图片操作原理之前描述过一张图片,在计算机程序中,其实是用矩阵来进行描述的,如果我们想对这张图片进行操作,其实就是要对矩阵进行运算。下面列出常见的几种变换矩阵接着来演示 的是图片的位移操作，将一个矩阵的列和行看成坐标系中的x和y就可以轻易的来操作矩阵。import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('./timg.jpg', cv2.IMREAD_CO
目录一、什么是文档扫描文档扫描步骤二、使用的函数、变量介绍变量介绍函数介绍 三、实操1 图像预处理2 获取图像轮廓 3 提取并标记文档边缘4 重新排序边缘5 裁剪修饰边缘一、什么是文档扫描文档扫描即对采用不同视角所拍摄到的文本图像，以正视的形式将文本呈现。如下图： 所希望得到的是图片中的A4文档信息，经文档扫描后得到如下：文档扫描步骤1 将导入的图片经过转灰度、模糊降噪、canny边缘检测、膨胀等
1.双远心镜头的放大倍率与被测物的位置及像平面的位置无关。而在物方远心镜头中，对应一个固定的像平面，放大倍率是一个常数。2.镜头的像差：球差(对称)：非球面代替球面镜头；使用较大F，较小的通光光圈慧差(非对称):使用较小F，较大的通光光圈3.线扫描应用要求非常强的照明，镜头通常使用较小F值，限制景深4.镜头选择不应该小于传感器尺寸，如1/2'镜头不能使用2/3'传感器5.Image是二维数组6.R
在学习openmv之前我们有必要了解一下什么事机器视觉。什么是机器视觉？ 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制
边缘检测和图像轮廓查找一、理论分析二、代码分析2.1 边缘检测2.1.1 Sobel算子2.1.2 Scharr算子2.1.3 Laplacian算子2.1.4 Canny算子去噪梯度非极大值抑制滞后阈值2.2 特征检测三、代码文件 一、理论分析图像的边缘信息通俗来讲变化较大。基于此特征和数字图像的离散信号，我们可以计算图片的差分或梯度。 图像处理中有多种边缘检测的算电子，包括普通一阶差分，So
图片&视频的加载和显示
机器视觉基础
1.1 机器视觉的应用
物体识别: 人脸识别, 车辆检测
识别图像中的文字(OCR)
图像拼接, 修复, 背景替换
图像视频的加载和显示
2.1 创建和显示窗口
namedWindow() 创建命名窗口
imshow() 显示窗口
destroyAllwindws() 摧毁窗口
Opencv入门案例读取图片如何使用opencv显示一张图片出来,我们首先需要掌握一条图片读取的apicv.imread("图片路径","读取的方式")
# 图片路径: 需要在工程目录中,或者一个文件的绝对路径
# 读取方式: 分别有如下三种:
cv.IMREAD_COLOR : 以彩图的方式加载,会忽略透明度(默认方式)
cv.IMREAD_GRAYSCALE: 以灰色图片方式加载
一、人工智能介绍AI、5G、物联网 ---> 人工智能+物联网、互联网+移动互联网+物联网 随着5G设备的商用，越来越多的设备开始能够联网，比如通过语音控制，比如扫地机器人、智能音响、智能家居、自动驾驶等就是互联网+移动互联网+物联网的产物。所以，软件和硬件的结合就更为重要。 理论、实践机器视觉(Machine Vision) vs 计算机视觉(Computer Vision) 通俗的说二者
零蚀前言内容我将要学的内容是基于opencv框架实现的，幸运的是Android部分现在也在更新Opencv，虽然生活工作中最近都比较忙，但是心情很愉悦。我们这前段的基础部分围绕着opencv基础展开的，前期总体可以分为两部分，一个是对图片的处理，主要是对色值，亮度，滤波等图像色彩的简单处理，第二个是对图像的识别，这部分都是依靠算法来实现的，比如物体识别，边缘识别，图片修复等操作。大体上可以算pho
使用matlab对图像进行简单处理并分析不同处理方法的特点对不同曝光程度的图像进行均衡化处理数据代码段%直方图均衡化
figure;
srcimage=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-2.jpg');
info=imfinfo('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-2.jpg');
subplot(2,3,1);
imshow
采集产品照片-->使用Vision Assistant进行测试（包括各种处理和分析）-->导出VI-->创建LabVIEW项目，设计程序界面和运行逻辑。-->系统实测与再优化下面咱们分别聊聊这些步骤分别要怎么做，用什么工具来做。※ 采集产品照片，这一步算是视觉开发的第一步也是最重要的一步，因为任何视觉项目所依赖的基础都是图像，所以图像的好坏往往决定的一个项目的成败。决定图像
在上一篇中，我们了解目标跟踪（光流），这次我们在视频监控与分
原创
2019-01-01 11:15:13
233阅读
OpenCV3.4.11的安装及使用示例一、认识OpenCV二、安装OpenCV安装配置环境三、使用示例——图片四、使用实例——视频1. 摄像头权限2. 视频播放3. 视频录制五、题目解析六、总结七、参考资料 一、认识OpenCV通过为基本视觉基础设施提供开放且优化的代码来推进视觉研究。不再重新发明轮子。通过提供开发人员可以构建的公共基础设施来传播视觉知识，以便代码更容易阅读和转移。通过免费提供
上期我们一起学习了OpenCV中常用的数据类型，机器视觉算法(第6期)----OpenCV中的基础数据类型今天我们主要认识一下OpenCV中很重要的几个辅助对象。1. TermCriteria类在OpenCV中的很多算法都需要一个终止条件以确定何时退出。通常终止条件的形式要么是达到允许的有限迭代次数(称为COUNT或MAX_ITER)，要么是某种形式的误差参数(如果接近于如此程度，就可以退出，称为
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2023-08-22 09:42:08
83阅读
RoboMaster视觉教程OpenCV（二）读取视频图像与转换在Robomaster比赛中，读取视频或者图像是极
原创
2022-07-18 12:06:18
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开始学习opencv！ 1.什么是OpenCVOpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。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。简单地说，OpenCV就是一个第三方关于视觉处理的开源库，使用该库可以采集摄像头拍摄的视频，可以处理图像，可以进行诸多关
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2023-07-18 11:03:26
0阅读
OpenCV库（Open Source Computer Vision Library）是一个基于BSD许可发行的跨平台开源计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows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C++、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，而且对非商业应用和商业应用都是免费的。同
文章目录@[toc]1.机器视觉介绍1.1 机器视觉的应用2.OpenCV介绍3.OpenCV环境安装3.1安装步骤3.2安装测试4.创建显示窗口4.1方法介绍4.2简单案例5.窗口显示图像5.1方法介绍5.2简单案例6.窗口保存图片6.1方法介绍6.2简单案例7.视频采集(本地视频+调用摄像头设备)7.1方法介绍7.2简单案例8.录制视频8.1方法介绍8.2简单案例9.鼠标行为9.1方法介绍9.
一、前言大家好，我之前做过图像分类或识别时，经常感慨数
原创
2022-08-09 13:51:58
928阅读
人一眼就可以定位两个图中圆的位置那么机器如何定位圆的位置呢很简单粗暴的方法就是将图纵向分成n个部分，每个部分都会对应一个位置，计算每个部分的数值之和如第二幅图，图中心的部分的数值一定是最大或者最小，这样就能计算出圆的位置，这就是人的视觉机器化...
原创
2022-01-06 15:48:59
272阅读
