Mat是OpenCV中常用的C++类，用来存储矩阵数据，它的部分成员：data,rows,cols,step,size。 （1）step是一个结构体实例，并定义了[]运算符重载，并且运算符重载函数返回的是引用类型，step[i] 就相当于step.p[i],即step[i]是可读可写的,而且step.p和step.buf是指向同一地址单元的指针，不同的是step.p是一个指针，而step.buf是
文章目录一、安装包信息1. 相关安装包版本2. opencv双版本安装二、ros程序中使用自己的opencv包方案1. 不使用cv_bridge(不推荐)方案2. 修改ros中的cv_bridge包，使其调用自己的opencv版本2.1 修改cv_bridgeConfig.cmake2.2 修改cv_bridge-extras.cmake文件方案3. 修改cv_bridge功能包，对源码进行编译
网络区别就不说了，ipad笔记记录了，这里只说其他的区别1 输入区别1.1 yolov3没什么特别的数据增强方式1.2 yolov4Mosaic数据增强Yolov4中使用的Mosaic是参考2019年底提出的CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强则采用了4张图片，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。 这里首先要了解为什么要
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2024-05-08 23:49:47
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基于Darknet框架利用YOLOV3/V4跑通自己数据一、Darknet框架安装 其中，打开Makefile文件：GPU=0 #是否打开GPU,1-打开，0-关闭
CUDNN=0 #同时打开gpu和cudnn才能进行gpu加速
CUDNN_HALF=0 #对于TITAN v100等显卡，打开这个选项，速度还能提升3倍多
OPENCV=0 #是否打开opencv，其实在darknet中
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2024-08-20 23:19:23
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1. 创建一个数组 1.1 使用构造函数 cv::Mat a; //默认构造函数 cv::Mat b = cv::Mat(); //默认构造函数 cv::Mat c = cv::Mat(3, 3, CV_8UC1); //指定类型的二维数组 cv::Mat d = cv::Mat(cv::Size( ...
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2021-08-29 18:43:00
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与版本2.4相比，OpenCV 3.0引入了许多新算法和功能。有些模块已被重写，有些已经重组。尽管2.4中的大多数算法仍然存在，但接口可能不同。本节描述了一般性的最显着变化，过渡操作的所有细节和示例都在本文档的下一部分中。1、贡献存储库 https://github.com/opencv/opencv_contrib这是一个适用于所有新算法，实验算法和非免费算法的地方。与主存储库相比，它
文章目录前言一、函数解析1、与（bitwise_and）2、或（bitwise_or）3、非（bitwise_not）4、异或（bitwise_xor）二、代码示例三、结果展示四、官方教程 前言最近心血来潮，想具体的去学习一下图像处理，所以报了知识星球的一个OpenCV研习社，将自己每天的学习，分享一下。写个 blog 加深一下知识。一、函数解析1、与（bitwise_and）CV_EXPORT
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2024-04-29 16:04:14
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2015 年 6 月，OpenCV 3.0 发布。时隔三年半，OpenCV 4.0 终于发布。至此，OpenCV 已经走过了近 18 个年头。OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此我们根本不需
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2024-04-30 17:35:11
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双线性插值 在对图像进行仿射变换时，会出现一个问题，当原图像中某一点的坐标映射到变换后图像时，坐标可能会出现小数（如图所示），而我们知道，图像上某一像素点的位置坐标只能是整数，那该怎么办？这时候双线性插值就起作用了。 双线性插值的基本思想是通过某一点周围四个点的灰度值来估计出该点的灰度值，如图所示. 双线性插值原理示意图 在实现时我们通常将变换后图像
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2024-09-02 08:45:00
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矩阵的掩膜操作图像的通道掩膜1.掩膜的定义2.利用掩膜提高图像的对比度opencv实现掩膜操作1.opencv对图像像素的处理用到的函数（1）、CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U)（2）、Mat.ptr(int i=0)（3）、saturate_cast()处理像素值的范围（4）、setTo()（5）、运行时间函数代码实现（带注释）2、函数调用-filter2D
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2024-04-12 10:29:42
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0x01 基础图像容器 MatMat 是一个类, 由两个数据部分组成 : 矩阵头 (包含矩阵尺寸、储存方法、储存地址等信息) 和一个指向存储地址所有像素值的矩阵 (根据所选存储方法的不同, 矩阵可以是不同维度) 的指针。由于矩阵的开销比较大, 不到万不得已, 不应该进行大图像的复制, 为了解决这个问题, OpenCV 使用了引用机制。 即让每个 Mar 对象有自己的信息头, 但共享同一个矩阵。 而
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2024-06-05 16:43:31
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网上opencv安装有几种方法：pip install一键安装、编译安装、安装包一键安装，在尝试了前面两种安装方法，经历无数次刷系统、换源和改配置文件后，我果断用最后一种方法。方法一、编译安装opencv31、系统安装和配置该方法配置环境为：树莓派3B系统Raspberry Pi OS（2020-05-27）16G储存卡系统安装方法2、更换更新源和下载源（很重要的一步，不同系统的源可能不一样）这一
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2024-03-08 16:43:03
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前言：为什么要装opencv_contrib opencv3的版本之后只包含基本内容，众多著名的检测算子（如SIFT、SURF和ORB等内容）因为版权问题转移到了一个名为xfeature2d的第三方库中，而opencv_contrib就包含了xfeature2d这个库的内容，因此必须安装opencv_contrib。如果本来已经装了OpenCV，想要再装OpenCV_contrib，不必卸载Ope
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2024-09-02 09:48:48
169阅读
opencv4.4.0配置opencv_contrib4.4.0教程（保证opencv-contrib4.4.0安装成功）（一）下载安装opencv和opencv_contrib以及cmake下载下载方法：opencv和opencv_contrib可以直接通过github可以直接下载，输入网址github.com进入主页，搜索opencv关键词，第一二个就是需要的，注意两个版本需要为4.4.0.c
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2024-05-10 21:49:01
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第一步：更新驱动ubuntu 16.04的更新管理器集成了驱动更新，选择安装nivdia的驱动第二步：安装cudasudo apt-get install nvidia-cuda-toolkitcuda是7.5.18版，安装完后重启，在终端输入nivdia-smi,有结果则驱动和cuda安装成功。但是cuda只支持gcc5.0以下，即使后续用cmake编译opencv成功，gpu还是无法调用第三步
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2023-09-05 17:41:39
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python3+opencv3实现人脸识别：注释：本编也是菜鸡，心血都在这了。 import cv2 as cv import numpy as np import time import os import os.path'导入几个必须的模块，除此之外还另需装"opencv-contrib-python"与"pytesseract"俩个"opencv"的扩展模块.下面的最基本的操作我就不说了，之
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2023-12-15 20:28:32
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Ubuntu下 OpenCV3.4.1和OpenCV_Contrib3.4.1的配置说明目前OpenCV4官方版本已经更新到了4.4.0版，OpenCV3也已经更新到了3.4.11，但理论OpenCV3各个版本的配置方法相同，下面以3.4.1为例配置；许多项目由于要使用一些OpenCV中已经集成到contrib中的模块，所以需要重新编译OpenCV和OpenCV_Contrib，之前安装配置一直没
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2024-05-16 12:05:59
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CV_FOURCC改为VideoWriter::fourcc，即可。/*******************************************工程说明：截取视频里图片，并保存，可以设置截取的帧间隔时间：2020年3月11日作者：diyun*******************************************/#include<opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>#include <std
原创
2021-07-29 11:33:15
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ubuntu 安装OpenCV3版本后安装OpenCV4，且多版本共存 1.安装依赖 必须要安装的依赖，通过命令安装：sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev1如果需要其他的功能，还需安装一些依赖，命令：s
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2024-03-06 23:19:03
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OpenCV 中文官方文档：http://woshicver.com/图像基本操作：访问像素值并修改它们访问图像属性设置感兴趣区域(ROI)分割和合并图像图像运算主要有：图像加法和图像融合实现效果：涂红一块区域；复制一块区域；仅显示蓝色通道；将红色通道置0import numpy as np
import cv2 as cv
# 访问和修改像素值
image = cv.imread("keyb
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2024-04-04 10:39:57
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