视频会议软件的视频质量除了与外置设备、编码器相关外，还与视频的后处理技术相关，视频图像通过后处理技术，如图像增强、图像去噪等，图像质量会得到主观上较大的提高。而我们通常的视频后处理技术会采用开源的项目的一些代码来实现，而这些开源的项目中，最值得我们关注的是OpenCV，OpenCV是一个基于C和C++的跨平台图像视觉库，其图像的处理函数都是经过优化，可以用于实时的图像处理，其代码拥有完善的API函
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2024-04-07 23:05:44
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*提取直线、轮廓和区域之前的二值边缘分布图有两个缺点。首先，检测到的边缘过厚，这导致更加难以识别物体的边界；第二，通常不能找到这样的阈值：低到足以检测到图像中的所有重要的边缘同时又避免产生太多无关紧要的边缘。Canny算法试图解决这样的问题。使用cv::Canny()函数需要给出低阈值和高阈值两个阈值。canny算子通常是基于sobel算子，低阈值是宽松阈值，很多不需要的也被检测出来了；高阈值则界
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2024-04-25 18:44:21
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# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#import matplotlib.pyplot as plt
# 使用2b-g-r分离
src = cv2.imread('E:\chenhu.jpg')#imread是计算机语言中的一个函数，用于读取图片文件中的数据。
#print(src)
#cv2.imshow('src'
文章目录一、 在Ubuntu20.04系统上练习程序代码的GDB调试1.GDB简介2.GDB调试二、在Windows系统下练习编译、安装Opencv3.4.81.安装opencv2.练习编译三、在Ubuntu20.04系统下练习编译、安装Opencv3.4.81.安装opencv2.打开图片进行特效显示3.打开摄像头显示处理视频四、在树莓派3B+下练习编译、安装Opencv3.4.81.安装op
cvGetCaptureProperty是我们需要使用到的获取视频属性的函数。
double cvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id ); capture 视频获取结构。 property_id 属性标识。 CV_CAP_PROP_POS_MSEC - 影片目前位置，为毫秒数或
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2024-04-04 20:27:10
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【 1. 人脸特征点含义 】在我们检测到人脸区域之后，接下来要研究的问题是获取到不同的脸部的特征，以区分不同人脸，即人脸特征检测(facial feature detection)。它也被称为人脸特征点检测(facial landmark detection)。人脸特征点通常会标识出脸部的下列数个区域：右眼眉毛(Right eyebrow)左眼眉毛(Left eyebrow)右眼(Right ey
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2024-07-31 17:47:04
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一. OpenCV的简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于BSD许可的开源跨平台计算机视觉库，可运行在Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统上。OpenCV中有图像处理函数库、GUI图像和视频窗口函数库、图像目标检测函数库等等一系列功能强大的函数库，它几乎可以完成任何你能够想到的计算机视觉任务。OpenCV官
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2024-04-24 09:55:11
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实验七 查找并绘制轮廓实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解查找图像轮廓的基本原理；掌握使用OpenCV实现查找轮廓的代码编写方法；掌握使用OpenCV实现绘制轮廓的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的f
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2024-03-18 11:37:37
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普通二本生（大二）没获奖，因为驱动方面和视觉协同问题没有做好(驱动方面跑太快，速度降不下来)只跑了最初级的，这个文章就是去记录一下我的成长过程吧。 目录1.使用神经网络来进行识别2.使用模板匹配来进行识别1.1 将这种灰度图转化为黑白图检测更快更准1.2第一次进行识别记住给的数字1.3 第二次识别十字与T字后，再次识别数字判断左右转3.巡线代码的实现4.与主控芯片的通信5.完整代码 1.使用神经网
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2024-04-06 13:03:49
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作者：PRATEEK JOSHI翻译：张若楠本文为一个从图像预处理角度入手的无人驾驶车道识别实战项目。作者序大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。我最近尝试了一些与计算机视觉有关的自动驾驶理念，其中包括车道检测。设想一下，在设计任何自动驾驶汽车
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2024-05-22 22:49:31
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1.双远心镜头的放大倍率与被测物的位置及像平面的位置无关。而在物方远心镜头中，对应一个固定的像平面，放大倍率是一个常数。2.镜头的像差：球差(对称)：非球面代替球面镜头；使用较大F，较小的通光光圈慧差(非对称):使用较小F，较大的通光光圈3.线扫描应用要求非常强的照明，镜头通常使用较小F值，限制景深4.镜头选择不应该小于传感器尺寸，如1/2'镜头不能使用2/3'传感器5.Image是二维数组6.R
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2024-08-07 15:08:29
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上期我们一起学习了常用的图像处理库相关的知识机器视觉算法(第5期)----常用图像处理库都有哪些？今后我们逐步深入，以开源库OpenCV图像处理库为工具，来逐步学习视觉方面的算法。工欲善其事，必先利其器，所以近几期，我们将一起系统的学习下OpenCV这个常用的开源图像处理库。首先这期我们主要介绍下OpenCV中常见的8大基础数据类型及其支持的操作。1. Point类作为OpenCV的基本类型，Po
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2024-08-12 15:28:19
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知识重点OpenCV读取的图片颜色通道是按照BGR(蓝绿红)排列, 一般图片通道都是按照RGB来排列.基于OpenCV的机器视觉ord('q'): 表示计算ASCII 码值 # 113 # 对应配对函数chr()imwrite(path, img): 使用imwrite保存图片打开视频文件: vc = cv2.V
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2023-09-30 20:58:59
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1、 类比halcon的筛选区域面积的操作select_shape算子，opencv也可以对图形的轮廓进行面积的筛选，剔除无效区域。int main()
{
Mat srcImage = imread("D:\\Opencv\\Project\\ConnectionProject\\modules_08.png");
imshow("【原图】", srcImage);//首先对图像进行空间的
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2024-01-15 18:48:47
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C++实现数字媒体三维图像渲染必备环境glut.h 头文件glut32.lib 对象文件库glut32.dll 动态连接库程序说明C++实现了用glut画物体对象的功能。并附带放大缩小，旋转，平移和在不同视角观察的功能。渲染方式的选择是Gouraud的渲染方法。程序开始的宏定义可以设置是否输出矩阵信息，用于调试，调试完毕后可以关闭输出信息，大大提高程序的运行速度。操作说明重要说明define MA
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2024-05-19 11:06:39
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基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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边缘检测和图像轮廓查找一、理论分析二、代码分析2.1 边缘检测2.1.1 Sobel算子2.1.2 Scharr算子2.1.3 Laplacian算子2.1.4 Canny算子去噪梯度非极大值抑制滞后阈值2.2 特征检测三、代码文件 一、理论分析图像的边缘信息通俗来讲变化较大。基于此特征和数字图像的离散信号，我们可以计算图片的差分或梯度。 图像处理中有多种边缘检测的算电子，包括普通一阶差分，So
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2024-02-29 08:44:15
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今天我们主要学习一下OpenCV中最重要的数据类型--数组Mat，这个结构可以视为是OpenCV所有C++实现的核心，OpenCV中所有主要函数都或是Mat类的成员，或是将Mat类作为参数，或是返回一个Mat类型。很少有函数和这三者都没有关系的。每一个Mat矩阵，都包含一个表示它数据类型的flag成员，一个表示其维度的成员dims，分别表示行和列数的成员rows和cols（dims>2无效）
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2024-07-02 19:53:51
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一、人工智能介绍AI、5G、物联网 ---> 人工智能+物联网、互联网+移动互联网+物联网 随着5G设备的商用，越来越多的设备开始能够联网，比如通过语音控制，比如扫地机器人、智能音响、智能家居、自动驾驶等就是互联网+移动互联网+物联网的产物。所以，软件和硬件的结合就更为重要。 理论、实践机器视觉(Machine Vision) vs 计算机视觉(Computer Vision) 通俗的说二者
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2023-12-11 10:54:12
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图片&视频的加载和显示
机器视觉基础
1.1 机器视觉的应用
物体识别: 人脸识别, 车辆检测
识别图像中的文字(OCR)
图像拼接, 修复, 背景替换
图像视频的加载和显示
2.1 创建和显示窗口
namedWindow() 创建命名窗口
imshow() 显示窗口
destroyAllwindws() 摧毁窗口
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2024-04-05 00:02:14
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