OpenCV教程2（python）上节我们简单的介绍了一下OpenCV操作图片，这节我们讲一下视频的有关操作。视频和图片从某种程度上来讲其实是同一种东西，基本上所有的视频都是由一帧一帧图片组成的，操作视频其实就是对每一帧的图片进行操作。OpenCV基础操作-视频1.获取视频和播放视频还是先上代码，再去解释代码，这样便于学习。import numpy as np
import cv2
#读取摄像头
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2024-07-07 21:34:03
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下面实现OpenCV的交叉编译和程序测试。 将上次在CentOS编译出的库文件夹/usr/local/arm/opencv-lib和/usr/local/arm/opencv-arm分别拷贝到Ubuntu中的相同目录下，用来之后的OpenCV程序的交叉编译。step1: 交叉编译准备工作为了方便我们需要将前面复制过来的两个文件夹合并，指令：cp -r /usr/local/arm/opencv-
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2024-02-11 13:31:05
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在Linux系统下安装OpenCV
一、OpenCV简要介绍 OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，可以运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统上。OpenCV提供了众多语言的接口，其中就包含了Python，Python是一门上手容易、使用起来十分让人愉悦的语言，利用Python学习OpenCV，相信能获得不错的效果。 二、从
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2024-04-23 09:52:03
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《QT 插件化图像算法研究平台》有仿Photoshop曲线调整图像的功能，包括RGB曲线调整和HSV曲线调整。 Photoshop曲线调整原理：RGB、HSV各通道曲线，可以理解为一个值映射（值转换）函数。X轴是输入，Y轴是输出。x0对应y0，x1对应y1，... ，x255对应y255。 以R通道为例：R通道曲线调整就是，把原图像的所有像素的r值，按R通道曲线
安装好VS以及配置好opencv的库文件路径等配置后，原本以为就可以轻松的运行第一个简单的测试程序。但结果并不像我想的那么顺利，copy了测试代码后准备运行时发现了报错信息。首先给的是遇到两个很常见的BUG，然后给出测试程序的源代码：我建立的第一个打开图片的测试程序如下：这是我的第一个运行的程序，我是直接copy别人的源代码粘贴上去的，心想应该没什么问题。因为看着别人是运行出来的。但是还没编译就有
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2024-03-28 10:54:34
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安装完OpenCV后并下载visual Studio配置环境进行测试。一、第一个程序：图像显示1、程序分析：用imread函数载入到新版本的图像存储数据结构Mat类中，然后用imshow函数显示。2、主要函数说明：（1）imread函数用于读取文件中的图片到OpenCV中，其格式为：Mat imread（const string& filename, intflages=1);（2） im
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2024-01-14 11:05:20
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# 使用 OpenCV 和 Python 实现 GPU 测试的完整指南
在当今的计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常流行且功能强大的库。结合 GPU 的使用，可以显著提高图像处理和计算的速度。对于新手来说，了解如何在 Python 中使用 OpenCV 进行 GPU 测试是一个有益的学习过程。本文将详细指导你如何进行 GPU 测试，并逐步介绍所需的工具和代码。
## 流程概述
在实现 O
一、安装opencv3.2.0安装过程参考文章Opencv3安装踩坑（SLAM十四讲）针对个人安装过程中报错总结如下： 在与opencv2共存的条件下，重新安装opencv3 首先检查已有的opencv版本：pkg-config opencv --modversion 如果是2版本，则需要安装3版本 1.安装依赖sudo apt-get install build-essential libgtk
详情。OpenCV模块程 本博文， 接上篇文章# HDR 图像合成【6】继续创作
原创
2022-10-07 19:37:10
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ubuntu16.04、Qt5.12.0进行opencv4配置，运行简单的代码测试一、前提1、安装依赖2、克隆opencv库二、执行cmake三、make&&make install和配置四、新建QT工程1、新建2、qt中项目文件的配置3、在**main.cpp**中修改代码3、点击左下方的绿色按钮运行 本篇教程是介绍qt的opencv配置，不是作业，如果作业要做qt+openc
情。 专栏：图像处理 本博文， 接上篇文章 OpenCV模块程序测试PCA和SVM测试【7】
原创
2022-10-07 19:36:23
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import cv2 #导入opencv库 #读取一张图片，地址不能带中文 imgviewx=cv2.imread("big.jpg") #创建一个窗口，中文显示会出乱码 cv2.name
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2020-01-15 16:33:00
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import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimg = cv2.imread("shapes.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)_, threshold = cv2.threshold(img, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY)_, contours, _ = cv2.findConto...
原创
2021-07-27 15:49:06
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import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimg = cv2.imread("shapes.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)_, threshold = cv2.threshold(img, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY)_, contours, _ = cv2.findConto...
原创
2022-03-03 18:35:44
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#include<iostream>#include<string.h>#include<math.h>#include<vector>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/imgproc.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include "open
原创
2021-03-10 16:44:36
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接上篇文章【# OpenCV 拐角检测和轮廓检测【5】】继续创作 ????
原创
2022-10-07 19:37:24
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# 使用Python和OpenCV实现人脸标注程序
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库创建一个人脸标注程序。首先，我们会概述整个流程，然后我们将针对每一步进行详细解释，并提供相应的代码示例。我们还会通过状态图和类图来帮助理解程序的结构。
## 整体流程
下面是实现人脸标注程序的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需库
原创
2024-08-15 05:17:22
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人脸任务在计算机视觉领域中十分重要，本项目主要使用了两类技术：人脸检测+人脸识别。代码分为两部分内容：人脸注册 和 人脸识别人脸注册：将人脸特征存储进数据库，这里用feature.csv代替人脸识别：将人脸特征与CSV文件中人脸特征进行比较，如果成功匹配则写入考勤文件attendance.csv文章前半部分为一步步实现流程介绍，最后会有整理过后的完整项目代码。一、项目实现A. 注册： 导
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2023-10-07 15:23:29
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1.研究背景对本车前方车辆的识别及距离检测是计算机视觉技术在智能网联汽车中的一个重要内容。要想在错综繁杂的交通环境中实现无人驾驶，对行车环境中其他车辆信息的获取是十分重要的。因此，对本车前方车辆的识别及距离检测是智能网联汽车研发和应用过程中必不可少的一个重要技术基础。该系统主要通过摄像头采集前方的道路环境，识别出前方行车环境中的车辆并计算出本车与前方车辆的距离，并将识别结果和测距结果显示在屏幕上，
# 实现“避障程序”使用 OpenCV 和 Python
在机器人开发与计算机视觉领域，避障程序是一个重要的任务。使用 OpenCV 和 Python 实现避障程序，可以让你的机器人能够识别障碍物并避免它们。本文将为刚入行的小白详细介绍如何实现这一程序。
## 1. 整体流程
在开始之前，我们先看一下整个项目的流程，下面的表格展示了实现避障程序的主要步骤。
| 步骤 | 描述
