1. imread()函数在Opencv中如果想加载一副图片用imread()函数。2.imshow()函数在Opencv中如果想在窗口显示一副图像用imshow()函数。有时在imshow()函数之前使用nameWindows() 函数创建特定的窗口，用来显示图像。3.imwrite()函数在Opencv中可以调用imwrite()函数将处理后的图像写入指定的文件目录。下面先通过实例演示说明以上
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2023-11-25 07:01:11
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第一步：依赖检测sudo apt install build-essential
sudo apt install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev l
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2024-09-23 14:21:05
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C++ 和opencv 下遍历文件夹下所有图片并保存的方法第一种方式：采用glob函数将图片名按顺序修改为0000，0001，0002等。采用Opencv中glob函数获取文件路径，参考以下链注意点：此方法无需知道文件夹中图片数量文件夹路径采用双斜杠\分开，并且最后的双斜杠不要忘记附上代码1：//头文件 VS2019编译环境
#include <iostream>
#include &
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2023-11-12 10:51:37
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在我上一篇文章中说到，要在无人机上跑视觉算法。而团队师兄的方案是程序运行在ROS系统下，这样控制和视觉分离，比较好分工。ROS是什么？机器人操作系统(Robot Operating System, ROS)是一个应用于机器人上的操作系统,它操作方便、功能强大,特别适用于机器人这种多节点多任务的复杂场景。 因此自ROS诞生以来,受到了学术界和工业界的欢迎,如今已经广泛应用于机械臂、移动底盘、无人机、
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2024-05-31 06:39:47
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1. 坐标系变换公式 1. 特征点对应的新的坐标计算 假设已经有一个原图像中的特征点的坐标 CvPoint point; 那么计算这个point的对应的仿射变换之后在新的图像中的坐标位置，使用的方法如下函数： // 获取指定像素点放射变换后的新的坐标位置
CvPoint getPointAffinedPos(const CvPoint &src, const CvPoint ¢
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2024-01-22 12:04:07
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图像像素、属性获取： OpenCV读取图像后，可以通过图像的像素坐标来对图像像素值进行访问。我们知道OpenCV读取彩色图像的通道顺序为BGR排序：获取图像坐标(100, 100)的像素值：import cv2
img = cv2.imread('./data/messi5.jpg')
# get the value from coordinate
pixel_value = img[100
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2024-02-17 10:33:20
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代码一：点击时显示坐标，鼠标移动时不显示。 [cpp] #include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
IplImage* src=0;
void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* ustc)
{
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2024-01-09 18:54:51
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本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：第1章 OpenCV快速入门；
第2章 图像读写模块imgcodecs；
第3章 核心库模块core；
第4章 图像处理模块imgproc（一）；
第5章 图像处理模块imgproc（二）；
第6章 可视化模块highgui；
第7章 视频处理模块videoio；
第8章 视频分析模块video；
第9章 照片
前言 相信很多朋友在使用OpenCV的时候会遇到一个小问题，且有时候对这样的小问题没有引起足够的重视，或者通过表面想当然的去编程，所以调试代码时出现一些莫名其妙的问题，最后发现问题时时间已经过去了一大把。最近我在调试一个项目时就遇到过这种情况，即Mat::at(x,y)和Mat::at(Point(x, y))的区别，我在项目中把这2种看成效果一样的，结果这个问题调试时纠结了2天（因
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2024-03-15 19:55:39
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目录1.输入、显示和保存图像2.读取、显示、保存和处理视频3.画线，画圆，画矩形，画多边形，显示文字4.框住并得到目标位置（获取鼠标消息）5.滑动条作调色板6.图像基础操作：像素、属性、ROI、通道、填充7.图像运算：加法、混合8.性能检测和优化9.颜色空间转换10.图像几何变换：扩展缩放、平移、旋转、仿射变换、透视变换11.图像二值化：简单阈值，自适应阈值，Otsu阈值12.图像平滑：平均、高
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2023-10-24 09:32:07
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下面是OPENCV用户手册之图像处理部分：梯度、边缘与角点（中文翻译），有错误欢迎指正注意:本章描述图像处理和分析的一些函数。大多数函数是针对二维数组的。所以我们用数组来描述“图像”，而图像不必是 IplImage，还可以是 CvMat's 或 CvMatND。梯度、边缘和角点翻译：HUNNISH, 阿须数码 Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分 void cvS
opencv中获取图像像素的方法方法一：IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0);
CvScalar pixel;
for (int i = 0; i < img->height; ++i)
{
for (int j = 0; j < img->width; ++j)
{
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2023-07-02 14:45:43
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1，计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片，看看计算机是如何看待图片的： 我们点击图中的一个小格子，发现计算机会将其分为R，G，B三种通道。每个通道分别由一堆0~256之间的数字
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2023-05-23 19:15:39
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opencv学习笔记（二）:图片的读取与写入 文章目录opencv学习笔记（二）:图片的读取与写入核心函数1：cv2.imread()以灰度图形式读取工程文件内图片以原图形式读取工程文件内图片读取其他路径下的图片核心函数2：cv2.imwrite()保存（写出）图片为灰度图片核心函数3： cv2.imshow（）核心函数4：cv2.waitKey() 核心函数1：cv2.imread()cv2.i
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2024-02-25 08:39:48
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通过第三方库exifread读取照片信息。exifread官网：https://pypi.org/project/ExifRead/一、安装exifreadpip install exifread 二、读取照片信息，以及根据经纬度通过百度地图API获取位置 import exifread
import json
import urllib.request
# Open image fi
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2023-05-19 20:42:05
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OpenCV常用函数一、图像的载入、显示和输出1、imread函数（添加读入错误判断）Mat imread(const string& filename, intflags=1 );■ 第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名。char name[100];
sprintf_s(name,"number\\%d\\%d.png",i,
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2024-02-16 16:49:00
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有很多新上手opencv的小伙伴在图片的读取这一块常犯错误，很多小伙伴可能看到资料中的代码是这样的：cv2.imread("lena.jpg")然后报错是： error: (-215) size.width>0 && size.height>0 in function cv::imshow这里就要千万注意了，这一段千万不要照抄书上的内容。因为图片的读取是从你自己的电脑上
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2023-07-04 14:56:55
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1、基本库函数cv2.imread(filepath,flags) #读入一张图像filepath：要读入图片的完整路径flags：读入图片的标志cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道cv2.imshow(wname,i
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2024-03-21 11:08:02
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一、图像基本处理操作1、图像读取import cv2
img = cv2.imread( )imread函数有两参数，第一个参数为读取路径，第二个参数为读取形式（可不写，默认为读取彩色图片） 读取形式有三种 1、cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是默认参数，可以直接写1 2、cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0 3、cv2.IMREAD_UN
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2023-11-20 22:34:28
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# coding:utf-8
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
def get_transparency_location(image):
'''获取基于透明元素裁切图片的左上角、右下角坐标
'''
# 1. 扫描获得最左边透明点和最右边透明点坐标
#image = cv2.cvtColor(im
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2023-06-21 01:03:36
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