1、 认识MatMat是OpenCV中最核心的类，是Matrix的缩写，代表矩阵或者数组的意思，在头文件opencv2\core\core.hpp中声明。构造Mat相当于构造一个矩阵（数组），需要四个基本的要素：行（高）、列（宽)、通道数及数据类型，如下：Mat(int rows,int cols,int type);
其中rows和cols分别代笔矩阵的行和列数，type代表类型，包括
概述高密度人群聚集容易发生各种意外事件、所以监控与分析高密度人群，防止意外事件发生，具有重要的现实意义，分析高密度人群其中一个最重要的参考就是人群数量、评估聚集人群的数目、分布方式，有利于实时分离与管控，防止意外发生。传统特征提取方法早期的密集人群技术主要是基于人头计数与行人计数、人脸、身体等部位、这些方法都基于SIFT、HAAR、HOG等特征传统的图像特征提取技术、这些方法在面对遮挡、密集人群的
0x00思路概览该程序整体逻辑是，识别你的脸并保存count（计数器）张你的脸的图片，然后退出，或者在运行中按q。其中有两层重要的循环1.持续调用摄像头循环-----while true2.处理识别函数识别出的每张脸的函数-----for xywh in face0x01代码概览（分类器是啥？）-------F&A --20x02.相机逻辑分析启动调用camera = cv2.VideoC
前 言总结一个经验，踩了不少坑。首先在网络上学习是很不系统的学习，因为某篇文章记录的他人在网路上学习的过程，也是他人所掌握的理论与实践知识。这时候就考验我们的独立思考能力，知其然，还要知其所以然。建议我们学习的时候尽量根据官方资料学习，同时做笔记的时候将参考资料记录下来，每个人的理解能力不一样，当他人看你的文章有什么不明白的地方还可以去原文中查看。如何系统的学习呢？1.什么是OpenCV？Open
在图形图像中，梯度和边缘是非常相似的性质，在处理图像中，常常提取图像的边缘加以运算，下面介绍一个常用的边缘提取算子：Canny算子
Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：
好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。
好的定位- 标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近。
最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。
为
学习OpenCV快一年了，最近做了一个简单的人流量统计的项目，分享给大家。 本次人流量统计用的是纯OpenCV的技术，没有涉及深度学习的知识，如果大家深度学习做得好的话，效果会更好。 首先介绍我的环境Windows10+OpenCV3.4.3
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2023-09-22 17:11:45
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在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 和 Python 构建人员计数器。使用 OpenCV，我们将实时计算进或出百货商店的人数。在今天博客文章的第一部分，我们将讨论如何利用两者来创建更准确的人员计数器。之后，我们将查看项目的目录结构，然后实施整个人员计数项目。最后，我们将检查将 OpenCV 的人数统计应用到实际视频中的结果。1.了解对象检测与对象跟踪在继续本教程的其余部分之前，您必须了解对
opencv图像算术（计算）一、什么是图像算术？二、图像算术有什么用？三、项目结构1.代码讲解2.代码下载 在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 执行图像运算（加法和减法）。两种执行图像运算的方法：第一种方法是使用 OpenCV 的 cv2.add 和 cv2.subtract第二种方法是使用NumPy的基本加减运算符一、什么是图像算术？图像算术只是矩阵加法（在数据类型上增加了一个警告，我
Core组件进阶1. 访问图像中的像素1.1. 图像在内存中的存储方式图像在内存中一般在内存足够大的系统中可以连续存储，连续存储有助于提升图像扫描速度，可以用isContinuous()来判断矩阵是否是连续存储的。另外Ope
# OpenCV Python直方图统计
## 引言
本文将介绍使用OpenCV库和Python编程语言实现直方图统计的方法。通过直方图统计，我们可以了解图像的像素分布情况，从而更好地理解图像的特征和内容。对于刚入行的开发者来说，本文将详细介绍整个流程并提供相应的代码示例，帮助他们快速上手。
## 流程概述
实现OpenCV Python直方图统计的流程如下图所示：
```mermaid
e
OpenCV 入门级一首先声明，这一系列博文是本人在学习 OpenCV 的过程中对自身学习的一个总结而已，仅作为 OpenCV 入门级参考，并没有什么内容值得高手参考，所以，只适合和我一样正值学习状态者阅读，高手无意者请飘过，但欢迎留言指教。
目录一、步骤1.1.创建级联分类器1.2.载入训练模型1.3.文件判空检查1.4.创建人脸存放的vector1.5.使用detectMultiScale函数1.5.1 函数参数详解1.6.在原图中画出人脸矩形边框二、效果三、代码一、步骤1.1.创建级联分类器//创建级联分类器
CascadeClassifier faceCascade;1.2.载入训练模型//载入训练模型
faceCascad
1,circle（）函数cvCircle(CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)img为图像指针，单通道多通道都行，不需要特殊要求center为画圆的圆心坐标radius为圆的半径color为设定圆的颜色，比如用CV_RGB(255,&
**opencv常用函数总结（一）** opencv的使用首先需要import cv2，一般还要使用numpy，import numpy as npopencv主要用于对于图像的处理，那么我们首先要学的就是导入图片 **读取保存图像** 这里我们需要学的函数是cv2.imread(‘input_image’,0)imread函数有两个参数，第一个参数是图片路径，第二个参数表示读取图片的形式，有三种
本文主要介绍：Opencv常用函数，如均值、最大最小、归一化、滤波、旋转、求连通域等函数。 一、基本函数 //初始化
Mat img = Mat::zeros(Height, Width, CV_8UC1);
Mat img = Mat::ones(Height, Width, CV_8UC1);
Mat img(Height, Width,CV_32FC1, Scalar(5
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；
7、cvCreateFileCapture
sendStatistics(title?:string, name?: string){// todo 处理shopId 不实时问题let l...
原创
2022-07-13 22:37:12
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1.指定图像中的某个区域进行图像处理后加到原图 （1）先指定敏感区域Mat roi = image(Rect(0,0,100,100));方框滤波操作boxFilter( roi, out, -1,Size(5, 5));（3） 再把处理后的图像添加到原图像中（4） addWeighted
NumPy - 统计函数NumPy 有很多有用的统计函数，用于从数组中给定的元素中查找最小，最大，百分标准差和方差等。 函数说明如下：numpy.amin() 和 numpy.amax()这些函数从给定数组中的元素沿指定轴返回最小值和最大值。示例import numpy as np
a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])
print '我们的数组是：'
pr
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2023-08-15 17:22:47
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下面是使用opencv生成检测超市进出口人流量的代码，包括C++和Python两种语言。代码中使用了HOG+SVM的方法来进行行人检测，实现了对超市进出口的人流量统计，为了避免重复统计行人，可以在检测到行人后，对其进行跟踪，直到其离开监控区域。一种简单的方法是，为每个检测到的行人分配一个唯一的ID，然后使用一个字典来存储行人的位置和ID。在每一帧中，对于新检测到的行人，
