1.对OpenCV 的印象：功能十分的强大，而且支持目前先进的图像处理技术，体系十分完善，操作手册很详细，手册首先给大家补计算机视觉的知识，几乎涵盖了近10年内的主流算法；然后将图像格式和矩阵运算，然后将各个算法的实现函数。我用它来做了一个Harris角点检测器和Canny边缘检测器，总共就花了一个小时（第一次用OpenCV）。而且该库显示图像极其方便，两句话就可以。但该库似乎不大稳定，对32F
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2024-08-18 13:30:34
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计算机视觉的训练任务通常需要很多图像数据来做数据集。常见大数据集如ImageNet, VOC,COCO,等等。我们要完成自己特定场合的识任务，就需要收集或采集场景数据，涉及到一些基本的图像处理方法。我遇到或需要使用到的图像处理方法大概有以下几种：1.视频切图片(video_to_image.py)import cv2
vc = cv2.VideoCapture("/home/ba/Videos/
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2024-02-10 07:52:27
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Task01：Opencv基本了解、图像读取和绘图8 bits（位值）-> 256 levels（分辨率）灰度图像：0黑色-255白色，将灰色分成256级，一层全彩图像RGB：颜色通道（红、绿、蓝），三层，每层的0-255代表该层颜色的亮度像素：VGA：640*480HD：1280*720FHD：1920*10804K：3840*2160打开照片：import numpy as np
imp
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2024-04-25 17:18:35
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前面我讲述了直方图的概念以及如何用opencv实现一维和二维的直方图。详见这两篇blog: Mat 格式： cv： 这次主要想讲点直方图的应用，其中包括使用查找表修改图像的外观、直方图的均衡化、反投影直方图检测特定图像的内容、meanshift算法<均值漂移>跟踪物体和利用图像直方图检索相似图像<可靠性比较低>。一：使用查找表修改图像的外
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2024-03-30 21:17:22
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图像载入、显示、保存函数： 1 图像载入函数:imread() Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径（绝对路径和相对路径） flags是int类型的变量
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2024-07-27 14:45:33
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OpenCV基本的函数整理头文件两种格式 #include <> #include “” Mat srcImage = imread (“1.jpg”); // 载入原图 imshow ("【图像显示】",srcImage); // 显示图像 Mat dstImage ; // 声明Mat类型的变量 Mat element = getStructuringElement(MORPH_R
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2023-12-18 23:53:12
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学习openCV也有一段时间了，今天想着怎么把图片显示在MFC上，就开始百度找案例和方法，结合了许多大神的博客，总结了他们的东西，完成了自己想要的东西，把自己做的过程贴出来，仅供参考。1.建立MFC工程文件2，由于以后的代码会用到CvvImage类，而opencv2.3以后就去掉了对它的支持，这里先介绍添加CvvImage支持的方法，直接能用的可以略过这一步。点“头文件”和“源文件”，单击右键，新
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2024-08-22 07:24:28
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之前给你们的PS视频教程里面的无论是框选抠图、套索抠图、钢笔抠图、还是蒙版抠图，看上去简单，谁知道操作起来那么麻烦。一不小心不是这里少抠一块就是那里多抠一块。反正就是键盘上ctrl和alt键还有鼠标来回反复不间断的切换，抠好一张图简直是把自己的耐心都消磨殆尽！ 你们问我有没有快速且简单的PS抠图方法技巧，实话实说，PS软件抠图是一点捷径都没有，要想把你所需要的对象完美无缺
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2024-05-24 15:57:10
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用鼠标截取图像区域是一种常用操作，我参考了网上众多实现的方法，觉得以下方法最简洁。特此学习并分享。1.截取矩形区域 下面程序实现了从视频中选择一个区域并单独显示。程序1//**************本程序练习了鼠标回调函数*********************
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <
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2024-02-27 22:16:59
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前言在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。比如我要对一幅图进行抠图操作，这就要用到Mask了，那我就以抠图为例，解释Mask在里面的作用。先上程序，再一句一句剖析。该程序的
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2024-03-28 09:48:15
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目录第二章一、对各个类型图的介绍1. 二值图 简介：0个通道，像素点取值要么是0，要么是255，故非黑即白。 作用：去除图片噪点，让图片非黑即白的图，代入感就来了。 2. 灰度图简介：1个通道，像素点取值0~255，0表示黑色，255表示白色作用：能够减少失帧和计算的近似误差3. BGR图（注：一般是叫RGB图，在Openc
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2024-04-01 06:54:39
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终于完成了GPU的TensorFlow环境搭建，记录下来给大家作为参考。感谢大佬的博文让我完成了大部分工作：[一]硬件以及安装先后顺序介绍：1.1.显卡（getforce 10 系列－－GTX10ｘｘ，如GTX1060） 环境搭建基于的显卡类型为NVIDIA GTX1060，当然所有的getforce 10 系列－－－GTX10ｘｘ都可以。cuda7.5不支持getforce 10 系列以上的显
图片是由像素点矩阵组成的，对图片的操作即为对像素点矩阵的操作。只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个像素点的颜色。1：读入正常图片进行图片灰度处理import cv2，copy, math
#读入原始图像
i
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2023-06-30 14:16:47
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一.opencv 裁剪说明效果展示,要裁剪的图片 裁剪出的单词图像(如下)这里程序我是用在paddleOCR里面,通过识别模型将识别出的图根据程序提供的坐标(即四个顶点的值)进行抠图的程序(上面的our和and就是扣的图),并进行了封装,相同格式的在这个基础上改就是了[[[368.0, 380.0], [437.0, 380.0], [437.0, 395.0], [368.0, 395.0]],
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2023-09-20 13:57:44
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opencv实战从0到N （16）- 分水岭算法分割（抠图）1，概述：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通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着
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2024-06-11 08:07:39
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在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。比如我要对一幅图进行抠图操作，这就要用到Mask了，那我就以抠图为例，解释Mask在里面的作用。先上程序，再一句一句剖析。该程序的功能
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2024-04-17 09:20:58
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一.实现效果（效果不好 能用 ）：二.py流程图三.方法2. py代码import cv2 #cv2库
import os
import tkinter.filedialog #tk 是ugi库 选择文件对话框的格式打开和保存图片库
import numpy as np #NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展
import matplot
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2024-01-23 21:53:15
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OPENCV入门学习即opencv基本函数介绍(一)1、基础功能imread函数从文件夹中读取图片，imshow函数将图片显示img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg')
cv.imshow('Park', img)cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)将img图片转化为灰度图gray = cv.cvtColor(i
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2024-04-26 17:21:16
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分类器的训练以分为以下三部进行：1、 样本的创建 2、 训练分类器 3、 利用训练好的分类器进行目标检测。 对检测物体要确定其属性：是否为绝对刚性的物体，也就是检测的目标是一个固定物体，没有变化（如特定公司的商标），这样的物体只要提供一份样本就可以进行训练。 但绝大
首先推荐一本书：《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》网上可以下载到这本书的英文版，貌似没有翻译的。这本书的特点是里面的程序不是那种为了演示函数功能而写的面向过程的小程序，而是用面向对象的思路写的大程序，不过他是一步一步教你写出来的，也不要有太大压力。 任何图像处理算法，都是从操作每个像素开始的。即使你不会使用Ope
