OpenCV实验系列之修改图片对比度与明亮度注意：以下内容根据opencv官网提供的教程结合个人理解所得，仅是个人学习笔记，可能存在错误或偏差，欢迎指正。 OpenCV实验系列之修改图片对比度与明亮度对比度与亮度的理解个人臆测实现方法 对比度与亮度的理解（个人臆测）以下对于对比度的解释来自百度百科对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异
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2024-02-19 15:52:41
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#include // for standard I/O#include // for strings#include // for controlling float
原创
2022-09-08 20:23:13
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前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码，下面将介绍利用DXVA进行硬解码。一、DXVA介绍弦变换；Mocomp，运动补偿，Pixel Prediction；PostProc，显示后处理。其中，VLD加速等级最高，所以其包含IDCT、MoCoopm和PostProc；IDCT加速次之，包含MoCoopm和PostProc；最后MoComp加速仅包含PostProc。一款显卡芯片
文章目录学习目标一、概念及原理二、代码实现2.1、方式一2.2、方式二2.3、方式三三、 总结 学习目标一、概念及原理 图像的线性变换可以用以下公式定义：
其中，输入图像为I，宽为W、高为H，输出图像记为O。 如下图所示，当a=1，b=0时，O为I 的一个副本；如果a>1，那么输出图像O的
对比度比I有所增大；如果0<a<1，那么O的
对比度比I有所减小。而b值的改变，
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2024-08-12 11:04:59
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文章目录前言一、图像亮度和对比度的基本概念：1、图像亮度：2、图像对比度：二、RGB三通道色彩空间的图像变换：1、线性变换公式如下：2、操作简介：3、图像亮度调整：4、图像对比度调整：5、三通道图像转换为单通道图像的方法：1）通过imread方法，在后面添加参数 IMREAD_GRAYSCALE2）通过cvtColor方法，直接转换色彩空间为灰度图像，类似于创建新的图像6、图像亮度与对比度同时调
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2023-11-09 10:28:16
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目录1.读取并播放视频2.调用摄像头采集图像3.视频保存 1.读取并播放视频#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv; //包含cv命名空间
/*int main()
{
VideoCapture capture("5.avi");//1.读入视频
while (1)//2.循环显示每一帧
{
Mat frame;/
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2024-02-09 15:44:14
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OpenCV 本身集成了 FFmpeg，因此对于视频是有解码和编码功能的。尽管其效率在本人看来还不能跟未被封装的FFmpeg相提并论，然用其来对视频进行解码得到图像，然后对图像进行处理并将得到的图像又一次压缩成视频是很方便的，以下将介绍把视频解码成图像并进行帧差法等操作后往回压缩成视频的框架搭建。值得注意的是在OpenCV2.1版本号图像压缩成视频是有BUG的，不妨用新的版本号来进行学习。除此之外
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2024-04-25 16:14:38
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本系列专栏写作方式本系列专栏写作将采用首创的问答式写作形式，快速让你学习到 OpenCV 的初级、中级、高级知识。2. OpenCV 中摄像头捕获与视频处理OpenCV 除了应用在图像处理领域外，还会应用到视频处理领域，接下来我们就将学习到，如何通过Python OpenCV 对摄像头捕获或者视频文件进行处理。视频文件将从三个方向入手，分别是读取文件，显示视频，保存视频。本文将为你核心解决以下2个
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2024-02-25 07:20:05
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目录一、视频基础二、摄像头初始化 / 视频文件初始化场景1、使用摄像头场景2、使用视频文件三、检查摄像头/视频文件、打开摄像头/视频文件四、播放视频文件（捕获帧）五、关闭摄像头 / 释放摄像头六、获取属性、设置属性七、保存视频八、视频基础操作 一、视频基础1、视频：视频是由一帧一帧的图像组成的。当连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；
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2024-02-17 09:24:04
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因为工作需要用到OpenCV，于是要重新配置OpenCV了，上一次用还是再遥远的2013年，当时用的还是OpenCV 2.4.4，如今都到3.2了，因为OpenCV3和OpenCV2架构有所不同，这里决定选用OpenCV 2.4.10，可以从官网进行下载：http://opencv.org/downloads.html。第一步下载完成后，需要解压，可以自行设置解压路径，我这里放到了D盘下第二步设置
套索工具（套索工具亦可以进行布尔运算，即选区的加减）①消除锯齿：一般抠图要勾选 ②宽度：（套索工具离图形边界的距离）该值决定了以光标中心为基准，以设置的数值为半径，其整个圆周围有多少个像素能够被工具检测到，来进行自动识别边界。边界清晰时可以设置数值高一点。 ③对比度：（图形边界颜色之间的对比，边界颜色越清晰，设置的对比度要越高，如果边界有两种相近的颜色，即边界不清晰，需要设置低一点的对比度，这样它
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2024-09-18 14:12:48
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我们知道，直方图可以在一定程度上反应图像的一些统计信息。所以，可以考虑用直方图对比的方法，进行基于内容的图像检索。通常我们搜索图片，都是根据图片的标签搜索的。基于内容的搜索，就是假设我们不知道标签，而是直接输入一幅图像，然后从得出一些跟这幅图像的直方图比较相似的图像。那么我们不禁要问，如何度量两幅直方图的相似程度呢？OpenCV的compareHist函数提供了一个参数供你选择。最简单的就是CV_
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2023-11-07 23:31:32
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目录一、Haar级联的概念化二、Haar特征三、获取Haar级联数据 一、Haar级联的概念化 在显微镜下，没有两片雪花看起来是一样的，但我们必须承认，雪花在整体上的相似之处更加明显。因此，抽象图像细节的一些方法有助于产生稳定的分类和跟踪结果。这些抽象称为特征，把一组特征表示为一个向量，可以根据
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2024-04-23 07:05:27
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理论要比较两个直方图( and ), 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的 对比标准 () 。OpenCV 函数 compareHist 提供了4种对比标准来计算相似度：代码代码流程装载一张 基准图像 和 两张 测试图像 进行对比。产生一张取自 基准图像
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2023-10-09 15:43:28
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前言这是OpenCV图像处理专栏的第9篇文章，主要介绍一个基于直方图的快速中值滤波算法，希望对大家有帮助。算法原理传统的中值滤波是通过滑动窗口不断在图像上移动，求出窗口内的中值作为中心像素点的像素。在这个过程中显然存在大量的重复计算，所以效率很低。因此有人提出了一个利用直方图来做中值滤波的算法，如下图所示： 可以把整个图片看成滑动窗口，当我们从左边移动到右边时，中间的粉色部分是共享
CMake是一个比make更高级的编译配置工具，它可以根据不同平台、不同的编译器，生成相应的Makefile或者vcproj项目。通过编写CMakeLists.txt，可以控制生成的Makefile，从而控制编译过程。CMake自动生成的Makefile不仅可以通过make命令构建项目生成目标文件，还支持安装（make install）、测试安装的程序是否能正确执行（make test，或者c
作者： Arindam， Yamini， Mustafa， Ritesh， Priya， Chandrakant， Surya， Amar， Sesh翻译：李翊玮技术的传播采用通常是由用户体验的飞跃引发的。例如，iPhone促使智能手机和“应用商店”的快速普及。或者，最近，TensorFlow中的易用性启动了人工智能的大规模增长，几乎触及了我们今天日常生活的方方面面。OpenVINO™ 工具包重新
CalcBackProjectPatch有两种用法：当采样窗口小于目标时，作为区域检测器，当采样窗口和目标窗口一般大时，作为目标检测器。 CalcBackProjectPatch 用直方图比较来定位图像中的模板 void cvCalcBackProjectPatch( IplImage** image, CvArr* dst,
CvSiz
1.研究背景与意义随着城市化进程的加快和交通流量的不断增加，交通安全问题成为了一个日益突出的社会问题。其中，交通道路上的三角锥是一种常见的交通安全设施，用于标记道路施工、交通事故现场、道路封闭等情况。然而，由于道路规模庞大、人力资源有限，对于三角锥的监测和管理往往存在一定的困难。传统的三角锥监测方法主要依赖于人工巡查，这种方法效率低下、成本高昂且易出错。因此，研发一种基于计算机视觉技术的交通道路三
一、canny实现步骤1、图像必须是单通道的，也就是说必须是灰度图像2、图像进行高斯滤波，去掉噪点 3、sobel 算子过程的实现，计算x y方向 、梯度（用不到，但是可以看看xy 两个组合起来的结果）以及梯度方向（很重要）4、局部非极大值抑制5、双阈值连接处理具体可以分为上面的5个步骤，下面一起边看原理边实现。二、原理与实现1、图像灰度化如果是一张3通道的图像，也就是我们常见的彩色图，
