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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            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            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            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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            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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            python3字符串内括号匹配分析器 匹配分析字符串内括号的匹配闭合情况,可通过print打印匹配情况,高亮显示错误处。思路,遍历字符串,检测到起始括号后加入到open队列中(位置,字符),检测到闭合括号后检测队列最后一位是否是对应的起始括号,是则open队列最后一位出列,否则把为匹配起始的符号进入close括号队列记录(位置,字符),遍历完成后,如果open,close队列均为空则符合匹配规则,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            前言本章主要讲述图片的缩小与放大,以及在图片上框出自己目标的东西目录实现opencv在图片上画框准确定位某个主体一、如何在opencv内导入图片二、如何对图片进行缩放?1.在放入图片的基础上进行缩放2.运行程序三.如何在图片上框出我们想要的内容。1.首先这个涉及到矩形的绘制2,接下来把矩形代码放入图片的程序下运行提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考实现opencv在图片上画框准确定位某个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这里总结网上自己找到的资料,搞一个简单的框架供大家参考一下。OpenCV官方的SVM代码在http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html在看到一段还不错的代码,结构清楚,虽然注释比较少,但很有参考价值,于是我添加了一些注释,看着更舒            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            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            
                
         
            
            
            
            『运筹OR帷幄』原创作者:彭贯军彭贯军,智能制造工业检测图像算法工程师,研究方向:IC芯片机器视觉检测技术。。编者按:通过一个生动的魔方案例,360°解释通用图像处理流程,启发大家掌握图像处理方法,启迪图像处理思维,开启进入智能化行业的大门。快来玩转这魔方吧!一个生动的案例来,我们拍一张魔方立方体的一面,接下来用下面程序分析识别其各小方块的矩形。4张实验原图,文末回复关键词可得原图和运行代码:              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            OpenCV 小白冲冲冲初始化模型物体检测在画面窗口显示识别框和结果改变摄像头分辨率设计交互界面创建新窗口并添加鼠标响应函数在画面上创建按钮图标修改鼠标响应函数增加条件判断完整工程  参考: 使用Opencv与Python搭建自己的物体检测软件. 根据参考视频里的内容完全可以自己搭建出来,但由于视频是全英文,而且机翻出来的字幕不太准确,所以把步骤和代码注释做成笔记整理了下来,完整工程也附在了文末            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pytorch机器学习(九)—— YOLO中锚框,预测框,产生候选区域及对候选区域进行标注详解 目录Pytorch机器学习(九)—— YOLO中锚框,预测框,产生候选区域及对候选区域进行标注前言一、基本概念1、边界框(bounding box)xyxy格式xywh格式2、锚框(anchor box)3、预测框(prediction box)中心目标生成长宽生成4、对候选区域进行标注ob            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在GUI编程中会涉及到鼠标事件,通过鼠标事件可以使得人和机器的交互更为便捷。opencv中提供了一种以回调函数实现的鼠标事件机制。  下面是一个例子,通过鼠标在一张图片上画出任意大小的矩形框。  效果如下: #include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            (floodFill)漫水填充思想漫水填充:就是将与种子点相连接的区域换成特定的颜色,通过设置连通方式或像素的范围可以控制填充的效果。通常是用来标记或分离图像的一部分对其进行处理或分析,或者通过掩码来加速处理过程。可以只处理掩码指定的部分或者对掩码上的区域进行屏蔽不处理。 主要作用就是:选出与种子点连通的且颜色相近的点,对像素点的值进行处理。如果遇到掩码,根据掩码进行处理。工作流程: 选定种子点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV Python教程在这篇文章中,我们将使用Python中的OpenCv来涵盖计算机视觉的各个方面。OpenCV长期以来一直是软件开发的重要组成部分。什么是计算机视觉?我们考虑一个场景。假设你和朋友们出去度假,你将一堆图片上传到了Facebook。但是,现在要花时间找到你朋友的脸,并在每张照片中标记出来。实际上,Facebook足够聪明,能够为你标记人物。那么,你认为自动标记功能是如何工            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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