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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0810opencv之图片与视频问题实例代码： 一、图像的读入# 图片读入 显示 保存 以及通过matplotlib 显示
def showimg():
# 第二个参数可以为 cv2.IMREAD_COLOR 彩色 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度模式
# cv2.IMREAD_UNCHANGED 读入衣服图像，并且包括图像的alpha通道
img
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2024-04-09 13:59:01
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列表——list 1. 列表是什么定义：列表是由一系列按特定顺序排列的元素组成，用 [ ] 来标识语法格式：listname = [ele1, ele2, ele3, .....]e.g
# 创建一个字母列表
letters = ['a', 'b', 'c', 'd']
# 也可以创建一个空的列表
letter = []
e.g
# 创建一个字母列表
letters = ['a', 'b',
前言深度学习模型输入图片的尺寸为正方形，而数据集中的图片一般为长方形，粗暴的resize会使得图
原创
2022-06-27 15:54:58
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## 实现深度学习letterbox的步骤
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[了解letterbox] --> B[数据预处理]
B --> C[构建模型]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
```
### 二、每一步的实现及代码解释
#### 1. 了解letterbox
Letterbox是指
原创
2023-12-17 04:45:14
292阅读
# 深度学习letterbox方法实现流程
## 1. 简介
深度学习letterbox方法是一种用于图像处理的技术，主要用于将不同尺寸的图像按照比例调整到固定尺寸，同时在调整尺寸的过程中保持图像的原始宽高比。这种方法在深度学习领域中经常用于处理输入图像的尺寸不一致的情况，以确保模型的输入具有一致的尺寸。
本文将介绍如何使用深度学习letterbox方法实现图像的尺寸调整，并提供详细的代码示例
原创
2023-11-28 11:39:53
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# 深度学习中的Letterbox实现流程
## 简介
在深度学习中，Letterbox是一种常用的图像处理技术，用于将图像调整为指定的大小，并保持图像的长宽比例不变。在这篇文章中，我将向你介绍Letterbox的实现流程，并提供相关的代码示例和注释。
## Letterbox实现流程
下面是Letterbox的实现流程，我们将按照这个流程一步步来实现。
步骤 | 操作 | 代码
---
原创
2023-08-27 11:51:43
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1. 简介随着越来越多大屏和折叠屏设备出现，很多应用并未对不同尺寸的设备进行 UI 适配，这时候应用选择以特定的宽高比显示（虽然 Google 不建议这这样做，官方还是希望开发者可以对不同的屏幕尺寸进行自适应布局~），当应用的宽高比和它的容器比例不兼容的时候，就会以 Letterbox 模式打开。Letterbox 模式下界面会以指定的比例显示，周围空白区域可以填充壁纸或者颜色。至于 Letter
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2023-11-14 12:36:40
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文章目录1、实现一个方法get_missing_letter()来输出一个全英字符串缺少的字母2、python变量的作用域（变量查找顺序）3、'123'转换成123（不使用内置api）4、map函数5、numpy & list6、统计一个文本中单词频数最高的10个单词7、合并两个有序列表（不可使用extend）8、描述一下Flask9、比较Django与Flask10、Django，Py
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2024-08-20 18:18:51
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Auto 不改变窗口设置16:9 PillarBox: 4:3的图像，在16:9的显示屏上显示时，上下到顶，左右会添加黑边。 16:9 Pan&Scan 4:3的图像，在16:9的显示屏上显示时，图像与设备同宽，垂直方向多余的图像会被截去。4:3 Letter Box 16:9的图像，在4:3的显示
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2014-06-23 18:27:00
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Python、YOLOv5、LoadImages类、letterbox函数
原创
2023-03-04 16:01:47
2603阅读
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
(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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(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
188阅读
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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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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