文章目录HighGUI模块说明导入库函数滚动条相关窗口相关鼠标相关回调函数类型定义 HighGUI模块说明虽然OpenCV设计用于全尺寸应用程序，可以在功能丰富的UI框架（如Qt*、WinForms或Cocoa）中使用，也可以完全不使用任何UI，但有时需要快速尝试功能并将结果可视化。这就是HighGUI模块的设计目的。它提供了方便的界面：创建和操作可以显示图像并“记住”其内容的窗口（无需处理OS
使用 图像金字塔图像金字塔是视觉运用中广泛采用的一项技术。一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 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。有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中:高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采
基于OpenCV的图像颜色与形状识别设计与实现实验指导书一、实验目的：通过本实验，学生将了解图像颜色与形状的基本概念，并掌握使用OpenCV进行图像颜色与形状识别的方法。具体操作包括图像剪裁、颜色识别、轮廓检测。二、实验器材：计算机安装了Python和OpenCV库的开发环境彩色图像三、实验步骤：1、导入必要的库：import cv2 as cv
import numpy as np
import
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2024-06-04 11:46:47
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目录1 图像窗口滑动条2 鼠标响应 窗口交互操作可以方便用户对程序流程进行操作，能使用户根据不同需求实现不同的处理效果。有时，某一个参数的需要反复调试不同的数值来确定，使用图像窗口滑动条可以快速确定这些参数值。因此交互操作不仅可以在程序运行过程中改变参数数值、避免重复运行程序、节省时间，还能够增加结果的对比效果。 1 图像窗口滑动条图像窗口滑动条就是在显示图像的窗口中创建的能够通过滑动改变数值
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2024-04-01 06:17:54
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在计算机视觉领域，使用 Python 的 OpenCV 库裁剪图像的白色区域是一个常见的需求。本文将详细记录如何在 Python 中使用 OpenCV 实现这一功能，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和生态集成等各个环节，确保您能够顺利完成这一任务。
### 环境配置
在开始之前，我们需要设置好开发环境。通常情况下，您需要安装 Python 和 OpenCV 库。以下是配置环
文章目录一、颜色通道1.通道分离：split()2.通道合并merge()二、效果三、访问像素1.单位2.方法（1）at动态地址计算①i单下标②i、j行列双下标（2）迭代器（3）指针 一、颜色通道1.通道分离：split()原型void split(
InputArray m,
OutputArrayOfArrays mv;
)参数m：要进行分离的图像mv：输出的通道容器。一般是vector&
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2024-03-09 23:22:47
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HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。 在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。图片来自： 函数学习1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb) 作用：官方解释
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2024-02-19 14:52:34
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引言计算机中的目标检测与人类识别物体的方式相似。作为人类，我们可以分辨出狗的形象，因为狗的特征是独特的。尾巴、形状、鼻子、舌头等特征综合在一起，帮助我们把狗和牛区分开来。同样，计算机能够通过检测与估计物体的结构和性质相关的特征来识别物体。其中一个特征就是边缘。在数学上，边是两个角或面之间的一条线。边缘检测的关键思想是像素亮度差异极大的区域表示边缘。因此，边缘检测是对图像亮度不连续性的一种度量。So
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2024-03-02 09:20:01
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OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。因此，代替处理整个框架，如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤：• 定义兴趣区• 在ROI中检测轮廓• 阈值检测轮廓轮廓线什么是ROI？简而言之，我
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2024-03-28 11:52:16
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引言在利用OpenCV对图像进行处理时，通常会遇到一个情况，就是只需要对部分感兴趣区域进行处理。因此，如何选取感兴趣区域呢？(其实就是“抠图”)。在学习opencv的掩码运算后，尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能，对于实现抠图的过程中，需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数?位运算符的相关API：void bitwise_and(InputArray src1, I
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2024-03-19 17:31:04
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矩是描述图像特征的算子，被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。几何矩与中心矩图像几何矩的计算方式如式(7.8)所示：其中是像素处的像素值。当x和y同时取值0时称为零阶矩，零阶矩可以用于计算某个形状的质心，当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩，以此类推。图像质心
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2023-12-23 16:33:14
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表3-6：cvCvtColor()的转换 代码 CV_BGR2RGB CV_RGB2BGR CV_RGBA2BGRA CV_BGRA2RGBA在RGB或BGR色彩空间 之间转换(包括或者不包括alpha 通道) CV_RGB2RGBA CV_BGR2BGRA在 RGB或BGR图像中加入alpha 通道 CV_RGBA2RGB CV_BGRA2BGR从
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2024-04-11 14:13:57
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日记最近做的项目需要用到去雾，尝试了很多去雾算法，包括使用暗通道去雾之后，用自动色阶优化，gamma校正，超分辨率重建等手段进一步处理图像，也没有达到想要的效果。看完“Optimized contrast enhancement for real-time image and video dehazing”这篇论文，看论文贴图比较酷炫，复现一波试试效果。作者的源码说句实话，放置的比较乱，并年代久远
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2024-05-06 22:42:25
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如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。
[cpp]
view plain
copy
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2023-12-24 14:54:41
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一、前言：这个色块检测真的没什么可以说的，非常简单烧一下例程，改一下阈值就可以使用 二、代码展示# 色块监测 例子
#
# 这个例子展示了如何通过find_blobs()函数来查找图像中的色块
# 这个例子查找的颜色是深绿色
import sensor, image, time
# 颜色追踪的例子，一定要控制环境的光，保持光线是稳定的。
green_threshold = (30
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2023-10-22 08:30:27
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问题描述这是一幅基因芯片的荧光图像，检测图像的ROI区域，对这个区域内的阴性点（弱）和阳性点（强）的数量进行统计，并标出点的位置。ROI区域检测：思路：(1)观察到图像对比度很低，首先对图像进行对比度增强(2)图像分割需要获得边缘信息，用canny算子检测边缘(3)对图像做闭运算，图像中很小的点江北腐蚀掉，从而显现出大的边缘(4)用findContours方法找出边缘(5) boundingRec
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2024-03-30 07:44:09
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目录目标原理腐蚀膨胀开运算闭运算形态学梯度礼帽黑帽小结：形态学操作之间的关系目标• 学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等• 我们要学习的函数有：cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx()等 原理形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来
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2024-03-28 06:34:33
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JJava OpenCV 图像处理04.1 仿射变换、透视变换、旋转、平移、缩放1 仿射变换2 透视变换3 图像旋转4 图像平移5 图像缩放 Github 代码地址1 仿射变换仿射变换（Affine transformation），又称仿射映射，是指在几何中，对一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。 一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换)接着再加上一个向
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2024-03-21 14:37:16
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两种类型：基于像素的移动目标检测和基于区域的移动目标检测。1，帧差，采用gray图像进行帧差（1）gray_pre 与 gray_aft进行帧差，并进行之后的阈值判断区分出前景背景#include "iostream"
#include "highgui.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "imgproc/imgproc.hpp"
#include
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2024-04-22 15:04:35
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在 2019年7月11日 上张贴 由 hotdog发表回复 文本检测文本检测 在本教程中，您将学习如何使用 EAST 文本检 测器使用 OpenCV 检测自然场景图像中的文本。OpenCV 的 EAST 文本检测器是一种基于新颖架构和训练模式的深度学习模型。它能够（1）在720p图像上以13 FPS接近实时运行，并且（2）获得最先进的 文本检测 精度。在本教程的其余部分，您将学习如何使用 Open
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2024-08-26 11:55:29
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