目录cv2常用类：1、图片加载、显示和保存2、图像显示窗口创建与销毁3、图片的常用属性的获取4、生成指定大小的矩形区域（ROI）5、图片颜色通道的分离与合并6、两张图片相加，改变对比度和亮度7、像素运算（1）加减乘除8、像素运算（2）均值&方差9、像素运算（3）逻辑运算——与、或、非、异或10、计算执行时间11、泛洪填充（需要4、ROI的知识）12、彩色空间转换13、cv2.inRange
switch 嵌套循环
原创
2021-08-10 08:34:36
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C++ Opencv 图片运算和处理色彩空间RGB 和 BGRHSV 和 HSLYUV划线3通道分割和合并方法一方法二画图线圆椭圆多边形文本图片运算加减乘除非、与、或、异或图像更改缩小放大 cv::resize翻转 cv::flip旋转 cv::rotate仿射变换 cv::warpAffine平移旋转中心点旋转三点旋转透视变换 cv::getPerspectiveTransform图像卷积滤波
在计算机视觉的早期阶段，大量的形态学操作被开发出来。大多数是为特定目的或其他目的而开发的，其中一些在过去几年中发现更广泛的用途。实质上，所有的形态学操作都基于两个基本操作。下面将从这些开始，然后继续进行更复杂的操作，每个操作通常都是用简单的先例来定义的。1、 膨胀和腐蚀基本的形态学操作称为膨胀和侵蚀，它们出现在各种各样的图像处理中，例如去燥，分割单个元素以及连通图像中的不同元素。基于这两个基本操作
今天，我们一起来学习图像形态学操作中两种最基本的形态学操作，即腐蚀与膨胀。一、理论数学形态学(Mathematical morphology) 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。腐蚀与膨胀主要实现以下功能：消除噪声分割
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2024-06-12 21:17:58
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这里记录下自己学习的过程以及其中遇到的坑，方便以后自己查阅。 这篇博客中有关人脸识别模块的API的一些变化，早点看到就好了，当时弄得我头大一.环境要求 我使用的是vs2019和已经扩展的opencv4.2库 只要在opencv文件中的lib文件夹中有二.基本的知识 均值、标准差、方差的公式 关于方差和协方差 API介绍：meanStdDev函数是用来计算矩阵的均值和标准偏差C++: void me
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2024-08-07 10:40:57
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综述:OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.OpenCV将向量作为1维矩阵处理.矩阵按行存储，每行有4字节的校整.//由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针，所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作（当然这样也是最安全的做法，- -！太不习惯了）分配矩阵空间: CvMat* cvCreateMat(int ro
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2024-03-18 20:06:27
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1. 引言从根本上来说，一张图像是一个由数值组成的矩阵。这也是opencv中使用 cv::Mat 这个数据结构来表示图像的原因。矩阵的每一个元素代表一个像素。对于灰度图像（单通道）而言，像素由8位无符号数来表示，其中0代表黑色，255代表白色。对于彩色图像（BGR三通道）而言，每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示，这种情况下，矩阵的元素是一个三元数。opencv允许我们创建不同像素类
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2024-06-09 09:13:37
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定义：在统计学中，直方图是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，他的两个坐标分别是统计样本（图像、视频帧）和样本的某种属性（亮度，像素值，梯度，方向，色彩等等任何特征）。 （一）首先学习直方图的均衡化：C++ void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)
//第一个参数，源图像，需为8位单通道图像
//第二个
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2024-05-09 08:54:54
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Opencv入门系列六主要内容：图像平滑处理：通过特定的操作在保证原图像特征完整的前提下，滤除一些噪音信号，将图像信息相邻像素点差距较大的进行近似处理。这里不同的滤波对应不同取近似值的方法。图像平滑处理对应的是英文Smoothing Images。图像平滑处理通常伴随图像模糊操作，因此图像平滑处理有时也被称为图像模糊处理，图像模糊处理对应的英文是Blurring Images。均值滤波方框滤波高斯
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2024-04-23 14:30:39
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洛谷P1440 求m区间内的最小值 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 以上代表我此时的心情，调了一个小时。。。。只因为顺序，维护一个单调递增队列就好了，这里n很大，输出要优化
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2017-08-07 16:55:00
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这里列举二值图像连通域标记算法包括直接扫描标记算法和二值图像连通域标记快速算法一、直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记，常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。1、 四邻域标记算法：1） 判断此点四邻域中的最左，最上有没有点，如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。2） 如果此点四邻域中的最左有点，最上没有点
原创
2023-06-07 08:14:59
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一、图像像素统计1.1寻找图像像素最大值与最小值 OpenCV中提供了寻找像素最大值、最小值的函数minMaxLoc(),该函数的代码原型如下：void cv::minMaxLoc(InputArray src,
double *minVal,
double *ma
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2024-04-03 19:20:11
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求 最大值和最小值 max 和 min编译环境 vs2010 通过数组求 排列 求值！ #include#defin
原创
2023-05-15 00:36:16
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内容有： 均值滤波 cv2.blur()，方框滤波 cv2.boxFilter()，高斯滤波 cv2.GaussianBlur()，中值滤波 cv2.medianBlur()滤波可理解为，平均卷积操作。对于图像上存在的噪声点，通过滤波平滑处理操作，可以去除噪声点。在开始前我们先导入需要用的库文件，获取需要用到的图片。import cv2
# 指定图像所在文件夹位置
f
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2024-04-12 04:02:41
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图像梯度处理 文章目录图像梯度处理一、图像梯度-Sobel算子二、图像梯度-Scharr算子三、图像梯度-laplacian算子四、常用函数 计算梯度： 相当于划一竖线，计算该线左右两边的像素值的差 一、图像梯度-Sobel算子 Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值，即水平、竖直方向的梯度import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
imp
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2024-05-20 23:37:54
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计算机仿真技术与CAD MATLAB 求满足从1加到m的和大于1000的最小m值
原创
2016-03-13 16:22:51
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相关代码的实现通常非常简单，但在不同场景下，查找两个值中较大者的方式可能各有不同。接下来，我将深入探讨如何在 Python 中求出 `m` 和 `n` 中较大的值，并且围绕此问题展开讨论。
## 问题背景
在日常开发过程中，比较两个数值并获取更大的值是一个常见场景。例如，在数据分析、游戏开发及科学计算等领域，我们时常需要做出基于数值比较的决策。以下是一个简单的背景叙述：
> 当我们处理各种数据
题目：.一个整数数组a，长度为n，将其分为m份，使各份的和相等，求m的最大值 比如{3，2，4，3，6} 可以分成{3，2，4，3，6} m=1; {3,6}{2,4,3} m=2 {3,3}{2,4}{6} m=3 所以m的最大值为3 解答：找了半天没有更好的解法，以下两个思路供...
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2012-11-16 17:29:00
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