环境： VS2008 + WIN7 + opencv2.4.8 + cmake2.8 需要的环境在开始已经说明了，下面开始。248）和生成目录（E:/opencv248/vc2008），然后点击configure，弹出对话框如下图： 选择visual studio 9 2008，然后确定，出现很多红色的选项，
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2024-03-29 13:37:25
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本文介绍OpenCV 3.4.1在win7 x64系统以及VS2010中开发环境的配置，折腾了俩小时才配好，所以总结出来。工具：OpenCV3.4.1VS2010Win7 x64下载安装OpenCV 3.4.1: 前往http://opencv.org/ 如下图所示，点击进入OpenCV 3.4.1下载界面，点击下载 下载完成点击运行安装文件，将其解压到一个文件夹中，注意选
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2024-09-14 08:47:08
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# 如何用Python解决OpenCV时延问题
在计算机视觉和图像处理的领域中，使用OpenCV进行实时图像处理往往会遇到时延问题。这通常是由于帧率过低，处理速度慢，或者系统资源占用过高所导致的。本文将介绍如何使用Python解决OpenCV的时延问题。我们将采用步骤化的策略，通过简单直观的代码示例来实现。首先，我们来概述整体流程。
## 流程概述
下面的表格展示了实现流程的步骤：
| 步
以前都是直接用opencv，都没有仔细研究过，这次把库文件都介绍一下。1、build和source当我们安装完opencv中，你会发现在opencv文件夹中有两个文件夹，build和source，那它们分别是干什么的呢。首先说这两者的关系，sources放的是opencv中的cpp文件，相当于一个工厂，build放的是opencv中的h、hpp、lib文件，相当于一个工具，opencv的开发者（当
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2024-04-27 19:39:36
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平滑（模糊）操作： 为了较少图片的噪音和伪影，平滑图像与图像模糊处理是相同的含义，平滑处理即是通过操作后，使得图像的像素值与邻域内其他像素值的的变化程度减小。在一张图像上，边缘的像素值是变化程度最剧烈的地方，而其他相对平缓。因此，平滑图像最直观的表现是图像的上物体的边缘轮廓变得模糊。有五种不同的平滑操作：1.简单模糊和方框性滤波器 blur2.中值滤波器 
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2024-03-20 15:39:41
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OpenCV简介OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留
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2024-02-23 10:26:05
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文章目录HSV颜色模型opencv 的 HSV颜色分量范围改变颜色空间 cvtColor()对象追踪 inRange()DEMO HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。、这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。色调H
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2024-04-17 19:57:23
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1、首先从opencv官网上下载 2、下载之后可以得到opencv的源代码文件，解压后是这个样子 3、下载cmake 选择Installer安装，安装完了就会看见这个玩意 4、下载opencv contrib-libhttps:
OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库. 无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。该库采用C及C++语言编写，可以在windows, linux, mac OSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C语言进行优化，
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2014-05-19 12:25:00
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OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库. 无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。该库采用C及C++语言编写，可以在windows, linux, mac OSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C
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2021-12-16 16:47:39
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1、手动去下载： github地址为： https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/tree/ippicv/master_20151201/ippicv 2、查看下载tgz压缩包的md5 使用命令 md5sum ippicv_linux_20151201.tg
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2019-12-10 09:58:00
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安装包的下载首先下载opencv安装包,点击windows并选择安装目录（这里我选择的是E:\opencv）。 下载时间可能会比较久，下载完成后如下图所示： 点击解压，解压后如下图：配置环境变量复制目录E:\opencv\opencv\build\x64\vc15\bin注意这里是vc15不是vc14，参考具体对应关系 鼠标右键点击计算机选择属性，选择高级系统设置 选择环境变量 编辑path 添加
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2024-05-11 12:42:06
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近期编译了android下支持opencl的opencv，使用opencl能力的关键是用cv::UMat替换cv::Mat。
实际使用后发现坑很多，非常不成熟，不推荐使用这种方式来提升实际产品的性能。每个UMat产生的时候会从gpu分配内存，而GPU分配内存是很慢的；使用Mat的时候，这点开销不值得一提，但是UMat完全不是一回事。因此，UMat一定一定要重用，避免反复分配。mat.getUMat
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2024-04-03 20:37:50
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OpenCv介绍OpenCv是什么呢？OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。OpenCv支持什么语言呢？OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。而这个专栏将只使
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2024-05-23 15:49:37
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DataType 我们都知道，类型是编译阶段的事情，尤其是对C++这种语言来说，那么，如果想在运行阶段对类型进行标记，我们该怎么办呢? DataType的产生就是来解决该问题的，我们可以看一个简单的DataType的定义，来猜测它是如何解决这个问题的，代码如下： 1 template<typename _Tp>
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2024-07-10 18:27:13
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OpenCV只是个lib，它既不是软件、也不是编程语言，所以我觉得从头到尾按照教程来看一遍可能会存在学习枯燥、无的放矢的局面。最好的方法是带着问题去学，先从最简单的地方入手，比如调用OpenCV的GUI界面来调节一幅图像的灰度，再复杂些可以利用鼠标交互来实现PS的魔棒效果(分水岭算法)等等，这些网上都有很多现成的代码来学习，OpenCV中文论坛上也有不少大牛来回答问题。单纯的学习OpenCV的人不
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2024-05-09 15:43:34
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一、OpenCV简介OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。二、OpenCV应用领域1、计算机视觉领域方向2、人机互动3、物体识
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2024-03-19 17:18:55
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因为自己想做一个关于图像识别的项目，需要学习计算机视觉这一块的知识，经过一番搜索，终于让我找到了OpenCV。但是对于我这么一个菜鸟级的新手来说无疑是没用的，因为很多东西需要图像处理以及模式识别这块的基础知识。于是自己一番借书，拿回家看了一个寒假，算是有了那么一些了解。终于知道了模式识别中的决策方法、特征、特征向量、分类器、贝叶斯决策理论、聚类方法、GA……这些东西感觉太深奥了，没有一定的基础看
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2024-03-18 20:26:17
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椒盐噪声又被称作脉冲噪声，它会随机改变图像中的像素值，是由相机成像、图像传输、解码处理等过程产生的黑白相间的亮暗点噪声，其样子就像在图像上随机的撒上一些盐粒和黑椒粒，因此被称为椒盐噪声。目前为止OpenCV 4中没有提供专门用于为图像添加椒盐噪声的函数，需要使用者根据自己需求去编写生成椒盐噪声的程序，本小节将会带领读者一起实现在图像中添加椒盐噪声。考虑到椒盐噪声会随机产生在图像中的任何一个位置，因
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2024-04-08 09:01:40
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本篇主要介绍OpenCV的基本概念和相关的基本函数。一、OPenCV的概念和结构OpenCV：开源的计算机视觉库，一般用C和C++ 编写OpenCV的结构共分为五个部分，分别是图像处理和视觉算法（CV）、机器学习库（ML）、图像和视频输入/输出库（HighGUI）、基本结构和算法，XML支持，绘图函数（CXCORE）以及CVAUx模块，其中前四个模块结构如图所示：在该图中并没有包括CVAUx，CV
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2024-04-22 11:20:35
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