在这一章当中，我们将学习SIFT算法的概念，找到SIFT关键点和描述算符。一、概念 在前面，我们看到了一些像Harris这样的拐角检测器。它们是旋转不变的，这意味着即使图像旋转了，我们也可以找到相同的角。很明显，因为转角在旋转的图像中也仍然是转角。但是缩放呢？如果缩放图像，则拐角可能不是角。例如，检查下面的简单图像。在同一窗口中放大小窗口中小图像中的拐角时，该角是平坦的。因此，Harris拐角不是
使用opencv 进行图像特效的处理，包括 灰度图像的处理（基础），图像颜色反转，图像马赛克效果，图像毛玻璃效果，图像边缘检测，图像融合，浮雕效果，颜色映射效果，油画特效，使用opencv 3 python版本 3.601 图像灰度处理# 使用 imread 方法直接读取灰白的图形
import cv2
img=cv2.imread('img.jpg',0)
cv2.imshow('gray i
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2024-03-24 08:47:34
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文章目录1.灰度处理2.颜色反转3.马赛克4.毛玻璃效果5.图像融合7.边缘检测 1.灰度处理1.将cv2.imread()方法的第二参数设为0即可得到灰色图像import cv2
import numpy as np
img0 = cv2.imread('img.jpg', 0)
img1 = cv2.imread('img.jpg', 1)
print(img0.shape)
print(i
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2024-07-08 20:58:42
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滤波的作用是什么？一般可以对图像进行低通滤波、高通滤波 低通滤波：帮助我们去除噪音，模糊图像 高通滤波：帮助我们找到图像的边缘每个输入的图片或者视频帧都会因自然震动、光照变化或者摄像头本身等原因而产生噪声 对噪声进行平滑是为了避免在运动和跟踪时将其检测出来这就是为什么要做图像的平滑以及滤波处理opencv提供的滤波，最主要的作用就是帮助我们做模糊处理 都是低通滤波模糊图像的本质实际上是去除
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2024-03-27 07:55:51
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上面一篇博客分析了HARRIS和ShiTomasi角点检测的源代码。而为了提取更准确的角点，OpenCV中提供了goodFeaturesToTrack（）这个API函数，来获取更加准确的角点位置。这篇博客主要分析goodFeaturesToTrack（）的源代码。 函数原型如下：void cv::goodFeaturesToTrack( InputArray _image, OutputAr
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2024-03-20 19:53:45
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参考：https://github.com/makelove/OpenCV-Python-Tutorial ch41-背景减除2-BackgroundSubtractorMOGpy3-BackgroundSubtractorMOG2py4-morphologyExpych42-摄像机标定21-设置-findChessboardCornerspy其他pych43-姿势估计calib3dpych44-
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2024-01-25 17:31:09
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志最近处理视觉相关的项目，分享一下通过opencv的图像特效处理，原图镇楼1、灰度处理将cv2.imread()方法的第二参数设为0即可得到灰色图像。import cv2
img0 = cv2.imread('1.jpg', 0)
img1 = cv2.imread('1.jpg',
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2023-07-04 09:06:30
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// define head function
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxmat.hpp"
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2014-11-01 11:56:00
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最近处理视觉相关的项目，分享一下通过opencv的图像特效处理，原图镇楼1、灰度处理将cv2.imread()方法的第二参数设为0即可得到灰色图像。import cv2img0 = cv2.imread('1.jpg', 0)img1 = cv2.imread('1.jpg', 1)print(img0.shape)print(img1.shape)cv2.imshow('img0', img0)
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2022-10-06 08:12:42
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最近处理视觉相关的项目，分享一下通过opencv的图像特效处理，原图镇楼1、灰度处理将cv2.imread()方法的第二参数设为0即可得到灰色图像。import cv2img0 = cv2.imread('1.jpg', 0)img1 = cv2.imread('1.jpg', 1)print(img0.shape)print(img1.shape)cv2.imshow('img0', img0)
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2022-11-14 08:46:51
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志最近处理视觉相关的项目，分享一下通过opencv的图像特效处理，原图镇楼1、灰度处理将cv2.imread()方法的第二参数设为0即可得到灰色图像。import cv2img0 = cv2.imread('1.jpg', 0)img1 = cv2.imrea
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2023-02-10 08:59:59
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志最近处理视觉相关的项目，分享一下通过opencv的图像特效处理，原图镇楼1、灰度处理将cv2.imread()方法的第二参数设为0即可得到灰色图像。import cv2
img0 = cv2.imread('1.jpg', 0)
img1 = cv2.imread('1.jpg',
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2023-04-12 11:32:10
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1、介绍非线性滤波。线性邻域滤波常见的有“方框滤波“，”均值滤波“和”高斯滤波“三种，二常见的非线性滤波主要是中值滤波”和“双边滤波”。本文将将简略介绍这几种滤波操作的不同点，以及他们各自的特点。2、理论与概念讲解 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。消除图像中的噪声成分
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2024-07-04 11:37:54
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修正：转换出来的图片颜色不对劲，必须处理：/*图片的显示主要问题还是在于QImage与Mat格式的不同，* 其中QImage是RGB排列，而Mat 是 BGR，同时两者* 格式包含的内容页不同，因此需要经过转换才能够显示。*/ 1、建立一个GUI工程，基类选择QMainWindows，类名不变，选中"界面创建"2、打开UI编辑器，拖动一个label，两个PushButton
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2024-06-12 15:25:12
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我们在提取了轮廓之后我们最想做的就是把它画出来，人们还是愿意相信可以看见的东西这个时候就将他们打印出来就可以了，提取的特征一般放在vector里//获取轮廓：
findContours(image, //图像
contours, //轮廓点
//包含图像拓扑结构的信息（可选参数，这里没有选）
CV_RETR_EXTERNAL
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2024-01-05 20:12:36
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包含视频格式知识（编解码和封装格式）；如何获取视频信息及视频编解码格式；opencv读取及保存视频，及opencv fourcc编码格式一、基础知识常⻅的AVI、RMVB、MKV、ASF、WMV、MP4、3GP、FLV等⽂件（.后缀）其实只能算是⼀种封装标准。 ⼀个完整的视频⽂件是由⾳频和视频两部分组成的，例如H264、Xvid等就是视频编码格式，MP3、AAC等就是⾳频编码格式。常⽤视频编码⽅式
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2024-05-24 15:42:00
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需求人脸检测以后，有了检测框，需要将眼睛扶正，并裁剪，然后resize成需要的大小。 人脸检测结果如下： 其中蓝色是检测框，内部的红色框是我根据长宽扩展的正方形，绿色框是根据眼睛倾斜角度计算的正方形区域，我需要的就是这个区域。为了得到绿色方框的区域。 最初的方法：计算绿色方框的外接矩形，也就是外侧的红色方框；将外侧的红色方框区域裁剪下来；根据眼睛倾角以方框中心进行旋转；裁剪内部绿色的区域，得到最终
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2024-02-23 17:43:44
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程序完成 “毛玻璃” 特效， 不过边缘没有处理，使得最终的图像有黑边。
不过，有了黑边，感觉效果也不错，所以这个bug 没有管。
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#i
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2014-11-21 15:53:00
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OpenCV每日一练——下雪特效。
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2022-01-05 17:33:52
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// define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include <iostream>#include <string>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat.hpp"#include "cx
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2015-09-13 13:38:00
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