在opencv的实际使用，经常遇到这种情况，自己在电脑上配置了opencv，写好了opencv的代码工程，在环境变量中加了opencv的dll的路径，这样可以在自己电脑上运行代码。但是如果将该工程拷贝到其他没有配置opencv的电脑上就无法运行。解决办法：在配置了opencv的电脑上（但是在环境变量中没有添加dll的路径），将调用相关函数的代码封装成函数，生成dll文件，拷贝到其他没配置openc
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2024-03-21 18:09:43
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pcl 和opencv都是开源的算法库，在这两个库的基础上开发的项目，下面需要开发界面gui，最好能封装为dll，不同的算法调用传入传出，调用次数完全根据gui编程的来 下面记录一下摸索出的算法封装dll部分和调用两部分，opencv和pcl两个库通用。 一、算法封装部分 pcl1.8.1 vs2015 新建项目-Win32控制台应用程序，起名字和位置-确定-向导下一步-应用程序类型选DLL-空项
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2024-05-04 13:57:21
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有时候调用了第三方的dll，但是由于种种原因不希望让人看出来，需要将第三方dll封装到自己的dll里，在使用时，让别人只用你的dll，而不用调用你使用的第三方dll。 怎么实现？ 用静态编译的方式！最近由于项目需要，用VS2015+opencv2.4.13编程实现了静态编译生成自己的dll，这个dll相当于将opencv的部分功能封装到自己的dll中了（不要跟我说opencv开源，不需要封装到自己
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2024-10-10 16:31:39
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在Dll中使用Mdi窗体存在的问题
redcony ()
1． 不使用Build With Runtime Package：
1．1 需要把Application全局变量传人Dll并覆盖原有的Application，在Dll退出时还原（跟踪代码发现还原后DLL的Application变量仍然是NULL） 才能创建MdiChild 窗体
1．2 创建的子窗体在主程序中
# Python OpenCV 封装
## 导言
在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常流行的开源计算机视觉库。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以帮助开发者快速实现各种视觉应用。在 Python 中，OpenCV 也提供了相应的接口，让开发者可以方便地使用这些功能。然而，有时候我们可能需要对 OpenCV 进行封装，以便在项目中更好地使用这些功能。本文将介绍如何使用 Py
原创
2024-03-14 05:26:09
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win10下编译opencv4.1.2，opencv_contrib for java写在之前编译前需要的环境准备拉取opencv,opencv_contrib源码cmake相关参数配置写在最后 写在之前opencv是一个开源跨平台的计算机视觉库，使用C,C++编写轻量且高效可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上，他实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算
最近开始着手做上位机界面，开始将之前写好的c++项目打包DLL（动态链接库文件），以供其他的vs项目使用。已经经过验证，自己在打包的过程中出现了一些问题，此博客用来记录问题以及打包过程。 1、打开VS2015，点击：新建—》项目—》VC+±-》win32项目–》下一步-，选择DLL，将下面的对勾画上。 项目新建完成。 2、完成创建项目之后，自动生成一些文件。dllmain文件相当于之前常规项目的m
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2024-04-25 17:33:16
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1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
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2024-03-05 16:45:31
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
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2024-06-27 18:49:44
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需要声明的是：1）官网下载的已经编译好了的opencv只提供了x64编译版本库，未提供x86编译版本的，如果需要在x86平台上使用opencv，那就得自己手动编译opencv源码为32位。2）官网下载的已经编译好了的opencv目录下有vc14跟vc15两个目录，这两个目录分别存放的是经过vs2015编译的库跟经过vs2017编译的库。调用别人的库只要环境配置好了就可以在任意IDE调用，编译好的库
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2024-09-25 07:43:19
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图像拼接|OpenCV3.4 stitching源码分析（一）续前言OpenCV与VLFeat的SIFT实现之对比opencvvlfeat参考 前言图像拼接|——OpenCV3.4 stitching模块分析（一）续 上一篇讲了OpenCV几种特征检测方法，其中默认的是surf算法，但个人感觉sift效果更好一些。实际上在很多计算机视觉项目中，特征检测更多使用的是vlfeat的sift实现，下面
1、数据结构的存储方式底层只有两种：数组（顺序存储）和链表（链式存储）二者区别：数组：连续存储，可以随机访问，通过索引可以快速找到对应元素，而且相对节约存储时间。正因为连续存储，必须一次性分配内存空间，扩容需要重新分配更大空间，把数据复制过去，从中间插入和删除必须移动后面的数据链表：元素不连续，靠指针指向下一个元素位置。知道某一个节点的前驱和后驱就可以对该指针删除或者插入新元素。由于不连续，无法通
白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念，通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的，在专业摄像领域白平衡应用的较早，现在家用电子产品（家用摄像机、数码照相机）中也广泛地使用，然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易，但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理，理解上存在诸多误区。它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况，有手动白平衡和自动白平衡等方
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2024-06-02 08:08:44
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文章目录图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算1.2 图像的减法运算1.3 图像的乘法运算1.4 图像的除法运算1.5 图像的融合2 OpenCV的位运算2.1 非操作2.2 与操作2.3 或操作2.4 异或操作 图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算加法运算：cv2.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
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2024-02-28 10:00:55
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总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
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2024-04-25 10:45:52
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OpenCV的算术与位运算一、图像的加法运算import cv2
import numpy as np
bus = cv2.imread("./image/bus.jpg")
# 图的加法运算就是矩阵的加法运算
# 因此，加法运算的两张图必须是相等的
# print(bus.shape)
img = np.ones((1080, 810, 3), np.uint8) * 100
# 合并
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2024-03-18 11:40:06
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1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
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2024-08-29 17:06:36
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##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
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2024-05-10 17:23:01
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什么是DockerDocker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。简单的理解，Docker类似于集装箱，各式各样的货物，经过集装箱的标准化进行托管，而集装箱和集装箱之间没有影响。也就是说，Docker平台就是一个软件集装箱化平
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2023-07-18 13:47:58
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需求我们以 封装Centos7.5为例，安装必要的包然后封装成镜像安装Docker官网： Install Docker Engine on CentOS | Docker Documentation镜像封装的两种方式使用dockerfile 镜像镜像封装 ： 优点体积小，但是要编写dockerfile文件直接在docker服务器启动容器再封装： 优点是操作简单，缺点是体积大使用docke
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2023-07-14 13:43:37
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