一、简介1、OpenCV的特点OpenCV可用于实时处理图像；具有良好的移植性；可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作；具有低级和高级的应用程序接口（API）。2、功能（1）图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换）（2）图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出）（3）矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解）（4）支持
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2024-05-06 17:35:57
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一：基本知识 在图像处理中，最基本的形态学操作有二种，他们是：膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。 其实，膨胀就是求局部最大值的操作。 按数学方面来说，膨胀或者腐蚀操作就是将图像（或图像的一部分区域，我们称之为A）与核（我们称之为B）进行卷积。 核可以是任何的形状和大小，它拥有一个单
双目相机校正系列文章来了，C/C++实现双目校正(不使用OpenCV)及校正源码解析正在更新中开始本文内容使用matlab标定步骤：matlab标定较为准确，命令行中输入stereoCameraCalibrator enter添加左右图 确定选择畸变参数，calibratior拖拉红线，删除误差大的图像对，使投影误差小于0.1最好。然后导出标定参数。需要用到 上图中的R T是右相机相对于左的旋转平
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2024-09-23 16:19:19
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(文章目录)
前言
在OpenCV中，有多种滤波技术可以用于图像处理和图像增强。下面我将介绍五种常见的滤波技术，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波和自适应滤波，并提供相应的函数和使用方法。
一、均值滤波
均值滤波（Mean Filtering）：
均值滤波是最简单的一种滤波方法，它使用邻域内像素的平均值来替代中心像素的值，从而实现图像平滑。
cv::blur(inputImage, ou
原创
2023-09-20 08:07:16
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(文章目录)
前言
在OpenCV中，有多种滤波技术可以用于图像处理和图像增强。下面我将介绍五种常见的滤波技术，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波和自适应滤波，并提供相应的函数和使用方法。
一、均值滤波
均值滤波（Mean Filtering）：
均值滤波是最简单的一种滤波方法，它使用邻域内像素的平均值来替代中心像素的值，从而实现图像平滑。
cv::blur(inputImage, ou
原创
2023-09-22 07:22:28
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使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV
提供了四种模糊技术。 1.平均
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2023-09-08 22:52:13
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模糊操作基本原理1.基于离散卷积 2.定义好每个卷积核 3.不同卷积核得到不同的卷积效果 4.模糊是卷积的一种表象卷积原理根据视频所讲的意思 2 3 6 8 5 7 6 6 9 1 2 3 5 6 6 6 6 7 5 1 5=3+6+8/3取整 7=6+6+9/3模糊操作1.均值模糊#均值模糊
def blur_demo(image):
#卷积，卷积之后变平滑（5,5）是一个5行5列的矩阵
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2023-10-27 11:27:58
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模糊操作方法：均值模糊，中值模糊，自定义模糊模糊原理： 基于离散卷积，不同的卷积得到不同的卷积效果，模糊是卷积的表象。基础讲解链接opencv学习笔记11：图像滤波（均值，方框，高斯，中值）卷积原理示意图： （2乘1+3乘以1+6乘以1）除以3=3 边缘2和1未被卷积保留 边缘不参与卷积直接保留。均值模糊import cv2 as cv
import numpy as np
def blur_d
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2024-03-08 18:05:21
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图像平滑（图像模糊）： 一幅图像和一个低通滤波器进行卷积，能够实现图像平滑效果，也就是图像模糊效果。平滑操作通常会从图像中移除高频信息（噪音、边缘）。所以图像平滑后，图像边缘往往会被模糊（本文介绍的最后一种双边模糊技术基本不会模糊图像边缘）。Opencv 提供了多种图像平滑技术，也叫图像模糊技术。1. 平均模糊# kernel size is 5*5blur = 
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2023-07-04 12:31:31
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一、OpenCV概念OpenCV是什么？OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，可以从 http://opencv.org 获取。OpenCV 库用C语言和 C++ 语言编写，可以在 Windows、Linux、Mac OS X 等系统运行。同时也在积极开发 Python、Java、Matlab 以及其他一些语言的接口，将库导入安卓和 iOS 中为移动设备开发应用。什么是计算机视觉？计算机视觉这种
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2024-05-21 13:41:01
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模糊处理所用的原理：数学上的卷积计算，所谓的卷积算子或称为掩模(窗口)，简单理解为一组m*n矩阵，m，n为奇数的好，这样可以保证中心点存在，针对图像的像素矩阵，自上向下，自左向右的移动掩模矩阵(或卷积算子)的中心点，从而遍历像素矩阵(注意，3*3的掩模矩阵，边缘的1列像素点无法处理，5*5的掩模矩阵，边缘的2个像素点无法处理，这些无法处理的像素点可以采取其他算法处理)。常用的几种方式(各具特色，各
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2023-11-25 15:58:23
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OpenCV平滑（模糊）图像一、学习目标二、平滑理论介绍三、学习四种不同的滤波器四、完整使用实例 一、学习目标了解什么是图像的平滑（模糊）学会使用均值模糊、高斯模糊、双边模糊、中值模糊等处理图像动手练习平滑实例二、平滑理论介绍平滑，也叫模糊，是一种简单而常用的图像处理操作。平滑通常可以用来减少噪声(其他用途将在下面的教程中看到)。为了执行平滑操作，我们将对我们的图像应用一个滤波器。最常见的滤波器
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2023-12-31 21:40:12
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title: OpenCV-图像模糊（图像平滑）OpenCV-图像模糊（图像平滑）学习如下：cv.bulr()cv.GaussianBlurcv.medianBlurcv.bilateralFilter"""
通过将图像与低通滤波器内核进行卷积来实现图像模糊。这对于消除噪音很有用。
它实际上从图像中消除了高频部分（例如噪声，边缘）。
因此，在此操作中边缘有些模糊。（有一些模糊技术也可以不模糊边缘）
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2023-08-16 11:34:22
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1. 基于区域生长算法的图像分割原理
数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。前一种性质的应用途径是基于图像灰度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。第二种性质的主要应用途径是依据实现指定的准则将图像分割为相似的区域。区域生长算法就是基于图像的第二种性质，即图像灰度值的相似性。 1.1 基本公式
令R表示整幅图像区域，那么分割可以看成将区域R划分为n个子区
Touch Focus对焦区域计算一、摘要二、算法三、计算方法3.1 网上常用方法3.2 最佳计算方法构造`CoordinateTransformer.java`类具体计算3.3 官方touch focus区域计算源码 一、摘要本章介绍点击对焦区域计算的几种方式，包括如下几部分：算法解析网上常用方法最佳计算方法官方源码相关文章：Camera1 对焦(一) UI坐标系和相机坐标系【Android
一、函数的值传递和引用传递1. 函数的参数如果是基本的数据类型就会生成一个副本传到函数内部
2. 函数的参数如果是引用数据类型就把引用数据类型的内存地址传到函数内部二、函数的arguments详解1. 参数的分配都是从左到右的多余的实参会被arguments接受多余的形参都被当作undefined处理总结：1. 引用传递的参数，是传递引用对象的内存地址 函数内部修改会影响到传递参数的引用对象2.
GIMP 是开源PhotoShop的替代品，目前 Photoshop 只支持 Windows、Mac 平台，不便于其他平台的用户使用。而 GIMP 就不一样了，GIMP 是一个跨平台的图像编辑器，可用于 GNU/Linux、macOS、Windows 等更多操作系统，还可利用图层来管理图像文件。GIMP 支持 BMP、 GIF、JPG、PCX、PNG、PS、TIF、TGA、XPM 等格式的图像处理
今天初学OpenCV，目前还没学到图像识别的地方，只是停留在对图片的处理上。下面就让我来总结一下，学了一个下午的收获有哪些吧。函数使用查表图像.shape： 这是一个列表，返回至多3个数，(h,w,颜色通道数)类型转换： im = cv2.cvtColor(图片，cv2.COLOR_类型2类型(类型名大写，RGB/BGR/HSV))使图片按变换矩阵变： im = warpAffine(图像，变换矩
opencv做皮肤检测的技术总结。那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些：RGB color spaceYcrcb之cr分量+otsu阈值化YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127HSV中 7<H<20 28<S<256 50<V<256基于椭圆皮肤模型的皮肤检测opencv自带肤色检测类AdaptiveSkin
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2024-03-27 11:38:10
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其实opencv 里面很多函数都是会带有一个mask我在这里就抛砖引玉，详细分析一个常用函数cvcopy里面的maskcvCopy 这个函数很熟洗哈，用得很多吧哈哈……
Copies one array to another.
//复制一个数组到另外一个数组
void cvCopy(const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL
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2024-07-29 13:24:21
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