Matstep,size,step1,elemSize,elemSize1这几个属性非常容易混淆。 OpenCV官方参考手册也没有解释清楚这几个概念。前一段时间研究了一下每个属性含义,如果有什么错误,欢迎大家指正。step1(i):每一维元素通道数step[i]:每一维元素大小,单位字节size[i]:每一维元素个数elemSize():每个元素大小,单位字节elemSize1():每
转载 2024-06-18 12:21:21
34阅读
最近开始搭建好了OpenCV2环境,准备学习一下OpenCV2一些新知识,之前有学习旧版本,主要用于arm板开发,毕竟是C语言写,但是之后想做一下界面的东西,发觉OpenCV2和QT比较搭,而且OpenCV在发展,我们也不能落后,要跟上,所以就开始着手学习一下新版本知识。毕竟OpenCV正规参考资料很少,要学好OpenCV只能查查文档,看看范例,慢慢积累。于是先从OpenCV提供t
转载 2024-07-21 07:29:40
54阅读
其实opencv 里面很多函数都是会带有一个mask 参数,很多同学都不知道它到底有什么用,好像在实际运用中忽略它也没有什么问题  我在这里就抛砖引玉,详细分析一个常用函数cvcopy里面的mask ,希望可以给大家一点点指引。  以下内容来子opencv安装文件夹中自带pdf文档。 &nbsp
本文主要讲述在python3.6环境下如何搭建OpenCV开发环境。文章主要包含以下几个部分:OpenCV介绍安装OpenCVOpenCV测试Python机器学习库介绍1. OpenCV介绍Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行跨平台计
转载 2024-01-25 19:33:13
55阅读
目录1.图像指针像素获取2.像素范围处理3.图像掩膜操作3.1掩膜操作概念3.2掩模作用3.3掩模操作实现图像对比度改变4.Mat对象4.1概述4.2Mat对象使用要点5.图像操作5.1像素获取与像素修改6.图像线性混合7.调整图像亮度和对比度1.图像指针像素获取       Mat.ptr<uchar>(int i=0)获取像
  本文主要讲讲怎样对Mat矩阵进行mask操作,其实也就是对Mat矩阵滤波操作,俗称卷积,参考文献为opencv自带tutiol及其code.  开发环境:ubuntu12.04+opencv2.4.2+Qt4.8.2+QtCreator2.5.   实验功能:  单击Open image按钮,手动选择所需滤波原图片。  单击Setting按钮,弹出对话框,选择滤波所用模式,这
转载 2024-08-21 11:56:05
56阅读
OpenCL2.0规范相对于1.2版本做出了重大改进,使得一个异构系统中各个硬件之间增强了通信与协作能力。在接下来系列文章中,将着重讲解OpenCL2.0新特性,探究其重要性以及对开发、性能等方面会产生什么影响。 实践出真知,为了更好地理解以下内容,我们建议做好下面的准备工作: l  参考注释,通读每篇博文代码。l  请点击这里下载AMD OpenCL
注释:1、书名:Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects2、章节:Chapter 3:Marker-less Augmented Reality3、书中源代码最新更新可以参考网址:https://github.com/MasteringOpenCV/code 特征提取算子,特征描述符以及特征匹配
程序来源:F:\opencv\opencv\samples\cpp程序:/* * * cvout_sample just demonstrates the serial out capabilities of cv::Mat * That is, cv::Mat M(...); cout << M; Now works. * */ #include "opencv2/c
转载 2023-12-17 11:07:53
94阅读
开发环境:虚拟工具:VMware Workstation 15 Player虚拟机系统:Ubuntu14.04软件版本:OpenCV-4.0.0安装Cmake (因为Linux自带Cmake版本过低,到后面安装OpenCV会失败,所以我们这里重新安装Cmake)安装工作: 1.输入sudo apt-get remove cmake cmake-data 卸载Linux自带Cmake。 (Cma
转载 2024-04-15 13:02:19
41阅读
《PyTorch》Part7 PyTorch之Mask R-CNN图像实例分割模型 GPU端运行参考:手把手教你训练自己Mask R-CNN图像实例分割模型(PyTorch官方教程)运行环境:Win10 torch 1.6.0+cu101 torchvision 0.7.0+cu101 显卡: NVIDIA1050 内存:2GB特别注意需要安装:Cython pycocotools相关注意项:1
转载 2024-01-30 22:39:12
176阅读
模板匹配是一种最原始、最基本模式识别方法,研究某一特定对象物图案位于图像什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本,最常见匹配方法。模板匹配具有自身局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效。定义 模板就是一副已知小图像,而模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标,已知该图中有要找目标,且该目标同模板有相同尺寸、方向和
在这篇博文中,我们将探讨如何使用 Python OpenCV 进行图像处理中mask 拷贝”操作。这个过程不仅涉及图像基本操作,还包括一些性能指标与技术演进,让我们一起来深入了解吧。 ### 背景定位 Python OpenCV 库是计算机视觉领域一个强大工具,广泛应用于自动驾驶、图像识别等领域。随着技术不断发展,OpenCV 从最初 C++ 版本逐步扩展到了 Python,成
原创 6月前
32阅读
前言boot空间不足解决办法按照上述链接,总是出错,于是重新按照如下两篇博客将其他内核删除成功了 一、下载opencvopencv contrib二、下载和添加依赖包1、首先更新 apt-get,在安装前最好先更新一下系统,不然有可能会安装失败。在终端依次输入:sudo apt-get update sudo apt-get upgradesudo yum updatesudo y
转载 6月前
41阅读
# 实现python opencv copyTo mask ## 流程图 ```mermaid sequenceDiagram participant 开发者 participant 小白 开发者 ->> 小白: 介绍copyTo mask实现步骤 开发者 ->> 小白: 提供代码示例和注释 ``` ## 介绍 在PythonOpenCV库中,有一个函
原创 2024-01-09 11:15:38
257阅读
在计算机视觉领域,使用 Python OpenCV 创建 mask(掩膜)是处理图像一项重要技术。无论是分割、识别对象,还是在特定区域应用滤镜,mask 都是必不可少工具。本篇文章将带你详细了解如何在 Python OpenCV 中创建 mask 过程,从环境准备到扩展应用,涵盖了各个环节。 ## 环境准备 在开始之前,我们需要确保有合适环境来运行 Python OpenCV。首先确保
原创 6月前
123阅读
#Canny边缘检测canny边缘检测是一种非常流行边缘检测算法,是John.F.Canny再1986年提出来了。他是一个很多步构成算法,我们接下来逐步介绍。1、噪声去除 由于边缘检测很容易受到噪声影响,所以第一步是使用5x5高斯滤波器去除噪声2、计算图像梯度 对平滑后图像使用Sobel算子计算水平方向和竖直方向一阶导数(图像梯度)(Gx和Gy)。根据得到这俩福梯度图(Gx和Gy
#模板匹配:在整个图像区域发现与给定子图相匹配小块区域,需要一个模板图像T,一个待检测图像--源图像S #工作方法:在待检测图像上,从左到右,从上到下,计算模板图像与重叠子图像匹配度,像素值匹配度越大,两者相同肯能性越大 import cv2 as cv import numpy as np def templateDemo(): tpl=cv.imread("E:\OpenCVTe
转载 2024-09-13 20:21:55
123阅读
OpenCv笔记2020Opencv学习笔记Day-01:矩阵掩膜操作00:注意点01:原理思路02:函数思路Day-02:Mat文件处理与初始化Mat文件初始化:Day-03:图像操作与混合01、加载图像02、读写像素 && 像素处理03、使用bitwise_not取反04、空白图像赋值05、对RGB图像处理06、总体思路Day-04:图像混合01、图像混合02、调整图像亮
转载 2023-11-06 22:28:08
54阅读
# 如何在Python中使用OpenCV进行Mask叠加 在计算机视觉领域,Mask叠加是一种常见操作,它允许我们通过掩码(Mask)来提取或修改图像中特定区域。通过使用PythonOpenCV库,我们可以轻松地实现这一过程。下面,我们将一起学习如何在Python中使用OpenCV进行Mask叠加。 ## 整体流程 在进行Mask叠加之前,我们需要明确每个步骤。下面的表格展示了整个流程
原创 8月前
86阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5