一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作。该方法的优点是使用简单，利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输，而且不需要关注内核函数调用参数的设置，使用过程中，只需要关注处理的逻辑操作。缺点是受限于OpenCV库的发展和更新，当需要完成一些自定义的操作时（OpenCV中没有提供相应
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2023-12-01 14:31:49
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文章目录一、读入图像二、 显示图像三 、保存图像四 、图片操作4.1 图像翻转4.2 图像复制4.3 颜色空间转换4.4 实例4.4.1 读入一副图像，按’s’键保存后退出，按'q'键则退出4.4.2 读入一副图像，给图片加文本五 、基本图像处理5.1存取图片5.2 缩放、裁剪、补边5.3 色调、明暗5.4 图像的仿射变换六、 视频功能6.1 摄像头录制视频6.2从视频中截取图片 一、读入图像使
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2023-12-10 10:50:57
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大家好，我是青空。之前也写过一些 OpenCV 的文章，最近正好在考虑 写一个 OpenCV相关的工具，目前还是在开发过程中，边开发边更新。预计会持续一段时间。目前的想法是把 OpenCV 的 API 在这个工具上都实现一遍。 OpenCV 的内容挺多的，而且不使用的话，容易忘记，所以通过制造工具的方式来给自己加深印象，平常要处理图片的时候，就可以用自己的工具直接处理，不需要每次都去重复的写代码。
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2024-02-23 19:46:29
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一、博文说明：OpenCV还在学习中，内容会逐渐补充 二、有路过的大神， 三、话不多说，开搞 1、imread：从内存中读取图像,此方法有两个参数；imread(“参数1”,参数2);参数1为图片的地址，参数2为加载此图片为灰度图片、不改变图片、以RGB呈现的原图片；参数2：IMRAD_GRAYSCALE（0）、IMREAD_UNCHANGED（<0）、IMREAD_COLOR（>0）
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2024-02-23 10:47:42
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《OpenCV轻松入门：面向Python》学习笔记(一）一. OpenCV入门1.1 读取图像1.2 显示图像1.2.1 `cv2.imshow( winname, mat )`1.2.2 `retval = cv2.waitKey( [delay] )`1.2.3 `cv2.destroyWindow( winname )`1.2.4 `cv2.destroyAllWindows( )`1.3
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2024-02-15 10:32:29
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一. 打开图片,旋转图片, 保存图片 import cv2 img = r'./3.jpg' g_res = api_call(img, 'general', 'chinese_print') angle = g_res['data']['json']['general_ocr_res']['rot ...
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2021-10-13 12:33:00
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导读：1. houghlines的算法思想2. houghlines实现需要考虑的要素3. houghlines的opencv实现，代码分析4. houghlines的效率分析，改进1. houghlines的算法思想检测直线，houghlines标准算法，不考虑线段，不检测线段端点。在直角坐标系和极坐标系的对应关系，点、直线在两个坐标系中是对偶关系。即直角坐标系中的点是极坐标系中的线，直角坐标系
Opencv基本使用方法
说明：刚开始学习Opencv，想每一步都有所记录。本文写的是Opencv的基本使用方法 文章目录
Opencv基本使用方法
1.图像调用1.1图像的输入1.2窗口的创建1.3图像的显示1.4图像的输出1.5注意问题2.滑动条的使用2.1滑动条的函数定义2.2回调函数的函数定义2.3滑动条的使用例子3.鼠标的使用3.1 鼠标函数
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2023-11-20 01:37:00
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Preface 参加OpenCV的OpenCL模块（以下称OCL）移植工作已经有2个月了。这里我说移植而不是开发，是因为大部分OCL模块的函数是从已经很成熟的GPU模块直接移植过来的。因此，目前阶段OCL模块所支持的函数接口是GPU模块的一个子集，但由于运行平台差别问题，在某些函数上有些细微不同。OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面（见https://github.com/itseez
最新版本的CUDA开发包下载：点击打开链接本文基于 VS2012，PC是win7 x64，opencv2.4.9编译opencv源码参考《How to Build OpenCV 2.2 with GPU (CUDA) on Windows 7》，里面有点繁琐，大家可以看下面的1、安装CUDA Toolkit，官方说明书：点击打开链接
安装过程就像普通软件一样，最后提示有的模块没有安装成功，我们不管
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2024-01-09 19:38:58
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opencv 帧差法 absdiff如果摄像机是固定的，那么我们可以认为场景（背景）大多数情况下是不变的，而只有前景（被跟踪的目标）会运动，这样就可以建立背景模型。通过比较当前帧和背景模型，就能轻松地跟踪目标运动情况了。这里，最容易想到的比较方式就是当前帧减去背景模型了void AbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );
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2024-03-29 14:15:30
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opencv基本的图像处理操作：（1）加载图像：imread（a,b）；Mat src = imread("1.jpg");imread(某路径(绝对路径)下的文件名称，读取方式）读取图片文件，保存在Mat类型中 IMREAD_UNCHANGED:以原图的形式读进来 IMREAD_GRAYSCALE:以灰度图的形式读进来IMREAD_COLOR:以RGB彩色图的形式读进来(默认的形式)（2）修改图
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2024-02-21 23:08:27
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1.图像的透视变换 对于视角变换,我们需要一个 3x3 变换矩阵。在变换前后直线还是直线。要构建这个变换矩阵,你需要在输入图像上找 4 个点,以及他们在输出图像上对应的位置。这四个点中的任意三个都不能共线。这个变换矩阵可以有函数 cv2.getPerspectiveTransform() 构建。然后把这个
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2024-05-09 11:55:49
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Mat类： 是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构。图像载入函数imread()：
Mat imread(const string& filename, int flags=1);filename表示图像载入的路径;
flags为载入标识。
flags=0 将图像转换为灰度再返回；
flags=1 将图像转换成彩色再返回；
flags=2 若载入图像的深度是16位或者32位，就
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2024-04-28 22:53:32
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很久没有写过关于iPhone的Blog了，这两天Prestudy Lua & OpenCV在iPhone上的应用，就当做个笔记吧。因为Lua很简单，大家直接看这个帖子就可以了：http://www.grzmobile.com/blog/2009/11/13/integrating-lua-into-an-iphone-app.html 没有什么需要特别关注的，很容易就集成成功了
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2024-05-20 21:27:56
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说明：安装平台：32位XP，VS2010；OpenCV 2.4.4不支持VC 6.0；网上有很多用CMake编译OpenCV的安装教程，这里建议先不要自己编译，如果使用预编译好的库有问题，再尝试自己编译。希望大家好好看看每一部分的注意事项，看懂了再去配置，不然错了，还不知道错在哪里。尤其要注意自己的操作系统的位数，还有相应的路径。
一、下载OpenCV从本站下载栏目 http:/
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2024-08-29 16:53:33
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在这篇 OpenCV 入门文章中，我将会向大家展示如何使用 Node.js 进行计算机视觉处理。并且结合实例讲解使用 OpenCV 这个开源库进行图像处理的基础方法。目前，我正在完成我的硕士论文，其中使用到了 React Native ，神经网络，和 OpenCV 计算机视觉库。请允许我向你们展示一些我在使用 OpenCV 过程中学习到的一些东西。计算机视觉是计算机科学中的一个领域，主要专注于使用
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2024-04-04 00:16:09
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首先说一下系统与相关软件版本：Window 10 x64VS2015专业版CMake 3.17.1OpenCV4.4.0OpenCV_contrib-4.4.0CUDA10.0cuDNN7.0OpenCV4.4下载地址https://github.com/opencv/opencv/releases/download/4.4.0/opencv-4.4.0-vc14_vc15.exeOpenCV4.
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2024-03-06 06:49:06
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文章目录0. 前言及准备1. 新建项目2. 项目导入opencv sdk3. 确保targetSdkVersion一致4. 导入JNI5. 运行测试 0. 前言及准备下载android sdk
注意根据对应的android studio下载对应版本!!! 我这里的android studio版本为3.5.3, 那么我就下载3.4.7的opencv大于3.5的android studio就下载3.
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2023-11-17 14:42:56
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大家好，前面写了一个OpenVINO部署YOLOv5推理的教程，收到很多反馈！这里就再写了一篇如何使用YOLOv5训练自定义对象检测，从数据准备到推理整个环节，帮助大家更好的使用YOLOv5来解决实际问题。整个文章主要分为三个部分，分别是数据准备与YOLO格式数据转换，模型训练与推理测试，模型转换为ONNX与部署。数据下载与准备数据下载我参考了别人提到一个Open Imag数据集的下载工具，git
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2024-04-19 22:24:21
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