一、Mat类型：
矩阵类型，Matrix。
在openCV中，Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。 Mat有3个重要的方法： &nb
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2024-06-04 11:14:06
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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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1图像转换OpenCV提供了两个转换函数cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective，可以使用它们进行各种转换。cv2.warpAffine采用2x3变换矩阵，而cv2.warpPerspective采用3x3变换矩阵作为输入。2图像缩放缩放只是调整图像大小.为此，OpenCV附带了一个函数cv.resize(). cv2.resize(InputArray src, Ou
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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目录官方在线帮助文档：OpenCV: OpenCV modules用OpenCV对图像做一些简单的操作 1. 图像直方图2. 图像二维直方图3. 图像直方图均衡化4. 图像卷积操作5. 高斯模糊图像均值与高斯模糊6. 高斯双边模糊（边缘滤波）官方在线帮助文档：OpenCV: OpenCV modules
用OpenCV对图像做一些简单的操作 1. 图像直方图图像直方图的解释图像
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2024-04-11 16:33:43
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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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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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记住新建项目后，要配置OpenCV环境！参考链接做工程搭建框架什么的，基本的要熟练啊。 其中借鉴了ww老师的代码~新建项目，命名：点确定，然后，我习惯用基于对话框的：然后点击完成。从工具箱拖几个控件出来： Combo Box组合框属性设置：给图片随便命名个ID，再选择类型Frame： 如右图所示，框架就搭好了：在Test01Dl
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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前言：虽然openCV是由C语言实现的，但它所使用的结构体也遵循面向对象的思想设计。以下从基类CvArr和两个派生类去学习矩阵和图像类型。
cvArr可以视为抽象基类，在很多openCV的函数原型中，常见到参数为cvArr*类型，当为这种类型的时候，可以传递cvMat*或则IplImage*类型的参数。
cvMat矩阵结构
typedef struct cvMat
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2024-05-09 14:49:17
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在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。二值图像： 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜
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2024-03-21 21:32:49
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opencv的基本数据结构结构成员意义CvPointint x,y图像中的点CvPoint2D32ffloat x,y二维空间中的点CvPoint3D32ffloat x,y,z三维空间中的点CvSizeint width,height图像的尺寸CvRectint x,y,width,height图像的部分区域CvScalardouble val[4]RGBA值Mat 数据结构Mat类型侧重于计算
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2024-03-04 09:23:34
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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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OpenCV 1~4 图像处理、图像运算、类型转换、几何变换1 图像处理1.1 图像处理1.2 使用numpy访问像素1.3 获取图像属性1.4 感兴趣区域ROI1.5 通道的拆分与合并2 图像运算2.1 图像加减乘除运算2.2 图像融合3 类型转换3.1 类型转换3.2 图像像素非线性变换4 几何变换4.1 图像放缩4.2 图像翻转4.3 图像平移4.4 图像错切4.4 图像旋转4.5 透视变
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2024-05-03 13:17:57
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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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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？
