.org/4.5.2/,然后从中搜索videoi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            函数简介opencv中函数undistortPoints()用于对图像点坐标进行去畸变,以下为该函数解释:void undistortPoints(InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OPENCV是一个开源程序库,包含了 500 多个用于图像和视频分析的优化算法。我们可以利用它进行图像处理,现在来创建一个简单的程序。1.在官网上下载OPENCV网址:https://opencv.org/ 链接:link 点击这里来下载最新的版本。2.安装OPENCV解压生成 opencv 目录。其中build是OpenCV使用时要用到的一些库文件。3.配置环境变量我的电脑—>属性—>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是模板匹配模板就是一副已知的小图像,而模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标,已知该图中有要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像元素,通过一定的算法可以在图中找到目标,确定其坐标位置。模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                 安装好了VS2012后,下载了个OpenCV2.4.8.       安装参照:       http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811129       我是自己参照其他的方法添加的,上面这篇博客里的例程编            
                
                    
                        
                                                                            
                                                                                        原创
                                                                                    
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            //-----------------------------------【头文件包含部分】--------------------------            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            opencv提供的带参数例程 如果仅仅是简单的拼接,可以采用stitching.cpp就差不多了;但是如果采用stitching_detailed.cpp的话,首先要解决的就是"编译问题",而后解决的是分析不同参数下的拼接结果和匹配...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            stereo_calib是OpenCV官方代码中提供的最正统的双目demo,无论数据集还是代码都有很好实现。 一、代码效果: 相关的内容包括28张图片,1个xml和stereo_calib.cpp的代码 直接引入的代码不能给...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## Introduction
RAR is a popular file compression format used for archiving files and reducing their size. However, there may be instances where you encounter an error message stating "rar is not RAR            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            这次示例程序分别演示了用resize、pyrUp、pyrDown来让源图像进行放大缩小操作原图显示:通过不断放大缩小得到如下:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1)分水岭算法  原理:  任何一幅灰度图像都可以被看成是拓扑平面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷,我们向每一个山谷中灌不同颜色的水,随着水位的升高,不同山谷的水就会相遇汇合,为了防止不同山谷的水的汇合,我们需要在水汇合的地方构建起堤坝,不停的灌水,不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没,我们构建好的堤坝就是对图像的分割,这就是分水岭算法的背后原理  对灰度图的地形            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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