图像通过一定尺寸的矩阵表示，矩阵中每个元素的大小表示图像中每个像素的明暗程度。查找矩阵中的最大值就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算矩阵的平均值就是计算图像像素的平均灰度，可以用平均灰度表示图像整体的亮暗程度。因此，针对图像矩阵数据的统计和分析，在图像处理工作中具有非常重要的意义。OpenCV集成了求取图像像素最大值、最小值、均值、标准差等函数，本节将详细介绍这些函数的使用方法。OpenCV提供了
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2024-05-06 16:30:30
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一、简介与实际应用PCA 主要用于获取物体的主要方向以及对数据进行降维度处理。PCA 的主要思想是在一堆维度的数据中找到能体现特性的几个重要的特性，从而降低计算量，把那些不特别重要的属性从这些数据中剔除掉。二、数学原理推导 三、 opencv中的PCA类PCA::PCA(InputArray data, InputArray mean, int flag
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2024-06-23 10:42:15
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总体效果 类似混合现实，实现展示玩家玩的VR游戏的实况基本思想 利用openCV 插件，通过摄像头获取到玩家在蓝幕中玩游戏的场景，再使用蓝幕技术，对图像做处理，获取玩家的图像；最后和游戏场景进行叠加。具体实现( UE 4.12, Opencv 2.4.13)1, 在UE4 中打开 v
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2024-08-29 17:55:53
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K均值聚类算法在cxcoer中,因为它在ML库诞生之前就存在了.K均值尝试找到数据的自然类别.用户设置类别个数,K均值迅速地找到"好的"类别中心."好的"意味着聚类中心位于数据的自然类别中心.K均值是最常用的聚类计数之一,与高斯混合中的期望最大化算法(在ML库中实现为CvEM)很相似,也与均值漂移算法(在CV库中实现为cvMeanShift())相似.K均值是一个迭代算法,在OpenCV中采用的是
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2024-04-08 21:27:24
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1.构造Mat:#include <stdio.h>
#include<sstream>
#include <string>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highg
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2024-04-18 12:58:33
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一、矩阵1.加法2.减法3.乘法4.除法5.转换6.其他7.运算符8.比较9.按位运算：10.最值11.行列式运算二.初始化三.矩阵读取和修改(1)1个通道：(2)3个通道：四.较复杂运算五、其他数据结构 一、矩阵Mat I,img,I1,I2,dst,A,B;
double k,alpha;
Scalar s;//Scalar 是一个结构体，常用来存储像素，比如Scalar s;
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2024-04-19 13:42:47
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图像滤波均值滤波import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读入带噪点的图像
img=cv2.imread("img/lenaNoise.png")
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
# 均值滤波
# 简单的平均卷积操作 指定两个参数 img 原图像 （3，3）核大小
#
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2024-03-26 10:42:07
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opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高，openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，opencv对其中的图像操作（缩放、单通道提取、图像阈值操作等）进行了优化。在opencv2.0之前，opencv是完全用C实现的，但是，IplIm
今天总结了5种创建Mat图像的方法，都是可以直接运行的。
代码：
1 #include<opencv2/opencv.hpp>
2 #include<iostream>
3 using namespace cv;
4 using namespace std;
5
6 int main() {
7 /*
8 CV_8UC1 8位1通道
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2020-12-07 10:43:00
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参考：【数字图像处理学习笔记之四】图像腐蚀、膨胀：1 背景知识结构元素：二维结构元素可以理解成一个二维矩阵，矩阵元素的值为0或者1；通常结构元素要小于待处理的图像。腐蚀与膨胀基本原理：就是用一个特定的结构元素来与待处理图像按像素做逻辑操作；可以理解成拿一个带孔的网格板（结构元素矩阵中元素为1的为孔）盖住图像的某一部分，然后按照各种不同的观察方式来确定操作类型。比如：腐蚀操作就是拿这个结构元素的中心
为什么要使用滤波消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入
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2024-05-04 17:16:14
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0、算子描述算子接受一个旋转矩形作为ROI（兴趣区域），接受一个或者多个旋转矩形作为Masks（掩膜，掩膜遮蔽的像素不计入算子计算），所以有效检测区域为ROI减去Masks。计算有效检测区域内的像素平均值。将该像素平均值与参考值进行比较，若该像素平均值落与参考值的上下限百分比内，则算子返回true，否则返回false。注：所有ROI和mask的位置和角度都是相对于原图的图像坐标的。1、解决思路使用
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2024-05-10 17:41:57
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一、Mat与Iplimage Mat<-----> Iplimage ：直接赋值IplImage *iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1);
Mat mtx(iplImg); // IplImage* ->Mat 共享数据
// or : Mat mtx = iplImg;
cvReleaseImage(&iplImg);Ipli
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2024-04-11 13:26:27
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硬件和软件部分搞定之后，就可以正式上手了。很多书或者教程开始都是介绍OpenCV的历史等等之类的，但是一般人对这些都没兴趣，也不需要知道，所以本文就略过了。 OpenCV系列的第一个实例就是打开图片，而且一般人也不喜欢黑框框。现在找工作都是要求了解一定的图形框架，根据难易程度，我们从Qt开始。同时会添加一些函数或者其他信息。1.1 新建Qt项目 新建Qt项目
1.2 添加库
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2024-03-26 14:37:48
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本章中我们学习一下通过backproject直方图，得到一副图像中每个像素属于该直方图的概率。在下边原始图中(左图)，我们框选了一块四边形的区域，计算该区域的灰度直方图，然后通过下面的函数calcBackProject，计算图像src中每个像素在直方图中的概率，最终的结果在result中，result中每个像素表示该像素在直方图中的概率
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2024-10-28 21:04:08
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前面说了K-Means聚类算法，这里我们介绍一种新的聚类算法：MeanShift， 它常被用在图像识别中的目标跟踪，数据聚类、分类等场景，前者的核函数使用了Epannechnikov核函数，后者使用了Gaussian(高斯核函数) 一 算法的原理理解：1 核函数在Mean Shift算法中引入核函数的目的是使得随着样本与被偏移点的距离
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2024-10-13 22:34:05
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编辑：zero
初次学习OpenCV新手经常问我的十个问题，有你问我过下面的问题之一吗？Q1 按照视频做的，我怎么显示了不了图像或者视频解答：最常见的两个原因如下：-忘记waitKey(0) 或者waitKey(1)-图像/视频文件路径包含中文或者空格了，根本无法正确加载图像。Q2 我怎么把我想要的区域取到，被自己蠢哭了解答：C++下，只要你有rect/box
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2024-03-29 08:01:40
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1、均值滤波任意一点的像素值，都是周围N*N个像素值的均值如上图是一个图片的像素分布，红色区域226，红色可以作为周围NN个像素的均值 例：选取55的区域，红色区域的像素新值=蓝色背景区域像素值之和除25中间部分称为：核。每一个都是1/25， 核根据要取多少N*N决定 针对原始图像内的像素点，逐个采用核进行处理，得到结果图像. 使用函数：处理结果=cv2.blur（原始图像，核大小） 处理结果=c
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2024-04-12 20:20:38
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总述 在参考该文章安装的opencv4 Ubuntu 20.04搭建OpenCV 4.5.2 - 知乎 ，安装并配置环境后，还需要进行以下操作：（是否有更优雅便捷的方式请各位大佬赐教，总觉得opencv4还需要手动修改这些有点不优雅）sudo ln -s /usr/local/include/opencv4/op
# Python OpenCV中的Mat图像定义与操作
在使用Python进行计算机视觉和图像处理时，OpenCV是一个非常强大的库。在OpenCV中，Mat是一个非常重要的数据结构，用于存储图像和矩阵数据。本文将介绍如何定义和操作Mat图像，帮助读者更好地理解和利用OpenCV进行图像处理。
## Mat图像的定义
在OpenCV中，Mat是一个多维数组，用于存储图像数据。Mat可以包含一
原创
2024-04-26 06:09:08
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