前几天在遇到一个问题：将一个图片读入到内存中，然后自己操作数组(自己声明)元素来实现图像的上下、左右翻转。下面是具体的要求：{/***************************************************************************************************
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2024-04-22 19:34:31
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分水岭是区域分割三个方法的最后一个，对于前景背景的分割有不错的效果。 分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以
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2023-08-22 23:29:55
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边缘检测一般步骤canny算子步骤canny函数彩色canny#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat dst,
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2024-06-19 21:05:36
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HSV模型解释HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H）饱和度（S）明度（V）色调H用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青
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2024-06-20 06:27:52
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模糊图像图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声.卷积就是叠加.卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。通俗的说： 在输入信号的每个位置，叠加一个单位响应，就得到了输出信号。 这正是单位响应是如此重要的原因。卷积的应用用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，
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2024-05-22 15:50:59
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# Python OpenCV 判断图像模糊教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[读入图像] --> B[转灰度图]
B --> C[计算图像的Laplacian方差]
C --> D[判断图像是否模糊]
```
## 2. 每一步具体操作
### 步骤一：读入图像
```python
# 读入图像
import cv2
原创
2024-04-24 04:41:51
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OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。1. OpenCV与数字图像在使用OpenCV做视觉或数字图像预处理时，需要读入相机采集来的图像或视频信息。图像数据的获取主要有以下几个步骤：光学相机（CCD/CMOS）采集图像信号；图像采集卡将连续的图像信号转换成计算机能够识别和处理的数字信号，即采样
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2023-11-29 19:35:15
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 我们将结合特征点匹配和寻找单应性的方法，使用calib3d模块在复杂的图像当中寻找已知目标。基础：这里简单说一下什么事单应变换，如果有说的不对，还请各位看官斧正。一般来讲，二维的图像变换可以分成这几类等距变换：简单的说就是对一个图像使用旋转、平移等操作。对应的矩阵也是旋转平移的矩阵相似变换：把等距变换再加上一个尺度，支持
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2024-05-03 13:33:46
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【OpenCV（C++）】访问图像中的像素图像在内存之中的存储方式颜色空间缩减访问图像中像素的三种方法1.用指针访问像素2.用迭代器访问像素3.用动态地址计算配合at访问像素 图像在内存之中的存储方式图像矩阵大小取决于所用的颜色模型，即所用的通道数。对于多通道图像来说，矩阵的列会包含多个子列，其子列个数与通道数相等。例如，RGB颜色模型的矩阵如图： 在OpenCV中子列的通道顺序是反过来的——B
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2024-05-29 06:36:41
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Python3+OpenCV学习第一章 OpenCV入门第二章 图像处理基础第三章 图像的运算 第一章 OpenCV入门1.读取图像cv2.imread(filename, flags) flags的值： cv2.IMREAD_UNCHANGED -1 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 0 cv2.IMREAD_COLOR 1 cv2.IMREAD_ANYDEPTH 2 cv2.ANYC
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2024-04-01 15:16:52
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# Python OpenCV 判断图像模糊程度
## 引言
在图像处理领域，判断一张图像的模糊程度对于许多应用是至关重要的。例如，在摄影中，我们希望能够自动检测出模糊的图像并进行修复或者剔除；在计算机视觉中，我们希望能够排除模糊的图像以提高识别和分类的准确性。
本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库来判断一张图像的模糊程度。我们将讨论两种常见的方法：基于梯度和基于频谱。
原创
2023-09-02 05:41:14
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Kinect+OpenNI学习笔记之4(OpenNI获取的图像结合OpenCV显示)前言本文来结合下opencv的highgui功能显示kinect采集得来的颜色图和深度图。本来在opencv中自带了VideoCapture类的，使用该类可以直接驱动kinect设备，具体的可以参考下面的文章：，也可以参考opencv提供的官方文档：http://docs.opencv.org/doc/user_g
Delphi作为一个强大的RAD研发工具，在应用软件的研发方面一直有着他的独特优势。这种优势同样体目前图像相关软件的研发上。如果你要在桌面上放置一张图像，只需要简单的在桌面上放置一个Image控件，然后就能通过其Image属性任意的加载BMP、WMF、EMF等格式的图像。如果还想增加对JPEG的支持，只需要添加一个JPEG单元
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2024-09-13 19:56:09
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目录2D卷积 平均模糊 高斯模糊 中值模糊 双边滤波 例子1 2D卷积与以为信号一样，我们也可以对 2D 图像实施低通滤波（LPF），高通滤波（HPF）等。LPF 帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF 帮助我们找到图像的边
import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('/home/user/2.jpg')# 把图片
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2023-05-18 17:10:10
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目录一、前言二、实验目的三、实验内容四、实验过程一、前言编程语言：Python，编程软件：vscode或pycharm，必备的第三方库：OpenCV，numpy，matplotlib，os等等。关于OpenCV，numpy，matplotlib，os等第三方库的下载方式如下：第一步，按住【Windows】和【R】调出运行界面，输入【cmd】，回车打开命令行。第二步，输入以下安装命令（可以先升级一下
说明这篇博客只用来记录目前我已经接触过的API，只涉及用法及效果，不涉及背后算法，具体算法我会在其他的博客中进行介绍。随着逐渐学习，我也会对这篇博客进行动态更新，有些内容缺少的就是我也还没弄懂的。并不会详细解释API，更适合有一定经验的人查阅。我也只是个初学者，很多内容都是跟着教程的框架进行学习，如果内容上有错误欢迎大家指正与补充。基础操作读入图片imread()函数Mat imread( con
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2024-07-02 05:22:34
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Q1: Size square_size = Size(10,10); /* 实际测量得到的标定板上每个棋盘格的大小 */ 如果单位是毫米的话，博客中的棋盘格也就5cm*7cm的样子，肯定没这么小；10cm的话又太大了。Q2:程序运行到第41行的findChessboardCorners函数中就出不来了？
目录一、图像处理基础知识1、读取、显示、保存图像2、获取图像属性2.1形状- img.shape2.2像素数目- img.size 2.3图像类型- img.dtype3、图像的通道拆分与合并3.1 通道拆分- split()3.2 通道合并- merge() 4、图像加法与融合运算 和 图像类型转换4.1图像加法运算（1）使用Numpy（2）使用OpenC
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2023-10-09 00:14:05
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一、空域图像处理
1.1 灰度变换
1.1.1 灰度图像二值化
import cv2
#使用cv2中的thredshold函数
img_input = cv2.imread('.\images\cameraman.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('input',img_input)
ret,
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2024-04-07 00:00:40
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