精通人脸识别09：Opencv基本数据结构一、简介Opencv的数据结构：Point、Size、Rect、Scalar、Ar 大多数据结构都在cxtypes.h这个头文件里定义1、Point系列，点的表示： Point：表示图像中的点 (x,y)都是整型变量，即图像中点的 坐标，图像的原点一般在图像的左上角 Point2D32
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2024-05-15 10:19:50
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DataWhale 机器视觉组队学习task11.1 简介中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。1.2 算法理论介绍与推荐1.2.1 最近邻插值算法原理，作为插值后的输出。 .一个例子：表示目标图像，表示原图像，我们有如下公式： 另外缩小也是相同
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2024-08-11 13:02:29
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我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点进行运算，所以遍历图像就显得很重要，如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题。
一、遍历图像的4种方式：at<typename>(i,j)
Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点，它是一个模板函数，可以取到任何类型的图像上的点。下面我们通过一个图像处理中的实际来
3.10 OpenCV中的图像变换第一节：傅里叶变换(Fourier Transform)1.目标使用OpenCV查找图像的傅里叶变换利用Numpy中可用的FFT函数傅里叶变换的一些应用我们将学习以下函数：cv2.dft()、cv2.idft()等2.原理傅里叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，使用2D离散傅里叶变换(DFT)来查找频域。称为快速傅里叶变换（FFT）的快速算法用于计算DF
背景引言本节主要内容来源于是由 Miroslav Trajkovic和Mark Hedley[1]在1998年提出Trajkovic算子，其论文为FastCorner Detection.和Trajkovic Operator (4-Neighbours)[3](注：本节图片主要是来源于此)。Trajkovic算子角点提取方法存在价值是在角点提取的效果上，它优于同时期的其他角点(如Moravec
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2024-05-10 18:42:36
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指针遍历Mat这是一个很简单的问题，但是如果粗心大意写错了i和j，将会造成数据出错。为什么要用指针访问Mat？在Release模式下的at方法其实效率跟指针是一样的，编码时没要为了效率牺牲可读性而使用指针。但有一种场合必须使用指针，就是编写opencv无关的API，例如写dll函数时，调用方不想涉及任何关于opencv的东西，包括其数据结构，此时就不能采用Mat传递参数了，只能采用指针。因为Mat
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2024-02-26 14:51:11
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1.概要OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它基于Apache 2.0许可发行，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统上。OpenCV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
1、图像定义：彩色图像 ：三通道，像素值一般为0~255；灰度图像：单通道，像素值一般为0~255；二值图像：单通道，像素值一般为0（黑色）、255（白色）；彩色图像颜色范围查询表：2、图像阈值分割方法设原图的像素值分布为如下红色区域，蓝色的线表示像素值阈值T。2.1、二值分割a）大于阈值T的像素点置满保留，其余置0。b）小于阈值T的像素点置满保留，其余去除。  
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2024-03-27 23:14:55
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一、图像基本知识图像都是由像素(pixel)构成的，即图像中的小方格，这些小方格都有一个明确的位置和被分配的色彩数值，而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是图像中的最小单位，每一个点阵图像包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。灰度是表明图像明暗的数值，即黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255 ，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。 灰度
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2024-04-23 13:38:42
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二值图像（Binary Image） 是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像 二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素灰度值不是0就是255，再无其他过渡的灰度值。全局阈值 OpenCv的threshold函数进行全局阈值。 其函数原型为：cv.threshold(src, thresh, maxva
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2024-03-31 20:28:38
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摘要我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式，在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式，在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整。数据格式千万不要搞错:uchar对应的是CV_8U，char对应的是CV_8S，int对应的是CV_32S，float对应的是CV_32F，double对应的是CV_64F。 补充： 图像变换可以看成像素变换——点操作邻域变
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2024-03-29 17:50:30
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opencv 特征点提取算法 SIFT SURF ORB FAST LBP学习用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml 特征点： 又称兴趣点、关键点，它是图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来表征、识别图像、进行图像配准、进行3D重建等 旋转不变性和尺度不变性 角点： 最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的
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2024-01-21 01:31:25
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1.Intro今天这节我们主要研究利用阈值处理图像。例如对于输入图像： 如何做一个简单的"扫描全能王"，让里面的文字变得清晰？2.threshold2.1.函数原型retval, dst = cv.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])src：原图像dst：输出图像thresh：当前阈值maxVal：最大阈值，一般为255thresholdType：
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2024-04-03 13:10:03
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作为计算机视觉工程师和研究人员，很久以前，我们就一直在努力理解人类的面孔，从很早的时候起。面部分析最明显的应用是人脸识别。但是为了能够识别图像中的一个人，我们首先需要找到图像中脸所在的位置。因此，人脸检测-在图像中定位人脸并返回包含人脸的边框矩形/正方形是一个热门的研究领域。早在2001年，保罗·维奥拉和迈克尔·琼斯的开创性论文题为“使用简单特征的增强级联快速目标检测”，几乎解决了这个问题。在Op
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2024-04-21 09:46:58
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文章目录轮廓发现介绍轮廓的定义轮廓发现定义相关APIfindContours发现轮廓drawContours绘制轮廓代码示例 轮廓发现介绍轮廓的定义一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。轮廓发现定义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。 所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果相关APIfindContours发
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2024-05-15 11:07:53
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、角点是什么？二、Harris角点检测算法：cornerHarris()三、Shi-Tomasi角点检测算法：goodFeaturesToTrack()四、亚像素级角点检测：cornerSubPix()总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结
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2024-04-19 14:11:05
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1.图像的灰度化相关API：注： 1.API实现的功能：converts image from one color space to another 2.RGB图像的灰度化只是这个API功能的一部分； 实验代码：#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(
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2024-03-06 09:43:10
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多数内容都是摘抄自Opencv2计算机视觉编程手册，作者张静，这本书个人感觉非常好，希望可以帮到大家/*
学习存取图像的内容，修改或者创建图像，所谓的内容和修改，其实就是对图像中的最基本元素像素进行各种操作。
学会遍历图像并且处理相应的像素，像素极多，必须学会高效处理像素的办法。
本质上讲，每一张图片本质上都是一个巨大的矩阵，矩阵的每一个元素代表一个像素值，举例来说，灰度图像的像素值由八位无符合值
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2023-09-23 17:37:11
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在Opencv2中基本上都是用的Mat来表示图像了，C++的函数调用中基本上也都是Mat图，从根本上说，一张图像是一个由数值组成的矩阵，矩阵的每一个元素代表一个像素。对于灰度图像而言，像素有8位无符号数表示，其中0代表黑色，255代表白色。那么矩阵和图像间到底是一个什么样的关系呢。  
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2024-02-20 22:33:33
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文章目录1.读像素2.相应API先学习一下什么是Vec3b和uchar？Vec3b和uchar跟图像像素有什么关系？Vec3b与Vec3f2.1读取彩色图像的像素2.2读取单通道图像的像素3.代码展示 图像像素的读写操作包括如何读取图像中的像素，以及写像素。1.读像素二维图像保存在电脑中，大家可以理解为矩阵，即一个二维数组，每个位置都会有一个像素值。因此读像素，就是获取图像上某个点的像素值，也就
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2023-08-07 16:03:18
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