opencv的安装十分简单，在配置好python的环境下在命令行输入pip install opencv-python(若在linux环境下需注意pip的版本是pip还是pip3)如下图，若以安装过，就会出现一下所示。 首先我们需要对图像有一个简单的认识，每一幅图像都是一个大矩阵，矩阵上的每一个点就是像素点。openCV提供了imread()函数可以用来读取图像，如下所示： 首先我们准备一张图像t
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2023-11-14 07:02:48
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基于C++的OpenCV项目实战——文档照片转换成扫描文件一、背景前段时间都是基于Python的OpecCV进行一些学习和实践，但小的知识点并没有应用到实际的项目中；并且基于Python的版本的移植性、效率性都较差，在包含硬件的项目中往往都是采用基于C++的版本；因此本次项目实战专题主要是基于C++的版本，并且从大的任务中剖析小的知识点，实际项目中算法的选型也是比较难的部分，根据需求和任务选用不同
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2024-06-04 11:07:47
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刚刚接触OpenCV，仅仅作为复习笔记，很多是总结前辈们博客，如果有不妥，还请告知，一定及时处理。#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat src;
src = imread("D:/demo0
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2024-05-09 17:25:33
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OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，其支持多语言、跨平台，功能强大。 OpenCV-Python为OpenCV提供了Python接口，使得使用者在Python中能够调用C/C++，在保证易读性和运行效率的前提下，实现所需的功能。 OpenCV-Python Tutorials是官方提供的文档，其内容全面、简单易懂，使得初学者能够快速上手使用。 2014年段力辉在当时已翻译过Ope
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2023-08-16 11:43:25
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第二章 数据载入、显示与保存2.1 图像存储容器2.1.1 Mat类介绍Mat分为矩阵头和指向存储数据的矩阵指针两部分。代码清单2-1 创建Mat类cv::Mat a; //创建一个名为a的矩阵头
a = cv::imread("test.jpd"); //向a中赋值图像数据，矩阵指针指向像素数据
cv::Mat b = a; //复制矩阵头，并命名为b代码清单2-2 声明一个指定类型的Mat类c
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2024-05-05 07:23:54
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文章目录安装图片的读取显示和保存视频的读取显示和保存画些图形画线画矩形画圆画椭圆画多边形画一些文字鼠标作画鼠标事件绑定回调函数使用TrackBar 笔记来源于官方文档 安装． 在控制台运行pip install opencv-python，等待下载安装完成就可以直接引用了图片的读取显示和保存． 使用cv2.imread()来读取图片，cv2.imshow()来显示图片，cv2.imwrite()
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2024-02-28 10:48:45
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直方图BINS：分成子集的数目，比如256个灰度级分成16个子集，每个子集16个灰度级 DIMS：收集数据的参数数目，灰度图就是1 RANGE：统计值的范围，灰度就是[0,256]hist = cv2.calcHist( images, channels, mask, histSize, ranges, accumulate )
hist,bins = np.histogram(img.ravel
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2024-10-08 06:27:32
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1.下载所需软件经过我的实验，下载visual studio2017和visual studio2019都编译失败，如果你们能够成功可以给我留言。这里我选择了visual studio2015版本，并且编译成功。以后再尝试使用新软件吧，也期待使用QT编译成功，走着瞧吧！附上OpenCV各种版本库的下载地址： Releasesopencv.org
可以下载一些历史版本，此处我选择的是OpenC
官方文档链接：https://docs.opencv.org/4.2.0/d6/d6d/tutorial_mat_the_basic_image_container.html目标 (Goal)我们有多种方式可以从现实世界中获取数字图像：数字照相机，扫描仪，计算机断层扫描和磁共振成像等等。在任何情况下，我们看到的都是图像。然而，当我们将其转换为数字设备时，我们记录的是图像中每个点的数值。例如在上图中
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2024-04-16 22:49:11
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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、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。简言之，通过openCV可实现计算机图像、视频编辑。广泛应用于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。（OpenC
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2023-05-30 19:13:06
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OpenCV (开源计算机视觉库：http://opencv.org) 是一个开源库，它包含了几百个计算机视觉算法。学习 OpenCV 库最权威的资料无疑就是 OpenCV 的官方文档了。OpenCV 官方提供的文档比较齐全，这些文档主要有两种形式，一是教程，就像书或文章一样，会以 OpenCV 的某个模块或接口为主题，较为详细地说明基本原理，OpenCV 的 API 用法，并提供示例代码和说明；
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2024-05-06 14:59:57
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相机校准和3D重建相机校准标定findChessboardCorners() 它返回角点和阈值，如果成功找到所有角点，则返回 True。这些角落将按顺序放置（从左到右，从上到下）cornerSubPix()用以寻找图案，找到角点后也可以用其来提高它们的准确性drawChessboardCorners() 绘制图案import numpy as np
import cv2 as cv
import
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2024-04-24 11:31:43
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# 科普文章：利用Python和OpenCV进行图像处理
## 介绍
Python是一种流行的编程语言，而OpenCV是一个用于计算机视觉的开源库。通过结合Python和OpenCV，我们可以实现各种图像处理和计算机视觉任务。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行图像处理，并提供一些代码示例。
## 安装OpenCV
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip来安装OpenCV
原创
2024-02-26 07:13:10
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opencv-python 图像入门：1:读： cv2.imread() 这个函数用来读取一副图像，第一个参数（必须传）可以是图片的相对路径或者绝对路径 （如果你第一个参数传错，程序不会报错，但是函数的返回值会是None）， 第二个参数（可选）指定你要以何种方式读取图片，第二参数是个枚举值它可以是（可以用数字替代）： - cv2.I
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2023-08-23 17:52:16
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函数有：cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx() 等原理形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。下面逐一介绍。原始图像：腐蚀这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉（
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2024-06-27 06:59:20
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OpenCV-Python Tutorialshttps://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html图像叠加（融合）主要函数被叠加的两张图片的大小、类型（高度/宽度/通道数）必须相同。 但是如果这两张图片大小不相同，有什么方法解决？
cv2.add(img1,img2)：直接对两张
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2023-08-28 23:40:53
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官方官方文档GoalLearn to:Access pixel values and modify themAccess image propertiesSetting Region of Image (ROI)Splitting and Merging images实现目标：1. 访问像素值并进行修改2. 访问图像的属性3. 设置图像区域4. 图像的分割与合并这块东西几乎所有操作都主要与Nump
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2024-03-07 20:27:03
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在线看官方文档很慢，可以下载下来https://docs.opencv.org/ 下载解压后发现全是这种类型 网上找了半天没有找到阅读方法，最后自己摸索，需要找到如下文件 双击直接在浏览器打开即可阅读，还可以直接搜索对应接口 ...
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2021-08-12 12:04:00
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开始使用视频目标学习读取视频，显示视频并且保存视频。学会从视频中捕获并显示。你将会学到这些方法：cv2.VideoCapture() cv2.VideoWriter() 从照相机捕获视频通常，我们必须用相机捕捉实时流。OpenCV为此提供了一个非常简单的接口。让我们从摄像机中捕捉一段视频(我正在使用笔记本电脑内置的摄像头)，把它转换成灰度视频并显示出来。只是一个开始的简单任务。
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2024-06-01 11:56:07
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人类具有检测，处理和识别脸部的天生能力-我们与生俱来。 计算机也可以做到这一点-它只需要一些聪明的算法，大量代码和一些算法训练。 人脸检测是识别数字图像中人脸的过程。 不应将其与面部识别相混淆（即，试图从照片中找出谁是谁），但这是过程的第一步。 面部识别再次成为一个巨大的话题，但是面部检测是本文的主题。 为了说明这一过程，这是一个示例图像： …这是人脸检测的作用： 人脸检测的应用
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2024-08-22 15:10:10
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