初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点。0.OpenCVOpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1]它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            目录一、图像概述:1.图像起源:1.1 什么是图像:1.2 模拟图像和数字图像:2.数字图像的表示:2.1 位数:2.2 图像分类:二、OpenCV概述:1.OpenCV概述:2.OpenCV-Python:3.OpenCV部署:三、OpenCV模块:一、图像概述:1.图像起源:1.1 什么是图像:        图像            
                
         
            
            
            
             
灰化、Canny边缘检测、Hist直方图计算、Sobel边缘检测、SEPIA(色调变换)、ZOOM放大镜、PIXELIZE像素化
》图像信息获取保存、处理和显示:
1.在OpenCV中一般都是使用Mat类型来存储图像等矩阵信息,所以我们可以声明一个Mat对象用来作为实时帧图像的缓存对象:
 //缓存相机每帧输入的数据  
private Mat mRgba; 
对象实例化以及基本属性的设            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 实时显示 OpenCV 处理后的图像在 Android 上的实现
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,广泛应用于图像处理和计算机视觉的各种项目中。在 Android 平台上使用 OpenCV 处理图像并实时显示结果,可以实现许多有趣的功能,如人脸检测、边缘识别等。本篇文章将介绍如何在 Android 中实现实时图像处            
                
         
            
            
            
            视频中包含的信息量要远远大于图片,对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流,而本质上视频是由一帧帧的图像组成,所以视频处理最终还是要归结于图像处理,但在视频处理中,有更多的时间维的信息可以利用。本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数。一、视频帧的读取OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture,下面我们说明一下类的几个重要的方法:1,打开一段视频或默认的摄像头有两种            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境,了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下:#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
       Mat  img = imread("result1.bmp");            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在进行图像处理时,你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像,或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后,你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题: ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器(High-Pass Filter,HP            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                1、cvLoadImage:将图像文件加载至内存;  
2、cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口;  
3、cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像;  
4、cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作;  
5、cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存;  
6、cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆            
                
         
            
            
            
            目录添加外部库添加头文件和命名空间设计ui界面 1.打开本地图片 2.图像处理--腐蚀封装函数3.点击保存图片定时器 4.打开摄像头5.拍照6.关闭摄像头 完整代码可添加写入视频功能图像处理--思维导图编辑视频操作--思维导图有关OpenCV的配置可参考此篇Windows系统下 在qt中 对OpenCV下载配置并简单使用添加外部库INCLUDEPATH +=            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录图像的基本表示方法二值图像灰度图像彩色图像像素处理二值图像及灰度图像彩色图像使用 numpy.array 访问像素二值图像及灰度图像彩色图像感兴趣区域(ROI)通道操作通道拆分通过索引拆分通过函数拆分通道合并获取图像属性 本章主要介绍图像的基本表示方法、像素的访问和操作、感兴趣区域处理、通道处理等知识点。需要强调的是,使用面向 Python 的 OpenCV(OpenCV for Pyt            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、工具篇工欲善其事,必先利其器。学习OpenCV,肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库。在Windows平台下你可以选择Visual Studio、CodeBlock等,当然你也可以选择在Linux平台,用VI、codeBlock都是可以的。编程平台的选择看个人爱好以及项目的开发环境。然后是OpenCV库,你可以在这里下载到最新的版本,最近的版本已经到了2.4.7,但是OpenCV2.0以上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             文章目录10 膨胀与腐蚀(1)形态学操作(morphology operators)——膨胀、腐蚀(2)相关API(3)动态调整结构元素大小TrackBar11 形态学操作(1)开操作- open(2)闭操作- close(3)形态学梯度- Morphological Gradient(4)顶帽- Tophat(5)黑帽- Blackhat(6)API12 形态学操作应用——提取水平与垂直线(1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    经过前面的讨论,我对Image类进行了优化,代码如下://C#灰度图像处理类,作者:wmesci
    //unsafe class Image :CriticalHandle,  IDisposable
    {
        [DllImport("kernel32.dll")]
        static extern IntP            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV 图像加载和显示OpenCV 图像加载和显示加载图像(使用cv :: imread)创建一个名为OpenCV的窗口(使用cv :: namedWindow)在OpenCV窗口中显示图像(使用cv :: imshow)**说明注意事项最后结果 OpenCV 图像加载和显示加载图像(使用cv :: imread)创建一个名为OpenCV的窗口(使用cv :: namedWindow)在O            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、图像相关知识 1.1、模拟图像和数字图像 模拟图像又称连续图像,它通过某种物理量(如光、电等)的强弱变化来记录图像亮度信息,所以是连续变换的,容易受干扰。 数字图像亮度用离散数值表示。 1.2、数字图像的表示 计算机采用0/1编码的系统,数字图像也是利用0/1来记录信息,我们平常接触的图像都是8 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.图像的缩放:就是按照所给的图像将图像方法缩小 #缩放有两种:一种是绝对尺寸,一种是相对尺寸 import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt #读取图像 img1 = cv.imread('image1.jpg            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录一、图像的基础操作1. 图像的IO操作1.1 读取图像1.2 显示图像1.3 保存图像1.4 总结2. 绘制几何图形2.1 绘制直线2.2 绘制圆形2.3 绘制矩形2.4 向图像中添加文字2.5 效果展示3. 获取并修改图像中的像素点4. 获取图像的属性5. 图像通道的拆分与合并6. 色彩空间的改变二、算数操作1. 图像的加法2. 图像的混合 一、图像的基础操作1. 图像的IO操作这里我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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