1 定义 参考资料[1][2][3]都指出，窗技术是CT检查中用以观察不同密度的正常组织或病变的一种显示技术，包括窗宽（window width）和窗位（window level）。由于各种组织结构或病变具有不同的CT值，因此欲显示某一组织结构细节时，应选择适合观察该组织或病变的窗宽和窗位，以获得最佳显示。1.1 窗宽 窗宽是CT图像上
本文实例为大家分享了OpenCV实现鼠标框选并显示框选区域的具体代码，供大家参考，具体内容如下cvSetImageROI函数(基于给定的矩形设置图像的ROI(感兴趣区域，region of interesting))void cvSetImageROI(IplImage* image，CvRect rect)参数：image 图像头，待处理图像
rect ROI 感兴趣区域矩形
cvResetIm
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2024-03-07 07:12:11
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目的本篇教程中，你将学到： 访问像素值用0初始化矩阵
saturate_cast 是做什么用的，以及它为什么有用一些有关像素变换的精彩内容 原理 Note以下解释节选自Richard Szeliski所著 Computer Vision: Algorithms and Applications 图像处理 一般来说，图像处理算子是带有一幅或多幅输入图像、产生一幅
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2024-05-14 20:17:50
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水平线垂直线提取1 RGB图像转灰度，灰度转二值化图像 API: cvtColor(src,gray_src,CV_BGR2GRAY);
adaptiveThreshold(gray_src,binimg,255,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,THRESH_BINARY,15,0);2 定义kernel，通过先腐蚀，再膨胀得到线条//可以不需要膨胀Mat
一、介绍 图像直方图是用一表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布的直方图。这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。因此，一张较暗图片的图像直方图中的数据多集中于左侧和中间部分，而整体明亮、只有少量阴影的图像则相反。计算机视觉邻域常借助图像直方图来实现图像的二值化。 二、API函数C++
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2024-10-14 14:41:47
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一、摘要： 本实验使用了opencv Mat类，逐像素访问及修改方法，滚动条及鼠标操作，最终实现了窗宽窗位调节。二、实验内容：1. 设计实现一个软件，利用OpenCV一种逐像素访问方法实现图像的窗口窗位调节显示。2. 基于highgui的鼠标事件实现医学图像的窗口窗位调节。三、算法流程：四、代码解析：&n
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2023-09-27 14:28:24
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OpenCV 中的绘图函数
目标
学习使用 OpenCV 绘制不同几何图形
你将会学习到这些函数：cv2.line()，cv2.circle()，cv2.rectangle()，cv2.ellipse()，cv2.putText() 等。
代码
上面所有的这些绘图函数需要设置下面这些参数：
img：你想要绘制图形的那幅图像。
col
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2024-04-14 00:04:58
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目录一、图像视频的加载和显示1.创建和显示窗口2.加载显示图片3.保存图片 4.视频采集 5.视频的录制6.鼠标控制 7.TrackBar控件 我这里默认大家已经完成了python+opencv的安装，很简单。个人推荐安装完python环境后，用pip安装opencv，网上教程有很多。一、图像视频的加载和显示1.创建
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2024-06-23 05:40:31
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我们先来理解一下什么是GUI特性；一起来学习摘自百度词条的信息：图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI，又称图形用户接口）是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。 图形用户界面是一种人与计算机通信的界面显示格式，允许用户使用鼠标等输入设备操纵屏幕上的图标或菜单选项，以选择命令、调用文件、启动程序或执行其它一些日常任务。与通过键盘输入文本或字符命令来
第五课：傅立叶变换是研究非周期信号的。傅立叶变换可以看成在周期T趋向无穷大的傅立叶级数。我们之前讨论都是周期等于1的信号，得到了分析公式（求解Ck）和合成公式（f（t）表示为exp(2πikt)的和）。OK，现在推广到周期为T的情况，这时候分析使用的building block变成：exp(2πikt/T)这样f(t) = 对于k＝－∞～∞上求和（ Ck exp（2π i（
一、TCP的优势TCP经过多年厮杀，早已确立了坚实的江湖基础。其武功号称“面向连接，可靠，基于字节流的传输层协议”，与其一并称霸传输界武林的还有UDP协议，不过在TCP面前，稍逊“亿”筹。所谓可靠，就是确保数据准确的，不重复，无延迟的到达目的地；TCP的武林秘籍总结如下：①数据分片：在发送端对用户数据进行分片，在接收端进行重组，由TCP确定分片的大小并控制分片和重组；②到达确认：接收端接收到分片数
# 悬浮窗开启检测 Android
在Android开发中，悬浮窗是一种常见的界面交互方式，可以为用户提供快速的操作入口。然而，开发者在使用悬浮窗功能时需要注意一项重要的权限：悬浮窗权限。如果应用没有开启悬浮窗权限，应用的功能将大打折扣。本文将探讨如何检测悬浮窗是否开启，并提供实现的代码示例。
## 1. 悬浮窗权限介绍
在Android中，悬浮窗权限通常被称为“系统Alert窗体权限”。为
原创
2024-08-26 06:52:32
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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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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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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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物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物，根据已知的计算未知物体尺寸。如下图所示，绿色的板子尺寸为220*300（单位：毫米），通过程序计算白色纸片的长度。目录1、相关库2、读图+图片预处理3、寻找轮廓4、找到参照物的轮廓，并且进行图像矫正5、结束 完整代码：实时实现物体尺寸计算代码： 1、相关库opencv-python==4.2.0.34numpy==1.21.6
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2023-07-16 19:28:43
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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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