如何使用OPENCV获取图像
现在正在学习 OPENCV，与大家分享一下使用OPENCV获取图像的心得。首先给出源代码：#include<highgui.h>
int main(int argc,char**argv)
{
IplImage* img=cvLoadImage("argv[1]");
cvNamedWindow("Examp
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2023-08-21 12:00:15
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1.克隆darknet代码git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make2.下载权重文件测试wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/horses.jpg如
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
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2024-02-12 21:06:23
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前言：纯属个人理解，不喜误喷，也希望大家给点关注支持 正文： 说到opencv对图像的读取、显示与保存，就不得不提到cv2后的一个特殊存在(Mat)和三个api（imread()、imshow()、imwrite()）。 首先是Mat，Mat是opencv2版本重新对于图片处理的一个封装类，个人的观感就是这是opencv得到发展的一个重要特点，说到底图片处理在计算机中也就是对于矩阵的处理。 然后是
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2023-12-13 00:02:58
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在pycharm中下载openCV ①打开pycharm下方的terminal终端 ②在路径下直接输入 pip install opencv-python1.读入图像 函数：cv2.imread() 第一个参数是图像的路径（需使用正斜杠），第二个是读取图形的方式 • cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略， 这是默认参数。 • cv2.IMREAD_GRAYSCA
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2024-02-11 13:58:28
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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:"<
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2024-05-22 14:48:12
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1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云百度云：提取码：1.直方图统计2.直方图均衡化3.直方图比较1.直方图统计2.直方图均衡化3.直方图比较...
原创
2021-08-02 14:17:28
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也就是在一张照片里，已知有个长方形的物体，但是经过了透视投影，已经不再是规则的长方形，那么如何提取这个图形里的内容呢？这是个很常见的场景，比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画，用手机找了下来，可是回家一看歪歪斜斜，脑补原画内容又觉得不对，那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了。不妨把应用的场景分为以下：
纸张四角的坐标(图中红点)
# Python OpenCV清除图像内存
在使用Python中的OpenCV库进行图像处理时，我们通常会创建许多临时变量和对象来存储图像数据。但是，如果我们不及时清理这些临时变量，就会导致内存泄漏问题，使得程序运行变得缓慢甚至崩溃。因此，及时清除图像内存是非常重要的。
## OpenCV中的图像内存管理
OpenCV库提供了一些功能来处理图像内存，其中最常用的是`cv2.destroyAl
原创
2024-05-31 06:58:54
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1.图像金子塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。一般情况下有两种类型的图像金字
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2024-07-11 22:11:31
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文章目录1.图片缩放1.1 最近邻域插值法1.2 双线性插值法2.图片剪切3.图片位移4.图片镜像5.仿射变换6.图像旋转 1.图片缩放使用cv2.resize方法进行图像的缩放import cv2
img = cv2.imread('img.jpg', 1)
imgInfo = img.shape # 得到图片的高度、宽度、颜色通道
print(imgInfo)
height, width,
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2024-02-19 15:22:21
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原图：获取图像常用属性通过调用道一般只有1、3、4，1个通道表示灰度图（0-255），3个通道为RGB
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2022-06-13 14:02:01
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opencv中图像是存储在Mat类的对象中，Mat称为基本图像容器。图像矩阵的大小取决于图像的大小和所使用的颜色模型，确切的说应该是图像的通道数。对于灰度图像只有一个通道，彩色图像则会有多个通道。对于多通道图像来说，矩阵中会有多个子列，其子列的个数等于图像的通道数。 注意，在opencv中子列
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2024-06-27 16:57:00
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再更一发好久没更过的OpenCV，不过其实写到这个部分对计算机视觉算法有所了解的应该可以做到用什么查什么了，所以后面可能会更的慢一点吧，既然开了新坑，还是机器学习更有研究价值吧。。。图像在内存中的存储方式灰度图像 RGB图像，矩阵的列会包含多个子列因为内存足够大，可以实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个长行。连续存储，有助于提高图像扫面速度，可以使用isCon
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2024-04-27 16:57:14
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刚开始接触图像处理，关于图像坐标系与行列宽高的关系感到纠结，但是似乎没有更好的处理方法了，其对应关系大致如下row == height == Point.y
col == width == Point.x这是因为在计算机中，图像是以矩阵的形式保存的。一张宽度640像素、长度480像素的灰度图保存在一个480 * 640的矩阵中。先行后列。而我们习惯的坐标表示是先X横坐标，再Y纵坐标。在OpenC
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2024-03-18 08:33:12
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前言之前用python从没有写过界面，这次涉及到需要获取鼠标单击图片像素的位置点，我还以为我得学一下诸如pyqt、tkinter的界面库，后来百度了一下发现OpenCV就能实现此功能。思路使用OpenCV，定义一个供setMouseCallback使用的回调函数mouse，这个回调函数在捕获到鼠标左键点击事件(cv2.EVENT_LBUTTONDOWN)时，获取点击的像素点坐标，并绘制一个实心的圆
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2023-10-16 19:50:28
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Opencv完成手势识别根据坐标识别寻找最低点计算其他点与最低点的距离通过距离阈值判断手指根数和手势效果展现完整代码 当我们把手近似出来后会得到一组轮廓的点坐标，我自己手势识别的思路就是根据点坐标来判断手势。 根据坐标识别寻找最低点所谓寻找最低点，就是寻找手掌最下面点的坐标比如这幅图，最左下角的点就是手掌的最低点，获得的方法是使用numpy的np.argmax函数，将维度设置为图片高的维度，获得
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2024-04-23 12:26:12
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文章目录一、项目简介二、思考步骤1. 图像二值化2. 滤波去噪3. Canny算法检测边缘4. 查找轮廓并计算5. 绘制轮廓并表示质心三、测试结果四、工程代码 一、项目简介昨天一个同学来问我一个如何利用OpenCV确定图像上标记点坐标的问题。先大概介绍一下光学管道测速吧，主要是利用openmv对运动的管材拍照，同时舵机对管材进行打点，最后面通过计算一系列的计算测定生产线上管材的移动速度。这里面需
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2023-11-10 13:25:43
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这部分原来发过类似的，现在重新整理一下，以方便和现有的成为一个整体。平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一
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2024-02-23 20:22:22
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Opencv实现张正友法相机标定相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。矫正原始图像的完整流程： 1.
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2024-03-21 18:46:39
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