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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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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2024-02-19 15:47:42
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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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2024-08-29 16:56:51
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『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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2024-05-11 16:45:17
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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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2023-08-19 10:38:46
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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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2024-02-21 11:36:04
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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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2024-01-02 22:00:36
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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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2024-03-21 10:58:21
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一、前言 本篇主要是针对背景简单，且具有固定颜色的单类小物体，方法为在灰度化时选用图片的HSV中的S通道，再使用opencv 二值化找轮廓大法可将小物体框出。 原理很简单，图片-》取S通道灰度化-》OTSU二值化-》findcontours找到轮廓二、代码import cv2
import
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2024-02-12 20:11:03
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魔方机器人（二） 颜色识别今天，就让我们来看看魔方的颜色识别是如何做到的。做图像处理的话我们可以用OpenCV（用到了颜色空间的转换RGB转HSV以及ROI区域提取），全称为Open Source Computer Vision Library,直译为“开源计算机视觉库”。我用的版本为3.0。 先来说说我做颜色识别的思路：在介绍魔方机器人的那篇博客中我们可以看到魔方在整个机器人中的相对位置是固定的
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2024-03-08 13:31:52
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首先在macOS上进行初次的程序执行： //
// main.cpp
// Pra_cvHoughCircles
//
// Created by StarSky_MacBook Pro on 2019/7/17.
// Copyright © 2019 StarSky_MacBook Pro. All rights reserved.
//
#include <iostream
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2024-04-23 16:21:38
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目录文章背景openmv介绍openmv色块识别原理openmv色块识别代码最终结果疑惑细解：关于阈值的设置：关于自动增益和白平衡文章背景 我们都听说过什么图像识别、色块识别，并且在2021年电赛——智能送药小车中也使用到了相关技术，那么你知道相关的原理和实现方法吗？接下来小蛋糕带你一探究竟。openmv
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2024-03-15 13:30:04
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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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文章目录一、sensor.snapshot()拍一张照片二、image.find_blogs()查找色块三、image.find_lines()查找直线四、image.find_line_segments()查找线段五、image.find_circles()查找圆形六、image.find_rects()查找矩形七、image.draw_rectangle()画一个矩阵八、blob.rect(
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2024-01-27 21:00:19
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一、项目效果：学校宿舍今天搬家，累麻了，突然发现展示处理的也很粗糙，就这样吧嘿嘿~~~二、核心流程：1、openCV读取视频流、在每一帧图片上画一个矩形。2、使用mediapipe获取手指关键点坐标。3、根据手指坐标位置和矩形的坐标位置，判断手指点是否在矩形上，如果在则矩形跟随手指移动。三、代码流程：环境准备：python: 3.8.8opencv: 4.2.0.32mediapipe: 
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2024-02-19 14:07:29
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基于OpenCV、Qt的人脸识别及硬件控制 前言项目框架串口调试人脸识别模型训练机器预测关键技术通过级联分类器实现人脸识别槽函数定时器事件项目演示 前言本篇文章主要介绍使用Qt编程进行串口调试，并且基于 OpenCV实现人脸识别、以及模型训练及预测。我也是一个初学者，借此文章记录学习过程，并且进行自我总结，在写文章的过程中可以使得自己的思路更加清晰，也可以大家互相学习。项目框架整体的项目框架可以
1 for (int y = 0; y < testImage->height; y++)
2 {
3
4 uchar * ptr = (uchar *)testImage->imageData + testImage->widthStep * y;
5
6 for (int x = 0; x < test
1 基于内容的图像检索在大型图像数据库上，CBIR（Content-Based Image Retrieval，基于内容的图像检索） 技术用于检索在视觉上具相似性的图像。这样返回的图像可以是颜色相似、纹理相 似、图像中的物体或场景相似；总之，基本上可以是这些图像自身共有的任何信息。对于高层查询，比如寻找相似的物体，将查询图像与数据库中所有的图像进行完全 比较（比如用特征匹配）往往是不可行的。在数据
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2024-02-23 10:23:07
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目录（一）显示图像（二）标记色块2.1 `find_blobs`函数2.2 颜色阈值2.3 标记 （一）显示图像嵌入式图像处理环境：硬件平台：OpenMV4 Cam H7 Plus语言：Micro python软件：Openmv IDE首先对摄像头进行一个初始化来显示图像。引入模块sensor。import sensor, image, time # 引入感光元件模块sensor
sensor
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2024-02-29 17:40:35
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数字识别ROI抽取：将目标区域从原始图像粗分离（二值化，噪声处理）识别：对目标区域的进一步分离ROI 抽取位深度：每个像素占用的位（bit）24位颜色可称之为真彩色，位深度是24，它能组合成2的24次幂种颜色，即：16777216种颜色 ( 或称千万种颜色 )，超过了人眼能够分辨的颜色数量。当我们用24位来记录颜色时，实际上是以2^（8×3），即红、绿、蓝 ( RGB ) 三基色各以2的8次幂，2
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2024-03-23 11:05:09
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