在MAC下安装配置opencv+contrib，我也是踩了很多坑。不像Windows可以直接拿别人编译好的库在VS中配置就行，MAC由于最后要在终端配置，会自动查找编译路径，所以必须要自己一步一步来。下面先说一下我遇到的几个问题：一、configure过程中会出现文件无法下载问题，由于是外网下载，速度可能很慢会导致无法下载，主要是ippicv文件，有教程说可以先从网上下载对应文件放入根目录conf
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2024-04-16 15:18:16
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霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。霍夫空间霍夫变换的关键是霍夫空间。  
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2024-04-08 19:13:30
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warpperspective 透视变化的opencv2.0实现 1st-------2nd | | | ...
原创
2022-12-22 12:13:00
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// opencv2.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include #include "open
原创
2022-08-16 16:30:54
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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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5.png #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/5.png");
原创
2022-01-25 13:35:10
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之前体验了下OpenCV3.x的OpenCL，体验简直糟糕《OpenCV3.x-OpenCL的糟糕体验》！于是今天打算用OpenCV2.x的OpenCL做一下GPU加速实验，因为2.x和3.x的编码实现不一样。实验环境：Windows10 + OpenCV249 + AMD Radeon R5 M430 实验算法：OpenCV的灰度模板匹配。为什么说是郁闷的体验呢？因为我看到了GPU的加
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2024-03-29 06:55:53
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# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import sys
img = cv2.imread('test.jpg')
# cv2.imshow("original", img)
# 可选，扩展图像，保证内容不超出可视范围
img = cv2.copyMakeBorder(img, 200, 200, 200, 200, cv2
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2018-05-10 21:18:00
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透視轉換使用方式和仿射轉換雷同，也是先得到透視矩陣，再用這個矩陣進行透視轉換，差異在需要輸入4個點，才有足夠的參數得到矩陣，由getP
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2023-01-05 12:00:14
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本文链接：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80720359
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2019-11-22 16:18:00
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learn opencv website: https://www.learnopencv.com/ learn opencv github:https://github.com/spmallick/learnopencv
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2022-07-21 08:25:18
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一、openCV介绍 Open Source Computer Vision Library.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、MacOS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、M
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2024-04-18 22:33:46
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2021-09-07 11:13:03
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前言： 什么是OpenCV?可能还有人不清楚吧，简单地说，OpenCV——Open Source Computer Vision Library,即开源计算机视觉库，它是基于C语言和部分C++语言来开发，可用于计算机视觉、图像处理以及模式识别和跟踪。一、准备工作：1.下载OpenCV安装包： 到OpenCV的官网（http://opencv.or
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2024-03-21 21:55:47
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参考：https://github.com/spmallick/learnopencvOpenCV中使用forEach进行并行像素访问在本教程中，我们将比较Mat类的forEach方法的性能和访问和转换OpenCV中像素值的其他方式。 我们将展示如何使用at方法甚至高效地使用指针算法，forEach比使用at方法快得多。OpenCV中有隐藏的宝石，有时不是很知名。 其中一个隐藏的宝石是Mat类的f
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2024-07-02 05:30:21
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鉴于在Ubuntu20下安装编译opencv3屡屡失败，暂时先放着，最近按照教程在win10下面，使用Visual Studio成功配置了opencv3.4.16一把过教程：几个问题需要改进一下：首先是opencv官网下载太慢问题，有大佬提供了opencv镜像：https://www.raoyunsoft.com/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownl
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2024-05-13 14:28:28
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目录1. 基本思路2.代码3.局限性 1. 基本思路 1. 保证图片背景尽量为纯黑或纯白 为了数量检测的方便，将垃圾的背景设置为纯色，最好是纯黑色或纯白色，一会解释原因。 2. 将RGB图片转为灰度图 3. opencv找到能将灰度值最大程度分开的阈值retopencv的算法自动找到最合适的阈值ret，ret能将灰度图每个像素的灰度值最大限度的区分开。灰度图每个像素的灰度值为0(纯黑)到255(
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2024-03-15 05:17:17
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文章目录前言一、背景建模1、帧差法2、混合高斯模型二、光流估计 前言本文为12月21日 OpenCV 实战基础学习笔记，分为两个章节：背景建模；光流估计。一、背景建模1、帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法
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2024-05-09 10:16:06
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OpenCV是什么，相信搞机器视觉的朋友都清楚。但是很多搞机器视觉的朋友却是对他又爱又恨。爱它因为它是免费的，如果能够好好掌握它，并运用到自己的机器视觉项目中，还是可以一定程度上降低项目成本。恨它是因为它不太好学习。原因有以下几个：1、国内有关OpenCV的中文著作太少了，就2本，而且还是1.1版本的，已经和现在最新版本2.4.3差别太大，就算是学习了，过渡到最新版也要
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2024-05-25 16:55:46
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isContinuous 参考 1. opencv_isContinuous; 完
原创
2022-07-11 12:51:40
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