自序第一次接触图像处理已经是6年前了，6年的时间真的可以改变很多东西，故人故事渐行渐远，二维码扫描、工业测量、视线追踪、图像分割、深度学习、表面质量检测、智能驾驶；从数字图像处理到机器学习，再到深度学习，最后到各种框架的部署后处理；经历过很多个项目，很庆幸我仍然能够以从事图像处理为生计手段，现如今也只有电脑风扇的呼呼声才能使烦躁的心情得到平复。各种技术、框架在进步，到项目落地却还是有很多基础中的基
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2024-09-30 08:57:30
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# OpenCV4计算机视觉入门
计算机视觉是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机“理解”图像和视频。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个非常流行的工具，它提供了丰富的库函数和工具，用于各种计算机视觉任务。在这篇文章中，我们将探讨OpenCV4的一些基本功能，并通过代码示例展示其应用。
## OpenCV简介
OpenCV最初是由Intel开发的，后来成为一个开源项目。它提
原创
2024-09-20 14:29:36
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# OpenCV计算机视觉基础教程
计算机视觉是研究如何使计算机“看”并理解图像和视频的科学与技术。在这个领域中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常流行且强大的开源库，广泛应用于图像处理、视频分析、物体识别等任务。本篇文章旨在为读者提供OpenCV的基础知识，同时带有一些实用的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV是一个
原创
2024-09-25 09:03:05
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参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。
代码编写：Jupyter Notebook。# 对象查找：经过特征匹配后，可找到查询图像在训练图像中的最佳匹配，从而可在训练图像中精确查找到查询图像；
# 获得最佳匹配结果后，调用cv2.findHomography()函数执行查询图像和训练图像的透视变换，
# 再调用cv2.perspectiveTransform()函数执行向量的透视矩阵
# OpenCV4 计算机视觉项目实战
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何实现 "OpenCV4 计算机视觉项目实战" 这本书的PDF版本。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成这个任务，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 流程概览
下面是整个过程的流程概览。我们将分为以下几个步骤来实现这个任务：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 下载OpenCV
原创
2024-01-22 03:29:22
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## 实现“opencv4计算机视觉项目实战”
### 1. 整体流程
下面是实现“opencv4计算机视觉项目实战”的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 下载并安装OpenCV4 |
| 步骤2 | 创建一个新的OpenCV项目 |
| 步骤3 | 导入所需的OpenCV库 |
| 步骤4 | 读取图像或视频 |
| 步骤5 | 进行图像处理和计
原创
2023-09-17 08:03:47
495阅读
知识要点模板匹配: res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF) res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
# 画出匹配位置
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2023-10-17 12:23:58
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第1章 接触图像第2章 操作像素第6章 图像滤波附录
OpenCV3 介绍及代码导读勘误我的困惑下一步计划<div id="Section1">第1章 接触图像</div>
OpenCV 库的结构载入、显示及保存图像
OpenCV 库的结构sources文件夹下的子文件夹：
doc 文件夹中包含的是文档 + include 文件夹中是所有头文件modules 文件夹中包含
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2023-09-23 10:12:06
280阅读
目录概述一、 什么是计算机视觉？二、计算机视觉实现起来难吗？1. 外部噪声：2.内部噪声(分为四种)：3.网络噪声4.根据特征切割场景重建二维图1. opencv还可以很好的修复图像中的畸变三. Opencv发展历程 1.起源2.可移植性3.运行效率4.应用领域5.Opencv目标6.Opencv库组成体系
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2023-09-05 21:29:07
308阅读
# 计算机视觉基础入门
计算机视觉是计算机科学的一个重要领域，其目的是使计算机能够理解和处理图像与视频。随着深度学习与人工智能的发展，计算机视觉得到了广泛的应用，如自动驾驶、面部识别和医疗影像分析等。本文将介绍计算机视觉的基本概念，并提供简单的代码示例，帮助大家了解这一领域。
## 计算机视觉的基本概念
计算机视觉涉及的主要任务包括图像分类、目标检测、图像分割和图像生成等。下面是一些常见任务
前言疫情带来的“漫长假期”和由于国外疫情的过于严重，导致下半年ICPC区域赛依旧遥遥无期，我最终还是打算为以后找一份好工作做一些准备。因为比较希望可以找一份和图形处理有关的工作，所以趁着现在摸鱼的大好时光，想入手学习一波计算机视觉的我，开始了在OpenCV上的掉头发之路X_X。通过一些论坛贴吧及B乎大佬了解到一些比较好的入坑书籍吧，最终选择了较为系统800页大书《学习OpenCV3》。22号从狗东
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2024-07-12 17:24:18
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# OpenCV4计算机视觉项目实战指南
在当今数字化的时代，计算机视觉技术正变得越来越重要。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台的计算机视觉库，它为图像处理、视频分析以及机器学习提供了强大的支持。本文将给你展示如何使用OpenCV4实现一些实用的计算机视觉项目，并提供代码示例，帮助你更好地理解计算机视觉的基本概念。
## 1. O
原创
2024-09-02 06:38:33
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基于Faster-RCNN表格检测的方法。该方法在对不同排版的文档时，具有更强的鲁棒性和泛化。 背景介绍&已有方法文档分析是一种定量分析，对文档进行检查和解释，以便引出意义，获得理解并归纳出经验知识。表格用于以结构化方式向读者呈现基本信息，是许多文档分析应用程序中的关键步骤。但由于表格的布局和设计不同，这导致表格识别是一个难题。研究人员已经提出了许多基于文档布
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2023-12-21 13:14:08
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学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【走进OpenCV】系列，主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库，涉及到的知识点会做简单讲解。图像初始化操作#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
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2024-01-10 12:16:55
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第一部分、绪论第一节、计算机视觉发展历程1.计算机视觉发展历史2.计算机视觉的主要任务3.计算机视觉的应用场景第二节、计算机视觉框架1.早期计算机视觉框架概述2.当前主流的框架与路线3.计算机视觉框架的未来趋势第三节、OpenCV框架1.OpenCV的发展历史2.OpenCV模块架构3.OpenCV安装与支持学习参考 第一节、计算机视觉发展历程1.计算机视觉发展历史计算机视觉的发展从古代小孔成像
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2023-10-17 20:59:17
165阅读
# 学习 OpenCV4 计算机视觉编程的步骤
OpenCV 是一个广泛使用的开源计算机视觉库，适用于图像处理、计算机视觉和机器学习等任务。对于刚入行的小白来说，学习 OpenCV4 的过程可能会让人感到困惑。本文将系统地介绍使用 OpenCV4 编程的步骤、需要用到的代码及其注释，以及项目的时间管理。
## 流程简述
首先，我们可以将学习 OpenCV4 的流程分为以下几个步骤：
| 步
计算机视觉是一门研究如何使计算机“看到”并理解图像或视频的技术。它是人工智能和机器学习领域的重要分支之一，具有广泛的应用前景。OpenCV是一种流行的开源计算机视觉库，提供了许多强大的工具和函数，方便我们进行图像处理和计算机视觉任务的实现。
本文将以《OpenCV 4 计算机视觉》为参考，介绍OpenCV的基本概念和常用功能，并给出相应的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV是一个
原创
2024-01-23 10:19:26
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# OpenCV计算机视觉基础教程 第6章：图像变换与透视变换
## 引言
在计算机视觉中，图像变换是一个重要的概念，它能够帮助我们改变图像的视角、缩放、旋转或平移等，以满足不同的应用需求。第6章主要讲解了图像变换和透视变换的基本原理和应用。本文将详细介绍这两个概念，并通过代码示例来演示其实际用法。
## 图像变换的基本概念
图像变换是指对图像中的每个像素进行某种形式的修改，以达到特定的视
头文件： 定义了图像数据结构的核心头文件和包含了所有图形接口函数的 highgui 头文件：#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>cv::Mat image; // 创建一个空图像
//这个定义创建了一个尺寸为 0×0 的图像，
//可以通过访问 cv::Mat 的 size 属性来验证这一点：
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2024-01-09 15:45:30
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知识重点1. 角点检测推荐Shi-Tomasi角点检测 (Harris角点检测计算的稳定性和K有关, 不稳定, shi-tomasi是优化版) 。2. 三种特征检测算法对比:SIFT 最慢, 准确率最高sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp = sift.detect(gray) # 进行检测
cv2.drawKeypoints(gray, k
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2023-08-08 10:09:52
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