目录0.前言1 基本操作1.1 读入并显示图片：imread()、imshow()1.2 读取摄像头操作1.3 绘图2. 图像操作2.1 分割和合并通道cv.split(img) cv.merge([b,g,r])2.2 边框填充：cv.copyMakeBorder()2.3 图像加法：cv.add()3.衡量性能 ：cv.getTickCount()和cv.getTickFrequency()
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2024-03-23 14:42:55
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# 使用Python和OpenCV保存深度图像
随着计算机视觉技术的迅速发展，深度图像在机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域得到了广泛应用。深度图像能够提供物体到相机的距离信息，这对于理解三维场景至关重要。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来读取、处理和保存深度图像。
## 1. 什么是深度图像？
深度图像，是一种特殊的图像，每个像素的值代表该点到摄像头的距离。这种图像与普通的RGB图
原创
2024-10-16 06:21:18
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目录图像的保存视频的保存 图像的保存OpenCV提供imwrite()函数用于将Mat类矩阵保存成图像文件，该函数的函数原型在代码清单2-30中给出。bool cv :: imwrite(const String& filename,InputArray img,Const std::vector<int>& params = std::vector<int&g
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2023-10-10 09:41:58
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今天遇到一个小问题，图片太大，保存是报错，说数组越界，然后试着更改一下压缩率可以正常保存图片了 OpenCV中最基本的操作：读取、显示、保存图片。 OpenCV2.0版本引入与Matlab命令相同的函数，imread、imshow、imwrite，获取图片更将方便。读取文件 imread Mat imread ( const
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2024-01-09 17:07:20
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官方对mat介绍的原话：
Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store real or complex-valued vectors and matrices, graysc
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2024-05-12 18:49:10
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边缘检测 使用 OpenCV 和 深度学习 进行 整体嵌套边缘检测边缘检测 使用 OpenCV 和 深度学习 进行整体嵌套 边缘检测 在本教程中，您将学习如何使用OpenCV和深度学习应用整体嵌套 边缘检测（HED）。我们将对图像和视频流应用整体嵌套 边缘检测，然后将结果与 OpenCV 的标准 Canny 边缘检测器进行比较。边缘检测使我们能够找到图像中对象的边界， 并且是图
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2024-08-20 22:15:17
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在QT下测试openni+opencv，显示采集的深度图和彩色图（1） 新建工程。因为考虑到opencv可以直接调用函数显示图片，因此采用在QT下新建一个空工程。 （2） 配置.pro文件。此步骤是建立在已配置好opencv库和openni库的基础上
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2024-05-21 09:55:45
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老板kinect去噪的任务下达已经有半个多月了，前期除了看了几天文献之外就打酱油了，好像每天都很忙，可是就是不知道在忙什么。这几天为了交差，就胡乱凑了几段代码，得到一个结果，也知道不行，先应付一下，再图打算。程序思想很简单，先对静止的场景连续采样若干帧，然后对所有点在时间域取中值，对取完中值之后的无效点在空间域取最近邻，勉强将黑窟窿填上了。由于代码较长，现在奉上关键的几个片段：
小白学python（opencv图像加载与保存）图像加载图像保存视频操作摄像头操作从文件中播放视频添加读取fps，大小，时长功能总体代码： 图像加载import cv2 as cv
src = cv.imread("C:/Users/POG/Pictures/Autumn is coming WallPack/Timon Studler Mod.jpg")#读取图片
cv.namedWind
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2024-04-05 14:03:49
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opencv-python 笔记搬运01图像的基本要素高度与宽度深度通道数颜色格式生成随机图像 以前学python-opencv的时候记录了很多非常基础的资料，为了防止自己不小心把资料弄丢，趁现在还没开学赶紧开始搬运。 图像的基本要素高度（height）宽度（width）深度（depth）通道数（channels）颜色格式高度与宽度由图像的像素数量和分配决定：如 300X400 的一张图像，高
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2024-03-27 07:26:37
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本篇博客的主要内容是对官方OpenCV教程的翻译、总结与理解，并记录自己在学习过程中的心得体会。官方教程地址：https://docs.opencv.org/4.3.0/db/d64/tutorial_load_save_image.html阅读这篇博客之前，需要先掌握a如何使用cv::imread来读取图像和使用cv::imshow来显示图像，这些内容在上一篇博客中都有提到。目标使用cv::im
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2024-04-24 10:53:00
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# 使用OpenCV保存深度图的完整指导
在计算机视觉和图像处理的领域，深度图（Depth Map）是一个非常重要的概念。它能为我们提供场景中每个点到相机的距离信息。本文将教你如何使用Python和OpenCV库来保存深度图。我们将详细列出实现的步骤，并提供相应的代码和解释。
## 实现流程
以下是实现“使用OpenCV保存深度图”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
# OpenCV Python 保存深度图：从获取到存储
在计算机视觉领域，深度图是一种重要的数据类型，它记录了场景中每个点到相机的距离信息。使用OpenCV和Python，我们可以方便地获取和处理深度图。本文将介绍如何使用OpenCV Python获取深度图，并将其保存为文件。
## 环境准备
首先，确保你的Python环境中安装了OpenCV库。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：
原创
2024-07-25 03:52:09
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# 如何实现“python opencv 保存深度图”
## 1. 整体流程
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取深度图像 |
| 2 | 保存深度图像 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：读取深度图像
```python
import cv2
# 读取深度图像
depth_image = cv2.imread('depth_image.
原创
2024-05-23 05:10:42
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# 使用 Python 和 OpenCV 保存深度图的指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 库来生成并保存深度图。深度图通常是从某种立体视觉或深度传感器中获取的数据，用于表示图像中每个像素与相机之间的距离。
## 流程概述
首先，我们应该了解整个过程的工作流程。我们可以将流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 保存深度图 (Depth Map) - OpenCV Python
深度图是一种用于描述场景中物体距离相机多远的图像。它可以帮助我们理解场景的三维结构和物体之间的相对位置关系。在计算机视觉和机器人领域，深度图通常由深度传感器（例如结构光、飞行时间、双目摄像头等）生成。本文将介绍如何使用OpenCV库在Python中保存深度图。
## 安装依赖
在开始之前，我们需要确保已经安装了OpenC
原创
2023-09-30 11:14:01
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常言道“温故而知新”，写此文章就是对自己目前学习内容的小小的总结与记录。本文力求用最简洁的语言，详细的代码将此部分内容讲解清楚，但由于博主同样是刚刚接触OpenCV，或许表达上有些瑕疵，还望读者能够指教探讨，大家共同进步。 博主机器配置为：VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit。若本文能给读者带来一点点启示与帮助，我就很开心了。====================
目录一、目的：1、显示出Kinect2的深度图，一、参考1、【翻译】Kinect v2程序设计(C++) Depth编①总结：good：作者翻译了一个系列的Kinect2的文章，目前测试Color和Depth篇，都能实现，下面是参考后直接实现的代码2、Kinect2+opencv之Color篇：显示Kinect2的画面①总结：good：这是我总结的Color，有直接实现的代码一、步骤1、创建MFC
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2023-12-02 21:16:33
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一、图像的基本操作（1）读取图像Img = cv2.imread（"xx.jpg"）img的数据类型为ndarray的格式（2）图像显示可以多次调用，创建多个窗口cv2.imshow（"image",img）（3）等待时间毫秒级，0表示任意键终止，如数字10000表示10秒后自动关闭cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()（4）图片的属性img.shape(41
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2023-12-21 06:02:42
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项目需要，要将cmos相机的数据读出来，并显示出图片来。同事已经通过FPGA+USB的方式，把相机并行数据转成串行，我需要做的就是上位机，找到frame valid和line valid有位，读取一个frame的数据后，显示出来。设计思路： 三个thread，第一个从usb读数据，第二个处理usb数据包，找frame valid 和 line valid， 第三个负责显示；显示部分通过定义IplI
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2024-03-23 10:27:41
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