一、下载安装OpenCV 从官网http://opencv.org/下载最新的opencv2.4.8，选择OpenCV for Windows。 双击下载的opencv-2.4.8.exe进行解压，解压后的文件大小约为3.7G，本人解压到C盘（C盘不大的话，
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2023-07-25 22:18:50
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OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了大量的函数和工具，可以帮助开发人员处理图像和视频数据。在Linux操作系统上，使用OpenCV可以轻松地实现各种图像处理和计算机视觉任务。不过，有时候在使用OpenCV时，我们可能会遇到一些问题，比如文件大小限制。
在Linux系统中，文件大小限制是一个常见的问题。默认情况下，Linux系统对单个文件的大小有一个限制，这可能会影响我们在处理图像和
原创
2024-04-19 11:56:37
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Opencv 中常见的数据结构1. Mat类Mat类是用于读取和保存图像以及其他矩阵数据的数据结构，默认情况下其尺寸为0.1.图像的载入和显示// 图像读取
//第一个为图像路径，第二个是指加载图像的颜色类型，默认为1
Mat img = imread("left_0.png",1);颜色类型的选取： 大于0, 返回一个3通道的彩色图像 等于0，返回灰度图像 小于0, 返回包含Alpha通道的加
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2024-04-11 11:09:49
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opencv入门基础笔记01：利用opencv读取图片，修改图片大小以及保存图片我们都知道，做笔记是十分有利于加深自己对知识的理解与掌握以及日后的复习！！！所以，我想记录自己学过的opencv基础，加深自己的理解以及方便以后自己复习或者发现新的知识点能补充。环境介绍：vs2017,opencv3.4版本，python3.7.2，pycharm 社区版 我将用c++语言以及python实现相同的op
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2024-03-07 20:28:44
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在实现图像窗口展示的时候，经常出现图像过大或过小而无法有效的展示全图，opencv提供了cvResize()和resize()两个函数进行相应的缩放操作默认图片的坐标1、cvResize:函数原形CVAPI(void) cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation CV_DEFAULT( CV_INTER_LINEAR ))
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2024-02-29 11:07:14
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一、读取，显示和保存图像
在这里使用Mat做些简单的图像操作：读取、显示和保存。需要引入两个头文件：定义了图像数据结构的核心库core.hpp和包含了所有图形接口函数的highgui头文件。
#include"opencv2/core/core.hpp"
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include<iostream>
int
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2024-04-19 20:47:04
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第一步：下载opencv安装包下载的途径有三种：1、官网下载在此，说明一下，没有必要去根据博主 的博客下载与博客相应的版本，其实只需要改一点点东西即可，后面进行说明，官网下载真的是贼头大，首先下载好好的突然说下载中断，而且无法恢复，此外，还慢，毕竟外网，没有办法。一个安装包大概100多M，而下载速度只有50多K（校园网20K，对面宿舍宽带50K），所以最后我实在无法忍受，已经失败了N次，时间紧，就
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2024-03-15 07:50:10
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参考文章： 创建和使用动态链接库（C++）： https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms235636(v=vs.120).aspx1. 新建程序，命名选择dll，导出符号2. 本人要使用opencv函数调用相机，并在MFC中显示视频，在.h头文件中添加命名空间和类，dll编写完毕，生成解决方案// 下列 ifdef 块是创建使从 DLL 导出更简单的
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2024-10-12 07:27:46
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1.读入图像：a = cv2.imread(文件名, [,显示控制参数]) 常用参数：cv.IMREAD_UNCHANGED, cv.IMREAD_GRAYSCALE, cv.IMREAD_COLOR2.显示图像:cv2.imshow(窗口名，图像名) 示例：cv2.imshow('demo',a) cv2.waitKey(2000) cv2.destr
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2024-09-16 11:10:47
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 获取像素值并修改 获取图像属性 设定图像区域 分割和拼接图像上面内容和python中的numpy库操作有重要联系，熟练使用numpy库很重要获取像素值并修改 获取图像值可以通过行列的坐标获取，对于一个BGR图像则返回一个BGR值，对于一个灰度图像则返回它的灰度值import cv2
import numpy as
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2024-06-25 04:40:01
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瞳孔检测算法眼睛相机图像首先转换为灰度。瞳孔的初始区域估计是通过Swirski等人提出的中心环绕特征的最强响应在图像内。 我们使用Canny[3]在图像中查找轮廓，并根据相邻像素强度过滤边缘。图6-2)然后，我们使用眼睛图像中像素强度直方图中最低尖峰的用户定义偏移量来寻找较暗的区域(蓝色区域)。图6-3)我们过滤剩余的边缘以排除那些源自光谱反射的边缘-黄色区域。使用连通分量[14]将剩
1. 显示窗口大小的改变方法不同。 在c版本中，定义一个窗口时用cvNamedWindow. 比如说cvNamedWindow(“src”,0);后面的参数为0表示窗口大小可以手动改变，否则窗口的大小是自适应图片大小的。 而在c++版本中定义一个窗口用namedWindow. 比如说namedWindow(“src”,1);不管后面第二个参数是多少，都不能手动更改窗
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2024-02-21 23:19:20
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OpenCV Windows 下的编译安装
1. OpenCV源码的下载进入OpenCV 官网 http://opencv.org [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ARVTrjiO-1590386837512)(https://wanyonggangdage.github.io/Images/1.PNG)]选择Sources 进行下载
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2024-03-25 20:09:37
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基本属性cv2.imread(文件名，属性) 读入图像属性：指定图像用哪种方式读取文件cv2.IMREAD_COLOR：读入彩色图像，默认参数，Opencv 读取彩色图像为BGR模式 ！！！注意cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图像。cv2.imshow(窗口名，图像文件) 显示图像可以创建多个窗口cv2.waitKey() 键盘绑定函数函数等待特定的几毫秒，看是否由键盘输入。cv
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2023-12-11 11:18:49
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要使用VS2015的C++代码来开发opencv以及图像处理，必须在VS2015中配置好opencv的库以及引用的安装路径。（注意：配置好opencv的基本库以后，还要配置扩展库 ！！！！！！！！！！！！！！！！！ 扩展库配置教程：）一、首先我们把下载
参考：Contour Detection using OpenCV (Python/C++)边缘检测应用：运动检测和分割轮廓：连接物体边界的所有点，通常，轮廓指的是有相同颜色和密度的边界像素寻找轮廓步骤： 1.读取图像转为灰度图2.二值转换，将图像转为黑白，高亮目标物体（canny边缘检测或者二值化阈值）。阈值化把图像中目标的边界转化为白色，所有边界像素有同样灰度值（“same intensity
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2024-08-22 14:41:10
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最近有一个项目检测的想法，准备采用opencv的adaboost直接检测，今天从建立样本到训练分类器走了一遍，记录一下过程，当中也遇到费脑的坑。
一、准备样本
首先建立正负样本的训练集，最近有看python，以往matlab用的多，今天决定在python下构建样本集合。由于样
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2024-04-06 10:55:14
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该车牌识别的制作是为了学习OpenCV和数字图像处理为目的的，所以在制作过程中主要是为了有识别效果产生即可，没有做很完善的系统。针对车身不为蓝色的汽车的蓝底白字的车牌进行车牌识别，故仅能识别这样的车牌。而且是对尾数进行识别，但稍加改动即可实现对整个车牌的识别，因为运用的时模板匹配的方法，识别效果不理想，但有利于对车牌识别整个系统的充分理解。本文主要是对整体系统的整体设计进行介绍MFC的建立等没有做
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2024-03-15 15:12:19
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前言一、安装opencv1.安装环境2.下载OpenCV3.4.113.解压安装包4.使用 cmake 安装 opencv5.使用 make 创建编译6.安装7.配置环境8检验二、应用实例 1.题目要求 三、打开图片进行特效显示1.创建文件夹并进入2.程序代码3.编译test1.cpp文件4.准备图片5.输出结果四改用make+makefile方式编译上述程序五、打开视频1.虚拟机获取摄像头权限2
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2024-05-10 16:36:29
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一. 基本数据类型1.一些基本类型缩写:bwsifdunsigned charunsigned shortshortintfloatdouble2. Point类Point类属于模板类, 简单且开销小. Point类通过别名调用, 并使用 . 访问成员变量, 例如:cv::Point2icv::Point2fcv::Point2dcv::Point3icv::Point3fcv::Point3d操
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2024-06-25 22:18:06
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