double t2 = (double)cv::getTickCount();//返回从操作系统启动到当前所经的计时周期数 double t= cv::getTickFrequency()//用于返回CPU的频率 //单位是秒，也就是一秒内重复的次数 //所以剩下的就很清晰了：总次数 / 一秒内重复
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2022-01-25 11:38:00
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2、图像运算相信大家都记得，在RGB图像中，每个像素点的强度是分布在[0, 255]之间的。如果我们对一个像素值为250的像素点进行加10的运算的话，结果显然不会是260，因为RGB图像是以8位无符号整型表示的，亦即260是一个无效数。这个时候会有两种可选的做法。其一是饱和运算。为保证所有的像素点都落在[0, 255]之间，直接将像素值超过255的像素全部置为255，使其不至于逃逸出8位无符号整型
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2024-03-13 13:34:00
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起因说起来录制视频，我们可能有很多的软件，但是比较坑的是，好像很少的软件支持能够同时录制两个摄像头的视频，于是我们用python自己写一个。要是OpenCV+python。貌似很简单就能OK的事情，但是，我们的项目不是一般要展示给老师看嘛。谁愿意看一个没有界面的录制过程是吧~，最后会附上源代码~依赖的包在这里，我直接把import的包写出来了各位可以进行对号入座，然后就能知道需要安装哪个包啦！im
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2024-06-21 09:22:53
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目录1.曝光设置2.设置自动曝光为手动曝光3.曝光参数具体对应于曝光时间4.代码实现5.其他知识补充5.1.相机曝光原理5.2.快门速度opencv -Camera曝光设置1.曝光设置 cv_cap.set(cv::CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE, 0.25); // where 0.25 means "manual exposure, manual iris"
cv_cap.se
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2023-10-12 09:36:56
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使用OpenCV进行高动态范围（HDR）成像（C ++ / Python）什么是高动态范围（HDR）成像？大多数数码相机和显示器都将彩色图像捕获或显示为24位矩阵。 每个颜色通道有8位，因此每个通道的像素值在0-255范围内。 换句话说，普通的相机或显示器的动态范围是有限的。但是，我们周围的世界有一个非常大的动态范围。 当灯光关闭时，它可以在车库内变黑，如果你直接看着太阳，它会变得非常亮。 即使没
OpenCV学习第二天： 几何变换1.简介该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。2.算法理论介绍变换形式 先看第一个
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2024-07-19 15:48:06
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文章目录前言一、Ubuntu安装opencv库二、启动 Windows 本机的 RTSP 视频流下载解压 EasyDarwin查看本机摄像头设备开始推流三、在ubuntu 终端编写代码创建目录及文件创建CMakeLists.txt文件启动 cmake 配置并构建四、结果展示启动图形界面在图形界面打开终端找到 rtsp_demo运行 前言由于WSL2环境与主机系统隔离，访问本机摄像头是有限的，但是
# 时间戳 Python OpenCV
在计算机视觉领域，时间戳是一个非常重要的概念。时间戳通常用于记录某个事件发生的时间，可以用于视频处理、图像处理以及其他时间相关的应用中。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来获取和处理时间戳。
## 什么是时间戳？
时间戳是一个数字或者字符，用于表示某个事件发生的具体时间。它通常是一个从某个固定时间点开始计算的时间值。在计算机系
原创
2024-02-16 09:12:56
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主要包括以下内容: 1.使用的主要函数的说明。 2.两个实例：视频读取和显示。搭建视频读取和处理框架，调用canny函数提取边缘并显示。 3.一些注意事项和代码说明。一.使用的主要函数1.延时函数cv::waitKey函数原型：  
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2024-04-03 12:42:38
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第六章 阈值处理阈值处理是指剔除图像内像素值高于或者低于一定值的像素点函数cv2,threshold()和cv2.adaptiveThreshold()用于实现阈值处理6.1 threshold函数retval,dst=cv2.threshold (src,thresh,maxval,type)retval：返回的阈值dst： 阈值分割结果图像，与原图像大小类型相同src： 要进行阈值分割的图像t
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2023-11-09 22:33:55
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好就没有写点OpenCV4 + OpenVINO的应用了，前几天上课重新安装了一下最新OpenVINO2020.3版本，实现了一个基于OpenCV+OpenVINO的Python版本人脸表情识别。100行代码以内，简单好用！人脸检测人脸检测使用了OpenCV中基于深度学习的人脸检测算法，实现了一个实时人脸检测，该模型还支持OpenVINO加速，所以是非常好用的表情识别模型使用OpenVINO模型库
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2024-05-07 18:34:55
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在处理计算机视觉任务时，使用 Python 和 OpenCV 是一种常见的选择。尽管大部分情况下 Python 的编程便利性让我们能够快速开发原型，但其相较于 C++ 的性能却常常成为瓶颈。在某些用户场景下，处理时间的优化变得尤为重要。例如，当我们需要实时监控、图像处理和视频帧解析时，若处理时间过长，用户体验将受到极大影响。
### 问题背景
在某个实时图像处理项目中，开发者使用 Python
## 使用 Python OpenCV 去除时间水印的教程
在很多视频中，我们会看到时间水印，这种水印常常出现在视频的角落，可能会影响视频的观赏体验。本文将教你如何使用 Python 和 OpenCV 去除视频中的时间水印。我们将通过一系列步骤来实现这个目标，下面是我们要遵循的流程。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
Python OpenCV 给指定文件夹下图片批量添加水印简述插件给单张图片添加水印遍历文件夹给指定文件夹下所有满足条件的图片添加水印效果展示 简述将主问题分成2个子问题给图片添加水印遍历指定文件夹插件使用pip安装OpenCV第三方库pip3 install opencv-python给单张图片添加水印这里参考OpenCV_Python图像融合时两张图片大小不一致的解决方法 在较大的图片中创建
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2024-05-30 11:51:11
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由于项目需要，我在使用oepncv3.4.1调用摄像头的时候，需要设置摄像头的曝光值。本以为opencv会有很简单的方式或者接口供我调用直接实现，不曾想这么一个小需求却折腾了我一整周。这篇文章，其实定稿也已经很长一段时间了。由于所处公司领域的原因，身为嵌入式工程师的我对于opencv这么一个图像处理库接触颇深（最近更是由于疫情期间人手不足的原因，搞了好几个月的图像算法，差点以为要转行了）。相关的资
OpenCV 学习笔记（mean shift 算法）Mean shift 是一种机器学习算法，并不仅仅局限于图像上的应用。关于 Mean shift 算法介绍的书和文章很多，这里就不多介绍了。简单的说，Meanshift 算法是一种迭代算法，需要给一个初始的区域，然后这个算法会反复的调整这个区域，使得这个区域最吻合我们期望的特征。OpenCV 中有两处用到了 Mean Shift 。分别是：pyr
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2024-03-28 11:00:46
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OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。 不管你是做科学研究，还是商业应用，opencv都能够作为你理想的工具，它可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。OpenCV轻量级而且高效，它是由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用
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2024-03-21 18:00:01
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一．要求成品展示视频链接二．实现思路因为ministm32板载资源有限，摄像头模块需要占用大量的IO口，同时调试过程中需要用到LCD，因此我们使用了ministm32＋c8t6串口通讯共同控制小车。我们使用的是正点原子官方的ov7725,默认输出是QVGA的RGB图像，但为了加速处理的速度，我们将画面进行了裁剪，变成了160*160，且因为我们只需要道路的二值化图像，因此我们直接配置ov7725寄
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2024-09-27 20:34:46
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计时函数：两个简单的计时函数，1.getTickCount()和getTickFrequency()getTickCount()函数返回CPU自某个时间以来走过的时钟周期数getTickFrequence()函数返回CPU一秒钟所走的时钟周期数这样我们轻松可以以秒为单位对某运算进行计算计算方法如下：double time0=static_cast(getTickCount());//记录起始...
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2021-07-09 10:20:19
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参考：OpenCV4学习笔记（59）——高动态范围（HDR）成像 用的还是之前随便扔桌上的相机拍的一堆曝光序列曝光时间的文件，debevec和robertson方式要用到 #include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<fst
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2024-02-02 09:39:35
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