基本的阈值操作 目标：本节简介： OpenCV中的阈值(threshold)函数： threshold 的运用。 基本理论：
本节的解释出自Bradski与Kaehler的书籍
Learning OpenCV 。 什么是阈值？最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以
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2024-08-13 14:26:01
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1. 预览2. 实现思路通过二位列表，确定每个数字所在的位置；通过字典的引用变量，直接改变字典中的数；将二维列表变成一维列表抽取随机位置；使用random产生随机的数字2或者4；OpenCV 的 cv.waitKey 获取键盘按键的 key。3. 依赖引入import cv2 as cv
import numpy as np
import random4. 代码解析4.0 初始化参数初始化画布得宽
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2024-08-07 21:53:59
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上次说过怎么在vs2015上配置opencv，这种配置是下载已经编译好的opencv库，配置好之后就可以直接使用。但是，这种方式不包括opencv的扩展库的，opencv有很多新的功能函数是放在扩展库里面的，而且，还有些有专利的算法，如SIFT算法，不是免费的，如果要使用这些算法，需要自己编译opencv扩展库的源代码。今天详细说明下怎么在vs2015来自己编译opencv的源代码，生成我们想要的
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2024-04-24 12:42:28
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
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2024-08-21 14:01:04
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茅台学院MTI战队视觉小组Double C准备软件版本：建议最新版(我的是Opencv4.3.0 Cmake3.18 VS2017 QT5.14)VS：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/Cmake：https://cmake.org/download/QT：https://download.qt.io下载源码：qt-opensource-w
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2024-07-31 17:44:37
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在上篇中我们已经实现了相机打开和实时图像信息的获取，那么接下来我们可以尝试在获取的图像信息进行一些处理，然后实时显示出来，在这里我们要完成的的几种处理：灰化、Canny边缘检测、Hist直方图计算、Sobel边缘检测、SEPIA(色调变换)、ZOOM放大镜、PIXELIZE像素化一、修改布局界面： 由
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2024-04-09 15:04:11
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文章目录创建工程环境配置ui设计按钮显示图片（label）业务实现 本例以windows下的qt演示操作过程，再移植到虚拟机下运行 创建工程环境配置在pro文件中添加opencv库：LIBS和INCLUDEPATH 在weight.h中加:#include <opencv2/opencv.hpp>#include <QFileDialog>//文件对话框using na
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2024-02-25 23:03:38
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# Python检测按钮实现指南
## 一、流程步骤
下面是实现Python检测按钮的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建GUI窗口 |
| 3 | 添加按钮控件 |
| 4 | 编写按钮点击事件处理函数 |
| 5 | 启动GUI主循环 |
## 二
原创
2024-02-29 07:18:06
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目录一、基础理论1、作用：2、定义3、原理二、直线检测 1、基础理论 1、原理2、过程2、HoughLines函数（直线检测）3、HoughLinesP函数（线段检测）三、圆检测1、基础理论1、概念 2、原理2、HoughCircles函数C++ API： python API：总代码一、基础理论1、作用：提取直线和圆等几何形状。2、定义霍夫变换(Hough
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2024-05-09 08:17:37
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一、概念运动侦测，英文翻译为“Motion detection technology”，一般也叫移动检测，常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。—–百度百科差分算法差分检测根据当前图像与参考图像的差别分析来判断序列图像中是否有
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2024-05-08 18:46:20
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先贴代码
1. void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){
2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height);
3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U,
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2024-08-29 17:41:25
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前言 目前地铁上检修螺丝后，会涂抹一种红色标记线，来代表检测完成，日后检修员就可以通过肉眼来观察螺丝是否松动，这样可以大大提高检修的效率问题。所以我们参照这个思路，通过opencv来实现螺丝是否松动检测。 正文首先我们通过目标检测算法，识别出图像中螺丝的区域。这里不实
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2024-01-05 23:00:12
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目录c++检测垂直线 检测所有线：python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数，InputAr
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2024-01-08 17:04:27
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目录一、什么是形状与轮廓检测二、预处理原图2.1 灰度2.2 高斯模糊2.3 坎尼边缘检测2.4 膨胀2.5 代码三、形状与轮廓检测函数详解3.1创建轮廓3.2 找到轮廓3.3 过滤噪声点3.4 周长检测3.5 多边形拟合（检测形状的预处理操作）3.6 绘制轮廓（以拟合的多边形来绘制）3.7 绘制矩形边界框3.8 轮廓判断四、效果五、总代码 一、什么是形状与轮廓检测给定一张图片
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2023-11-23 20:32:42
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1、Opencv DNN1.1 opencv DNNOpenCV DNN githubDeep Neural Networks (dnn module)（opencv dnn 教程）TensorFlow Object Detection APIROS工程不使用ROS自带的OpenCVhttps://github.com/Smorodov/Multitarget-trackerhttps://git
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2024-05-22 22:22:48
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
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2024-02-23 11:41:48
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直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
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2023-12-27 21:31:33
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