目录1 图像的表示1.1 采样1.2 量化1.3 数字表示2 图像的读取与显示2.1 图像读取函数2.2 图像窗口函数2.3 图像显示函数2.4 测试代码3 图像的保存3.1 图像保存函数3.2 测试代码 1 图像的表示数字图像在计算机中是以矩阵的形式存储的（如下图所示），矩阵中的每一个元素都描述一定的图像信息，如亮度、颜色等信息。对数字图像的处理就是通过一系列矩阵运算提取更高级的信息。在是要N
opencv-图像的显示与存储一、python-opencv的安装方法一：使用pip命令opencv依赖于Numpy和wheel两个包，需要提前安装若下载很慢可以使用 -i 设置使用清华源镜像opencv-python为基础包，opencv-contrib-python则包含额外的模块pip install wheel
pip install numpy
pip install -i https:
对数变换的公式为：其中c为常数,r>=0 对数变换目前我知道的有两个作用：①因为对数曲线在像素值较低的区域斜率较大，像素值较高的区域斜率比较低，所以图像经过对数变换之后，在较暗的区域对比度将得到提升，因而能增强图像暗部的细节。②图像的傅里叶频谱其动态范围可能宽达0~10^6。直接显示频谱的话显示设备的动态范围往往不能满足要求，这个时候就需要使用对数变换，使得傅里叶频谱的动态范围被合
1、声明一个表示图像的变量，在OpenCV2中，这个变量是cv::Mat类型，该类是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构。默认情况下它们的尺寸为0。cv::Mat image; //这句话将创建一个宽高都为0的图像；
通过调用cv::Mat 的size()方法可以获取该图像的尺寸，该方法的返回值是一个结构体，包含着宽度和高度；
std::cout<<"size:"<
对图像的像素进行操作，我们可以实现空间增强，反色等目的。让我们先来看一下内存空间中图像矩阵，也就是Mat的矩阵数值部分是怎么存储的： 如果图像是一幅灰度图像，他就像这样，从左到右，从上到下，依次是矩阵的每一行每一列，这时候矩阵M(i,j)的值自然就是当前点的灰度值了。 而对于一幅彩色图像，由于它的像素分量channel并不是一个，所以每一列又分为了几个channel。拿常见的RGB图像来说，就
访问图像中像素的三类方法颜色空间缩减因为每个像素都可以是256个值，且如果是三通道的话，256*256*256有很多值，运算复杂度比较高，可以通过一些方法进行简化。比如盔顶颜色值在0-9的值可以赋0，10-19的值可以赋1由于C++中int类型在进行除法操作时会自动截余，可以很方便的进行此操作Inew=(Iold/10)\*10=1*10=10使用指针访问像素速度最快void colorReduc
转：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7079fdf90100o5fk.html想把IplImage里面的数据拿出来做处理这个是最重要的部分： IplImage 结构解读： typedef struct _IplImage
{
int nSize;
int ID;
1、OpenCV（Open Source Computer Vision）最初由Intel 开发，第一版发布于2000年。第一次实现用的C语言，从2.0版本开始用C++。OpenCV 有支持JAVA、Python、MATLAB等语言的API，支持Linux、OS X、Windows、Android、iOS等操作系统。支持图片格式：bmp、dib；pbm、pgm、ppm；sr、ras。需要辅助库支持
一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
前言一、图像预处理二、轮廓提取1.提取最外轮廓2.提取矩形四个角点3.将矩形角点排序三、透视矫正四、源码总结 前言本文将使用OpenCV C++ 进行图像透视矫正。一、图像预处理 原图如图所示。首先进行图像预处理。将图像进行灰度、滤波、二值化、形态学等操作，目的是为了下面的轮廓提取。在这里我还使用了形态学开、闭操作，目的是使整个二值图像连在一起。大家在做图像预处理时，可以根据图像特征自行处理。Ma
虽然单单要做车牌号识别的话不需要特别多种类的图像处理，但是我们不能只是为了这么一个目标去学习，所以这次就讲一些OpenCV里基本的图像处理，大家以后可以根据需求使用不同的图像处理。一、图像显示这一步在上次的博客里面已经出现过了，但是保证这次博客的完整性，所以就再来一遍。【打开Visual Studio】→【新建项目】→【Win32控制台应用项目（修改名称后点确定）】→【下一步】→【空项目（勾起来以
图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
最近，负责元宇宙中AI聊天伴侣的语料数据采集，这些数据主要用于AI虚拟角色聊天的训练和测试。虽然语料获取有多种渠道，但由于部分数据涉及隐私，这里就不多说了（感兴趣的朋友可以私聊我）。今天，我将详细讲解如何利用OpenCV轻松识别真实的聊天图片。在这个过程中，我主要涉及了一系列操作，包括OpenCV如何读取PDF多个分页图片、如何对图片进行水印过滤和异常文字剔除、如何识别聊天文本框和聊天角色、以及如
什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
卷积什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后，整个框再往右移一步继续计算，横向计算完后，再往下移一步继续计算。简而言之，卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
前言 int> compression_params; compression_params.push_back(CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY); //选择jpeg compression_params.push_back(100); //在这个填入你要的图片质量 cv::imwrite("test2.jpg", img, compressio
原创
2022-07-09 00:45:34
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