1、目标在本文中我们要回答下面这4个问题： （1）怎样遍历图像中的每一个像素； （2）OpenCV中矩阵值怎样存储； （3）怎样测试我们的算法的效率； （4）什么是查找表，我们为什么要是用它？2 关于测试demo这里，我们考虑一种非常简单的色彩降低方法。我们已经知道，使用了unsigned char类型的矩阵项最高可以拥有256种不同的值。那么对于3通道图像来说，那就有16,000,000
OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，有两种方法可以访问。 第一种是，在代码开头的适当位置，加上 usingnamespace cv; 这句。另外一种是在使用OpenCV类和函数时，都加入cv::命名空间。不过这种情况难免会不爽，每用一个OpenCV的类或者函数，都要多敲四下键盘写出cv::，很麻烦。在代码开头的适当位置，加上using namespace cv; 这句。于是
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2024-07-08 15:19:49
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#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from cv2 import COLOR_BGR2GRAY def main(): # 读取原图 img_rgb = cv2.imread("d
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2020-07-10 18:54:00
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记录下opencv四种图像访问方式的速度效率
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2023-04-14 14:46:36
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Mat-基本图像容器目标我们有多种方式从现实世界中获取数字图像：数码相机，扫描仪，计算机断层扫描和磁共振成像等等。在任何情况下，我们（人类）看到的都是图像。然而，当将其转换为数字设备时，我们记录的是图像中每个点的数值。例如在上述图像中，您可以看到汽车的镜像只不过是一个包含像素点所有强度值的矩阵。我们如何获取和存储像素值可能会根据我们的需要而有所不同，但最终，计算机世界内的所有图像可能会被减少到描述
图像的边缘 图像的边缘从数学上是如何表示的呢？ 梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化了。用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形。下图中灰度值的“跃升”表示边缘的存在： 使用一阶微分求导我们可以更加清晰的看到边缘“跃升”的存在(这里显示为高峰值)： 通过定位梯度值大于邻域的相素的方法找到。 卷积 卷积可以近似地表示求导运算。 那么卷积是什么呢？卷积是在每一个图像
一、特征检测 应用场景 图像搜索：通过提取图像的特征点进行搜索，提高搜索效率。 拼图游戏：通过特征查找，减少搜索范围，提高拼图效率。 图片拼接：通过特征点检测，实现多张图片的拼接，例如生成全景图像。 拼图方法 寻找特征 特征是唯一的 可追踪的 能比较的 图像特征 图像特征是有意义的图像区域，具有独特 ...
OpenCV-Python 中文教程7——程序性能检测及优化目标 在图像处理中你每秒钟都要做大量的运算，所以你的程序不仅要能给出正确的结果，同时还必须要快。所以这节我们将要学习： • 检测程序的效率 • 一些能够提高程序效率的技巧 &nb
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2024-04-15 11:01:26
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目录11 图像阈值11.1 目标11.2 简单阈值11.3 自适应阈值11.4 Otsu的二值化11.5 Otsu的二值化如何实现？11.6 练习题11 图像阈值11.1 目标在本教程中，您将学习简单阈值，自适应阈值和Otsu阈值。你将学习函数cv.threshold和cv.adaptiveThreshold。11.2 
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2024-07-27 14:51:21
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最近是刚刚工作的一个月，遇到了不少问题，也学会了不少做事情的道理。我接手的任务是 二维码检测加速，实现从CPU 检测到 GPU 检测，之前的同事选择的是opencv的自己的二维码检测。 Opencv采用的是(SSD + SR + Zxing), 但是官方的检测效果，检测速度不尽如人意。Opencv这套方案的逻辑控制，也有自己的可取之处，我来回忆一下：
图像宽高任意一边小于20，则认为结果是不
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2024-03-26 12:48:31
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一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（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——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
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2024-03-20 11:25:38
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ROS学习九、ros中的图像处理包（1）RGBD图像转PCL前言ROS自带的图像处理包image_pipelinedepth_image_proc包深度图转点云RGB与深度图转PCL深度图投影到RGB图深度图尺度转换后记 前言最近又在弄仿真，需要把RGBD相机转成点云。ROS自带的图像处理包image_pipelineROS提供了用于单目、双目、深度图像处理、相机标定和可视化的工具，包含在集成模
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2024-07-30 17:05:58
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卷积什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后，整个框再往右移一步继续计算，横向计算完后，再往下移一步继续计算。简而言之，卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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我们知道，快速傅里叶变换（FFT）是信号处理的重要数学工具。一般而言，n点信号的离散傅里叶变换（DFT）的变换结果（频域）也是n个数据点。但在实际应用中，对实际信号作FFT 时，常常涉及到变换前数据需要补零（Zero padding）的问题。一些论坛里，曾看到某些专业人士从信息论的角度分析认为：“Zero padding没有增加时域信号的有效信息，因此，不会改变DFT/FFT的分辨率”。那么，补零
