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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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 ...
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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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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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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入门目标理解什么是轮廓学习寻找轮廓，绘制轮廓等你会看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()什么是轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测与识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。所以在找到轮廓之前，应用阈值或Canny边缘检测。从 OpenCV 3.2 开始，findCon
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2024-02-08 03:38:33
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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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2023-10-11 12:06:42
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目录一、 简介二、查找色值1、摄像头的角度调2、启动检测与查找三、 验证HSV色值1、写入色值到文件2、启动检测四、交流方式 一、 简介这里学习一下如何用摄像头检测HSV色值，Opencv的HSV色块检测适合单一颜色的色块检测，如果是进行单一颜色的识别与检测，HSV色值检测会比较方便，但缺点也很明显，色值受光线干扰比较大，然后色值有6个值，如果对着色值表去查找效果不一定很好，这里通过工具对色块目
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2023-08-30 11:04:29
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一、加载、修改、保存图像1、加载图像（cv::imread）：imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象，第一个参数是图像文件的名称，第二个参数是图像文件的类型。IMREAD_UNCHANGED（<0）表示加载原图，不做处理；IMREAD_GRAYSCALE（0） 表示将原图作为灰度图加载进来；IMREAD_COLOR（>0） 表示把原图作为RGB图像加载进来。注：OpenCV支
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2024-02-16 09:18:26
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文章目录像素运算cv2.addcv2.subtractcv2.multiplycv2.dividecv2.bitwise_andcv2.bitwise_orcv2.bitwise_notcv2.bitwise_xor掩膜cv2.addWeighted示例示例==错误记录== 像素运算注意： 需要两张图片大小格式完全一样cv2.add两张图片相加add(src1, src2[, dst[, mas
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2024-04-05 18:50:44
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程序编码参考经典的细化或者骨架算法文章：T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984.它的原理也很简单： 我们
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2024-04-23 21:31:12
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