1.认识图像（彩色图中每一个像素点都包含三个颜色通道RGB，数值范围为0~255，0代表黑色，255代表白色）import cv2 #opencv 读取的格式为BGR
img = cv2.imread('cat.png') #读取图像
cv2.imshow('cat', img) #显示图像img，窗口名为cat
cv2.waitKey(0) #显示并停留
print(img)
print(im
基于OpenCV的数字图像处理技术大大提升了视觉开发的效率，在各种处理技术的实现上，诸如：图像增强、图像分割、图像编码与压缩等，都要使用到C++语言中的Mat类及其类函数，本文就OpenCV中Mat类中的常用类函数进行了总结，便于日后学习与运用。CvImage::CvImagebool CvImage::CvImage();
bool CvImage::CvImage(CvSize size, i
直方图等化(Histogram Equalization)为一种使用统计方法的影像处理程序设计,它的功能为将统计直方图的色彩分布平均的打散在直方图里,也就是说,让一张图的直方图分布均匀化,同样的也是使用到LUT(Look-up Table)的方法 而在设计直方图等化不可或缺的就是需要先知道统计学的机率密度函数(Probability Density Function,PDF)以及累积分配函数(C
颜色表 FF FF FF = 255 255 255在 HTML 页面中可以两种方式指定颜色──以颜色名称或者表示 RGB 颜色值的数字。一个 RGB 颜色值由三个两位十六进制数字组成，分别代表各自的颜色强度。 例如，颜色值
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2024-05-09 15:34:52
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本节主要介绍如何用Hough变换检测直线和圆一：Hough变换检测直线<1> 原始Hough变换思想：先求出图像中每点的极坐标方程<如下图>，相交于一点的极坐标曲线的个数大于最小投票数，则将该点所对应的(p,
r0)放入vector中，即得到一条直线，lines中存储的是极坐标方程的参数注意hough变换要求输入的是包含一组点的二值图像。代码：Canny(image, r
# Python 图像归一化到255的实现过程
图像处理是计算机视觉领域中一个重要的基础知识，而其中的图像归一化是一个常见的操作。图像归一化的目的是将图像像素值转换到一个标准的范围，使后续处理更为方便。本文将为你详细介绍如何使用 Python 实现图像归一化到255的过程。
## 流程概述
以下是实现图像归一化的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-30 03:57:57
492阅读
1.概要OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它基于Apache 2.0许可发行，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统上。OpenCV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算法
NSString *color = model.display_color;
long colorLong =
strtoul([color cStringUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding],
0, 16);
// 通过位与方法获取三色值
int R = (co
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2017-04-14 11:55:00
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目录一、基础理论1.二进制阈值化2.反二进制阈值化3.截断阈值化4.阈值化为05.反阈值化为0函数代码效果一、基础理论在二维数字图像中，其每个像素点对应了不同的像素值，其像素值各不相同。可以对像素值特定范围内的图像图像进行操作，划分这个范围的值就被称为图像阈值，它不是一个固定的量级，是根据每幅图像和处理要求动态改变。例如我们可以从图像中利用阈值分割出我们需要的部分。例： 1.
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2024-04-25 11:41:34
117阅读
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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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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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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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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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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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
75阅读
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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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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HaarTraining关键的部分是建立基分类器classifier，OpenCV中所採用的是CART（决策树的一种）：通过调用cvCreateMTStumpClassifier来完毕。这里我讨论利用回归的方法来分裂结点。分类的方法仅仅是在分裂结点的方法与之不同而已。cvCreateMTStumpClassifier//设置决策树分类误差计算方法
stumperror = (int) ((
只写了简单的操作，试验图片都是网络随便找的，具体的实现原理慢慢补充安装opencv : pip install opencv-python导入图片：img = cv.imread('close.jpg')
cv.imshow('image', img)cv.imshow()显示窗口，窗口名字是image,窗口显示close.jpg 上面可能显示不出来，加上cv.waitKey
Pytorch ONNX格式支持ONNX是一种深度学习权重模型的表示格式，ONNX格式可以让AI开发者在不同框架之间相互转换模型，实现调用上的通用性。当前PyTorch*, Caffe2*, Apache MXNet*, Microsoft Cognitive Toolkit* 、百度飞桨都支持ONNX格式。OpenVINO的模型优化器支持把ONNX格式的模型转换IR中间层文件。当前Open
