一、工具篇工欲善其事,必先利其器。学习OpenCV,肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库。在Windows平台下你可以选择Visual Studio、CodeBlock等,当然你也可以选择在Linux平台,用VI、codeBlock都是可以的。编程平台的选择看个人爱好以及项目的开发环境。然后是OpenCV库,你可以在这里下载到最新的版本:http://opencv.org/,最近的版本已经到了
平台:Win10 x64+vs2015专业版+opencv-3.4.1-vc14_vc15 一直觉得OpenCV在调试方面不如MATLAB灵活方便,没成想OpenCV官方早就推出了一个叫Image Watch的插件可用于调试时显示和监视图像变量了。这里简单记录一下插件的下载安装与基本使用方法Image Watch是Microsoft Visual Studio的一个插件,它允许我们在调试
转载
2024-03-19 06:53:09
68阅读
文章目录一、opencv是什么?二、opencv的安装2.1.安装环境2.2 下载opencv包2.3 解压opencv包2.4 使用 cmake 安装 opencv2.5 使用 make 创建编译2.6 成功安装2.7 配置环境三、示例:图片3.1 创建代码文件`test.cpp`3.2 编译文件3.3 图片测试四、示例:视频4.1 虚拟机获取摄像头权限4.2 创建代码文件4.3 播放视频4.
转载
2024-04-22 22:40:25
74阅读
#====================================================================================================
#文件说明:
# [1]OpenCv读入图片后,使用Tensorflow中的tf.plcaeholder占位符变量,将图片加载找Tensorflow里
# [2]然后,使用
转载
2024-03-30 17:05:10
73阅读
变换矩阵是数学线性代数中的一个概念。在线性代数中,线性变换能够用矩阵表示。如果T是一个把Rn映射到Rm的线性变换,且x是一个具有n个元素的列向量,那么{\displaystyle T({\vec {x}})=\mathbf {A} {\vec {x}}}我们把m×n的矩阵A,称为T的变换矩阵。在单位方块上应用各种二维仿射变换矩阵的效果。最为常用的几何变换都是线性变换,这包括旋转、缩放、切变、反射以
转载
2024-02-26 10:46:06
87阅读
官网OpenResty® 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。OpenResty® 通过汇聚各种设计精良的 Nginx 模块(主要由 OpenResty 团队自主
转载
2024-04-20 11:02:55
200阅读
# OpenCV 数据可视化入门指南
随着计算机视觉的快速发展,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)已成为图像处理和计算机视觉任务中的一项重要工具。对于刚入行的小白来说,理解并实现OpenCV的基本数据可视化功能是学习过程中的一个重要环节。本指南将帮助您理解OpenCV数据可视化的基本流程,并逐步实现它。
## 数据可视化流程
在进行数据可视
介绍在当今世界,我们看到数以千计的优秀产品,以及销售这些产品的跨国公司。它们的共同点是它们是从一个想法不断发展而来的。每天,我们的脑海中都会有几十个想法,让我们深入思考并深入想象。从为窗帘选择颜色到选择算法,我们必须在脑海中想象它。有时最艰难的决定是在几秒钟内做出的,选择一种颜色会让我们思考几个小时。为了消除问题并节省我们的时间,我们可以在可视化器和虚拟器的帮助下创建更强大的图片,而不是将我们的想
转载
2024-05-24 09:52:48
124阅读
可视化迷宫,适合课堂演示(C++版)完成时间:2018-11-12 编译器:Visual Studio 2017 或 Dev-cpp v5.11 运行环境:Windows系统主要是锻炼一下自己写程序的能力,再配合老师在课堂上讲解,顺便装个13(逃) ,于是制作出了这个适合演示的程序,欢迎各位提建议 PS:我真的懒 ,就不写太多注释了…… PPS:迷宫是通过递归算法生成的,思路如下图(这张图是别人的
转载
2024-08-06 11:55:22
96阅读
文章目录1. pyecharts数据可视化介绍2.pyecharts安装与使用3.全局配置项和系列配置项3.1 全局配置项3.1.1 基本元素配置项3.1.2 坐标轴配置项3.1.3 原生图形配置项3.2 系列配置项3.2.1 样式类配置项3.2.2 标记类型配置项3.2.3 其它类配置项4.运行环境4.1 生成HTML4.2 Jupyter Notebook4.3 Jupyter Lab5.P
转载
2024-03-03 10:54:14
21阅读
我们可以将数字图像理解成一定尺寸的矩阵,矩阵中每个元素的大小表示了图像中每个像素的亮暗程度,因此统计矩阵中的最大值,就是寻找图像中灰度值最大的像素,计算平均值就是计算图像像素平均灰度,可以用来表示图像整体的亮暗程度。因此针对矩阵数据的统计工作在图像像素中同样具有一定的意义和作用。在OpenCV 4中集成了求取图像像素最大值、最小值、平均值、均方差等众多统计量的函数,接下来将详细介绍这些功能的相关函
转载
2024-03-26 08:16:51
40阅读
移动对象跟踪三要素 外观模型、图像表示、移动模型稀疏光流-LK 亮度恒定、时间持续性或"微小移动"、空间一致性 Sparse Optical Flow(Lucas-Kanade) calcOpticalFlowPyrLK + goodFeaturesToTrack(角点检测)稠密光流-HF calcOpticalFlowFarneback输入第一帧图像、特征点检测选择、保存特征点、输入第二帧图像(
openrestry介绍:OpenResty是一个通过Lua扩展Nginx实现的可伸缩的Web平台,内部集成了大量精良的Lua库、第三方模块以及大多数的依赖项。
用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态Web应用、Web服务和动态网关。
功能和nginx类似,就是由于支持lua动态脚本,所以更加灵活,可以实现鉴权、限流、分流、日志记录、灰度发布等功能。
OpenResty通过Lua脚本扩展
转载
2024-04-05 12:16:52
81阅读
今天在看矩形滤波的时候忽然脑子短路,把一些概念全弄混了,现总结一下,以便下次再混的时候可以参考确认下,自己的理解,有错的地方还请指正。 首先,在Opencv2中基本上都是用的Mat来表示图像了,C++的函数调用中基本上也都是Mat图,从根本上说,一张图像是一个由数值组成的矩阵,矩阵的每一个元素
转载
2024-02-20 21:08:32
53阅读
Image Basics 一切的开始:图像的基础-像素(pixel),如何通过像素生成图像,如何通过OpenCV来操控图像中的像素点。像素的定义熟悉的可以暂时跳过这一段,主要来科普图像的组成。比如说我们常见的一个显示器的分辨率是1080p(蓝光)其标准大小为1920x1080 也就是,长:1920个像素;宽:1080个像素点。合起来总共是1920x1080=2073600个像素点。目前我们常见的图
转载
2024-05-03 14:10:31
105阅读
从根本上说,一张图像时一个由数值组成的矩阵,这也是Opencv2用cv::Mat这个数据结构来表示图像的原因。矩阵的每个元素代表一个像素,对于灰度图像,像素有8为无符号数来表示,其中0代表黑色,255代表白色;对于彩色图象,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示三个颜色通道(红蓝绿)。此时矩阵的元素是一个三元数。 为了存取矩阵元素,你需要在代码中指定元素所在的行和列。程序会返回相应的元素。如果图
转载
2023-10-17 12:54:31
292阅读
# 热力图可视化 Java OpenCV
热力图是一种用颜色来表示数据密度或分布的可视化技术。在业务分析、地理信息系统、医学影像分析等领域都有广泛的应用。本文将介绍如何使用Java结合OpenCV库来实现热力图可视化。
## OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。我们可以利用OpenCV来处理图像数据、生成热力图等功能。
## 实现步
原创
2024-03-21 06:56:41
142阅读
面向初学者的10行python代码,用于构建决策树并将其可视化 > Photo by Jessica Lewis on Unsplash 二十个问题是一款游戏,从本质上讲,您可以通过问20个"是/否"问题来猜测答案。 决策树是一种基于相同原理的算法。 它是一种机器学习方法,可让您根据一系列问题来确定所讨论对象属于哪个类别。Prateek Karkare的一篇非常不错的文章阐述了该算
opencv如何获取和设置图片像素1.什么是像素?2.OpenCV中的图像坐标系概述3.项目结构1.使用OpenCV获取和设置像素2.OpenCV像素获取和设置结果3.源代码下载 什么是像素 图像坐标系在OpenCV中的工作方式 如何访问/获取图像中的单个像素值 如何设置/更新图像中的像素 如何使用数组切片来捕获图像区域 在本教程结束时,您将对如何使用OpenCV访问和操纵图像中的像素有深入的了
转载
2023-09-04 07:23:35
275阅读
动机在计算机视觉领域,经常需要检测极值位置,比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等,有时只需要像素精度就可以,有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法,几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》,加上自己的理解和推导。问题定义给定如下离