本教程阐述了使用opencv进行简单的斑点检测 什么是斑点？ 斑点是图像中的一组连接像素，它们共享一些共同属性（例如灰度值）。在下图中，暗连通区域是斑点，斑点检测的目标是识别和标记这些区域。 简单的斑点检测器示例 opencv提供了一种检测斑点的便捷方法，并根据不同的特征对其进行过滤。让我们从最简单的例子开始： Python: import cv2
import numpy as np
#读图片
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2024-02-27 07:54:09
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图像变量赋值：//A、B、C均有各自的矩阵头与指针//并且其指针指向统一个图像数据区域1、Mat A = imread
原创
2022-05-23 16:46:46
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目录官方在线帮助文档：OpenCV: OpenCV modules用OpenCV对图像做一些简单的操作 1. 图像直方图2. 图像二维直方图3. 图像直方图均衡化4. 图像卷积操作5. 高斯模糊图像均值与高斯模糊6. 高斯双边模糊（边缘滤波）官方在线帮助文档：OpenCV: OpenCV modules
用OpenCV对图像做一些简单的操作 1. 图像直方图图像直方图的解释图像
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2024-04-11 16:33:43
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前言开局一张图，内容全靠编。在深入学习OpenCV的使用时，首先要了解一些概念和方法。1.使用OpenCV 的类和函数的方法在 OpenCV 的 C++ API 中，所有类和函数都在命名空间 cv 内定义。访问它们的方法共有两种。第一种：在定义 main 函数前使用如下声明： using namespace cv; 第二种：根据命名空间规范给所有 OpenCV 的类和函数加上前缀 cv::。 推荐
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2024-02-21 15:18:56
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目前主要通过Processing作为交互界面，所有的图像最后要通过Processing展示。 一、Processing图像的使用格式首先，看Processing的图像对格式的要求。 Processing的图像使用 PImage 类封装（有图有真相）。这是 PImage 的缺省构造方法，默认的图像格式就是 ARGB，也就是使用4个通道表达图像的像素 (alpha, re
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2024-05-16 09:55:38
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零基础掌握OpenCV图像处理基本操作前言一、CV2模块二、读取图像 imread()三、显示图像(窗口)3.1 namedWindow ()函数3.2 imshow ()函数3.3 waitKey ()函数3.4 waitKey()实现交互功能四、释放窗口4.1 destroyWindow() 函数4.2 destroyAllWindows() 函数五、保存图像imwrite() 前言谈到图像
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2024-03-03 10:44:56
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1.图像行列数，通道数（shape属性） 一个图像像素的行列数（高、宽）、通道数可以通过shape属性获取，需要注意的是numpy数组的shape属性下标0表示的图像的行数（rows，高），下标1表示的是列数（cols，宽），下标2表示的是通道数，但是如果是灰度图shape是一个二元组，则不存在下标2的元素。（行列，高宽，01）import numpy as np
import cv2
img
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2024-02-16 10:28:40
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# 使用Python和OpenCV查看红色通道图像
在数字图像处理中，图像是由许多像素（pixels）构成的，每个像素又通常由红色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue）三种基本颜色的通道组成。通过单独查看这些通道，我们可以更深入地理解和处理图像。本文将重点介绍如何使用Python和OpenCV库来查看一幅图像的红色通道部分，并提供代码示例和相关的分析。
## 1. 环境准备
在开始
原创
2024-09-20 15:42:15
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首先初始化环境：OpenNI::initialize();创建状态：Status rc = STATUS_OK;接着声明并打开设备： Device xtion;
const char * deviceURL = openni::ANY_DEVICE; //设备名
rc = xtion.open(deviceURL);创建深度数据流和彩色数据流：VideoStream streamDepth;
V
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2024-01-08 21:00:38
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Mat 基础图片在计算机中的本质就是一个数组。其中 Mat 就是在 OpenCV 中图像的表示形式，因此简单介绍 Mat 中一些常用的基础知识。其中 Mat 类中有一些基本属性：cols ：矩阵列数rows：矩阵行数channels：通道数type：数据类型total：矩阵总元素数data：指向矩阵数据块的指针其中 Mat 排列方式如下： 通道顺序为 BGR1、Mat 类型在访问图片像素点时，了解
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2024-02-18 21:59:23
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A. PIL模块1.Image类Image实例有5个属性：format : 返回图像格式(PNG,JPG,…)，如果图像不是从文件读取的，则值None mode : 返回图像的模式，常用模式有： L (luminance) 灰度图像，8位像素，表示黑和白 RGB 3x8位像素，为真彩色图像 RGBA 4x8位像素，有透明通道的真彩色 CMYK 4x8位像素，颜色分离，出版图像 P 8位像素，使用调
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2024-04-06 12:23:18
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作者：恋上蛋炒面 学习OpenCV也几个月了，虽然对OpenCV有些了解，但是感觉基础还是没打实，在这在介绍一下OpenCV的像素操作，以及OpenCV读取图像的格式和读取图像的效率分析。当然文章也有很多没有介绍到的地方，希望大家多多指教，相互交流。 在计算机视觉应用中，对于图像内容的读取分析是第一步，
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2024-01-09 19:16:11
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在前面我们已经完成通过OpenCV读取图片在Picture Control中并自适应显示。下面我们很自然的需要对读取的图片进行处理，处理完之后很自然的想到要看看效果。所以今天的笔记是通过OpenCV灰度处理图像并显示结果。需求描述如图所示，S1，上面的按钮打开资源管理器，载入一个图片到左边的Picture Control自适应显示；S2，下面一个按钮把载入的图片通过OpenCV灰度处理后，在右边的
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2024-05-11 18:37:34
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# 如何使用Python OpenCV查看图像格式
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
程序员 --> 小白: 教学
小白 --> Python: 请求查看图像格式
Python --> OpenCV: 调用OpenCV库
OpenCV --> 图像文件: 读取图像
OpenCV -->
原创
2024-03-19 05:36:57
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图像基本操作一、图片读取二、图片保存三、图片展示四、图片缩放五、四种常用插值方式的比较六、视频读取七、颜色通道提取opencv，Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立。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、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C
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2023-11-30 15:33:07
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IplImage 结构解读：typedef struct _IplImage
{
int nSize;
/* IplImage大小 */
int ID;
/* 版本 (=0)*/
int nChannels;
/* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */
int alphaChannel;
/* 被OpenCV忽略 */
int depth;
/* 像素的位深度: I
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2024-08-29 17:42:58
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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卷积什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后，整个框再往右移一步继续计算，横向计算完后，再往下移一步继续计算。简而言之，卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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