先上代码int main(int argc, char** argv)
{
Mat image0 = imread("1.png", 2 | 4); //载入无损原图像
Mat image1 = imread("1.png", 0);//载入灰度图
Mat image2 = imread("1.png", 200);//载入3通道的彩色图像
imshow("载入无损原图像", i
目录005：图像色彩空间转换5.1常见色彩空间：5.2代码实现： 5.3 运行结果：006：图像对象的创建与赋值 6.1图像对象属性6.2OpenCV-Python支持的数据类型6.3.numpy常用函数6.4代码实现6.4.1创建array数组6.4.2创建纯色背景 6.4.3指定位置颜色&
OpenCV中文站中有一篇关于OpenCV基础操作的文章《OpenCV 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）入门必读》，上面对OpenCV的一些入门操作进行了详细的介绍。我也是看了这篇文章后才开始了OpenCV的编程。但是最近发现了一个理解上的小失误，导致一个问题困扰了很长时间。现在问题解决了，就把思考的过程写在这跟大家分享一下。 该文章其中有一部分是关于如何操作图像像素值的介绍： 基于指
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2024-06-26 13:55:08
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在数字图像处理中,有的时候便于标注图片信息,需要我们在图片上做一些文字标注.opencv提供了一套比较通用简单的写文字的函数接口:void cv::putText(
cv::Mat& img, // 待绘制的图像
const string& text, // 待绘制的文字
cv::Point origin, // 文本框的左下角
int fontFace, // 字
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2024-02-13 21:35:18
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文章目录1. cv2.line()绘制线段2. cv2.rectangle() 绘制矩形3. cv2.circle() 绘制圆形3.1 绘制实现圆 与 空心圆3.2 绘制同心圆3.3 绘制随机圆4. cv2.polylines() 绘制多边形5. cv2.putText() 绘制文字5.1 绘制文字5.2 垂直镜像效果5.3 不同字体效果6. 绘制动态图形 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ ?欢迎各路大佬
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2024-04-28 10:20:03
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数据的读取cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像import cv2
img = cv2.imread('E:/opencv/open-cv/2-7/cat.jpg',1)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()cv2.imread()读取图片，当括
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2024-02-27 17:52:02
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本文对前面的几篇文章进行个总结，实现一个小型的图像检索应用。一个小型的图像检索应用可以分为两部分：train，构建图像集的特征数据库。retrieval，检索，给定图像，从图像库中返回最类似的图像构建图像数据库的过程如下：生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary)
提取图像集所有图像的sift特征对得到的sifte特征集合进行聚类，聚类中心就是Vocabulary对图像集中的图像重新编
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2024-02-26 11:05:28
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萌新自学DIA，试着去实现一下某些算法，然后发现奇怪的bug增加了。 在成功装上OpenCV后，试着去腐蚀一下。原图是这样的：处理后的是这样： 当时萌新想到了几种可能：（一个个试下来发现不对，再分析） 1.宽高反了（直观从显示的结果看） 2.腐蚀写的不太对（尤其是卡掉的这个边界位置） 3.默认uchar类型，而我定义了一个int数组，大小不对 4.图像本身太大了，imread就没有读全 5.可能是
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2024-03-11 01:37:52
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如果图像的灰度值集中在某一区间，则不利于我们对图像的观察，这时候我们可以对图像作灰度拉伸处理。可以把灰度值拉伸到0~255，比如博文 就是将灰度值拉到了0~255。当然也可把图像的灰度值拉伸到指定的区间。具体思路如下：对灰度值设置上下两个阈值，分别记为iLow和iHigh，小于iLow的像素点的灰度值置为0，大于iHigh的灰度值置为255，位于[iLow iHigh]区间内的点用式子s
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2024-03-20 10:02:27
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本文仅做为本人学习记录。一、简介：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、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——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。今天我们就是用python学习OpenCV。二、读取与
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2023-11-01 21:23:24
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之前每次用都忘了，这次记录下来，备份一下免得自己到处找。抠图：左上角坐标(xmin,ymin),右下角坐标(xmax,ymax) save
原创
2024-10-24 12:25:39
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# 使用 Python OpenCV 在图像中绘制图像的完整指南
在计算机视觉领域，OpenCV 是一个强大的库，通过它我们可以处理图像并进行多种操作。本文将指导您如何在一幅图像上绘制另一幅图像。我们将从基础知识开始，逐步完成这一过程。通过下面的流程表和代码示例，您将能够轻松掌握这一技能。
## 流程概述
以下是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
扩充四边形：x1, y1, x2, y2, track_id = value
width_crop,height_crop = x2-x1,y2-y1
x1_new = int(max(0, x1 - width_crop * 0.1))
y1_new =int(max(0, y1 - height_crop * 0.1))
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2024-07-09 19:27:25
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# 使用Python和OpenCV在图像上写字
Python是一个功能强大的编程语言，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的功能，方便开发者进行图像处理。本文将介绍如何使用Python和OpenCV在图像上写字，通过具体的代码示例帮助读者深入理解相关概念。
## OpenC
原创
2024-08-27 06:16:35
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C++下OpenCV学习笔记----常用的数据结构和函数(1) 文章目录C++下OpenCV学习笔记一.点的表示：Point类二.颜色的表示：Scalar类三.尺寸的表示：Size类四.矩形的表示：Rect类五.颜色空间的转化：cvtColor类 一.点的表示：Point类定义(以二维为例) int类型Point_: typedef Point_<int> Point2i; int64
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2024-09-25 22:08:27
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV 3.4.1，开发环境为PyCharm17.2 相关函数介绍在OpenCV中，可以使用函数cv2.watershed()实现分水岭算法。在具体的实现过程中，还需要借助于形态学函数、距离变换函数cv2.distanceTransform()、cv2.connectedComponents()来完成图像分割。下面对分水岭算法中用到的
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2024-03-28 22:01:52
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目标在本章中，将学习使用kNN来构建基本的OCR应用程使用OpenCV自带的数字和字母数据集手写数字的OCR目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序。为此，需要一些 train_data 和test_data 。OpenCV git项目中有一个图片 digits.png （opencv/samples/data/ 中），其中包含 5000 个手写数字（每个数字500个），每个数字都是尺寸大小为 2
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2023-12-23 14:29:03
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目标在本章中，将学习使用kNN来构建基本的OCR应用程使用OpenCV自带的数字和字母数据集手写数字的OCR目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序。为此，需要一些 train_data 和test_data 。OpenCV git项目中有一个图片 digits.png （opencv/samples/data/ 中），其中包含 5000 个手写数字（每个数字500个），每个数字都是尺寸大小为 2
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2023-12-14 12:37:41
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一、图像修复简介 图像修复是图像复原中的一个重要内容，其目的是利用图像现有的信息来恢复丢失的信息。可用于旧照片中丢失信息的恢复，视频文字去除以及视频错误隐藏等。简言之，图像修复就是对图像上信息缺损区域进行信息填充的过程，其目的就是为了对有信息缺损的图像进行复原，并且使得观察者无法察觉到图像曾经缺损或者已经修复  
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2024-04-24 09:28:10
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看完了数字图像处理后，从头开始使用opencv进行相关内容的实现，使用的环境是VS2013+OpenCV2.4.91.图像的加运算加运算就是两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相加。主要有两种用途，一种是消除图像的随机噪声，主要做是讲同一场景的图像进行相加后再取平均；另一种是用来做特效，把多幅图像叠加在一起，再进一步进行处理。对于灰度图像，因为只有单通道，所以直接进行相应位置的像素加法即可，对于
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2024-04-29 19:49:42
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