首先新建一个.cpp文件，比如test.cpp在该文件添加程序#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
IplImage* img = cvLoadImage("/home/
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2024-02-19 15:07:04
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目标学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。cv.add，cv.addWeighted等。图像加法您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。注意OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。例如，考虑
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2024-08-17 10:28:04
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写在前头：感觉自己学习Opencv的时候总会忘了自己学了什么，希望能够通过写博客来记录一下自己的从小白到小小白的技术成长之路。 首先介绍一下寄几：漠然と申します 首先，那啥安装就不讲了，开始第一个入门事例，图像的读取输出以及处理。 &nbs
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2024-03-11 08:06:07
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目录引言：安装OpenCV模板匹配函数介绍模板匹配示例1. 准备图像2. 执行模板匹配3. 查找匹配位置4. 绘制矩形框5. 显示结果完整代码展示 结论引言：在计算机视觉领域，模板匹配是一种强大的技术，用于在一幅图像中寻找特定图案或物体的位置。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了丰富的工具来执行模板匹配任务。在本篇博客中，我们将学习如何使用OpenCV进行模板匹配，并展示一个简
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2024-06-20 16:17:24
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利用Qt作为IDE，Qt+OpenCV环境配置在之前的博客中Qt+OpenCV环境配置本系列的目的是详解demo代码，快速学习OpenCV相关操作显示图片#include <opencv2/opencv.hpp>
int main( int argc, char** argv ) {
//imread()函数根据文件名确定要加载的文件格式，自动分配图像数据结构所需的内存
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2024-02-19 17:10:32
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第一种，规定好你要图片的尺寸，就是你填入你要的图片的长和高。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//图片的缩小与放大
int main()
{
Mat img = imread(
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2023-10-08 19:57:13
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图像直方图捕捉方式呈现一个场景使用可像素强度值。通过分析像素值得分布在一个图像，可以使用此信息来修改甚至可以提高一个图像。查找表定义了如何将像素值转换为新的值。表的第i项表示相应对应灰度的新值。newIntensity= lookup [ oldIntensity ] ; OpenCV cv::LUT 对图像应用查找表以生成新图像。 可能说到这里，大家还是不太清楚怎么用，下面
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2024-04-23 09:57:38
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录Python与OpenCV一、OpenCV概述二、OpenCV的应用三、图像处理的基本操作1、读取图像2、显示图像3、保存图像4、获取图像属性 Python与OpenCV提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、OpenCV概述OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以在Windows、Linux、MacOS等操作系
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2023-11-13 22:35:06
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用opencv打开图片及视频1.opencv的安装参考文章2.用opencv打开图片 建立code文件夹存放代码，然后打开文件夹创建test1.cpp文件在test1.cpp文件里复制下面代码#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using names
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2024-02-19 15:51:38
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BY_ZZX设计内容：相机作为机器人传感器的一种，可以获取现实世界中的丰富信息，通过图像处理与计算机视觉算法，可以为机器人的移动提供指导。通过开源计算机视觉工具库（openCV）获取相机的图像，并利用该工具库实现图像处理中的图像分割等简单算法。设计内容如下：1）调用openCV提供的API实现相机的读取余操作。2）对于给定的矩形停车位场景，在对读取到的图像上利用颜色差别进行简单的阈值分割。3）提取
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2024-01-02 16:49:05
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案例背景拍摄或者扫描图像不是规则的矩形，会对后期处理产生不好的影响，需要通过透视变换矫正得到正确的形状方法二值化形态学操作，去噪点进行轮廓查找， 通过 矩形的长款过滤较小和图片的大边框霍夫直线变换，查找直线过滤直线，通过直线位置和长度确定上下左右四条直线求出四条直线得到四条直线的交点，这就是物体原始四个角点把原始的四个角点，变换到图片的四个角落，透视变换会把相对位置的像素通过线性插值填充相关api
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2024-03-22 15:53:50
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干货第一时间送达图像拼接Stitch模块算法流程与代码使用介绍拼接算法OpenCV从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。Ptr stitcher = Stitcher::create(mode);
Stitc
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2024-02-29 22:31:48
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图像拼接Stitch模块算法流程与代码使用介绍 拼接算法OpenCV从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::creat
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2024-02-21 20:42:19
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一.直方图比较直方图比较是对输入的两张图像进行计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间，然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度（每张图像都有唯一的直方图与之对应），进而比较图像本身的相似程度。Opencv提供的比较方法有四种：Correlation 相关性比较Chi-Square 卡方比较Intersection 十字交叉性Bhattacharyya distanc
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2023-11-02 20:27:14
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识别表格轮廓要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由
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2024-03-25 07:11:03
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查找表(Look Up Table)颜色缩减方法：如果矩阵元素存储的是单通道像素，使用C或C++的无符号字符类型，那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像，这种存储格式的颜色数就太多了（确切地说，有一千六百多万种）。用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响。其实有时候，仅用这些颜色的一小部分，就足以达到同样效果。所以其做法是：将现有颜色空间值除以某个输入值，以获得较少的颜色数。利用查
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2024-03-30 21:08:06
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目录前言python下载opencvPycharm里面配置opencvOpencv注意事项1.opencv安装的位置2.opencv文件读取路径问题前言作为一个计算机视觉小白，第一次学习安装opencv，配置环境使用花了一大下午时间好在最后终于解决显示出结果，一下午时间没有白费python下载opencv第一步：下载opencv打开cmd,先安装opencv-python,下面这条命令直接怼上去。
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2024-07-26 14:37:54
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一、本节知识预览 1、 怎样遍历图像的每一个像素点？ 2、 opencv图像矩阵怎么被存储的？ 3、 怎样衡量我们算法的性能？ 4、 什么是查表，为什么要使用它们？二、什么是查表，为什么要使用它们？ 假设一张三通道RGB图像，每个像素通道有256种不同颜色取值，那么一个像素点可能有256*256*256（1600多万）种可能颜色取值，这对于
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2024-02-23 15:55:29
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Python+Opencv入门1：安装opencv 实例：2：图像读取与显示读入图像： retval = cv2.imread(文件名[, 显示控制参数]) []中的为可选参数，可选参数有：此处列举三个import cv2
# img = cv2.imread("f:\\222.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 以原样式显示图片
# img = cv2.imread("
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2023-07-27 22:55:43
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pycharm里创建一个工程，新建一个.py文件一、读取图像：import cv2 as cv #导入cv模块
src = cv.imread("C:/Users/lenovo/Desktop/opencv/daima/banknum/template-matching-ocr/images/ocr_a_reference.png") #读取图片位置
cv.namedWindow("input
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2024-02-26 12:44:13
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