我们在创建mat的时候，可以选择的CvType中有很多的选项CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC
原创
2022-07-07 17:52:20
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Depth-wise Convolution的目的是为了减少计算量，提高计算速度。 对于Depth-wise Convolution来说，一个卷积核只负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积。 对于普通的卷积层来说： input feature map为[12,12,3]，使用256个[5,5,3] ...
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2021-10-18 14:29:00
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1.开运算 开运算 = 先腐蚀运算，再膨胀运算（看上去把细微连在一起的两块目标分开了） 开运算的效果图如下图所示： 开运算总结： （１）开运算能够除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不便。 （２）开运算是一个基于几何运算的滤波器。 （３）结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。 （４）不同的结构元素的选择导致了不同的分割，即提取出不同的特征。2.闭运算 闭运算 = 先膨胀运算，
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2024-03-28 22:54:22
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对 OpenGL 中 depth 概念的一些理解首先，OpenGL Pipeline 有这些 transform:Model View Projection -> Clipping -> [ Perspective Divide( a part of Projection) ] -> Viewport transform在 Clipping 阶段中，不在用户定义的 view vo
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2021-05-05 18:58:54
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分水岭是区域分割三个方法的最后一个，对于前景背景的分割有不错的效果。 分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以
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2023-08-22 23:29:55
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图像模糊（也称为图像平滑）是计算机视觉和图像处理中的基本操作之一。模糊图像通常是噪声减少、边缘检测和特征提取等应用的第一步。在本
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2024-03-05 15:04:05
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数据的读取cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像import cv2
img = cv2.imread('E:/opencv/open-cv/2-7/cat.jpg',1)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()cv2.imread()读取图片，当括
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2024-02-27 17:52:02
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OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。1. OpenCV与数字图像在使用OpenCV做视觉或数字图像预处理时，需要读入相机采集来的图像或视频信息。图像数据的获取主要有以下几个步骤：光学相机（CCD/CMOS）采集图像信号；图像采集卡将连续的图像信号转换成计算机能够识别和处理的数字信号，即采样
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2023-11-29 19:35:15
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总述问题：现在手上有两幅图像，我们希望把这两副图像进行在图像的公共区域内进行拼接，该如何实现？图像拼接算法大概步骤：使用特征点检测算法计算出特征点和特征描述符； - 特征点检测算法有：sift surf orb fast lbp等 - 这些算法都同属于一个父类，并且父类的方法里有：creat()、detectAndCompute（）直接调用进行图像匹配 - 图像匹配算法里有BFMatcher（暴力
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2024-03-20 15:31:28
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图像处理、图像分析和图像理解是数字图像领域中相关联的三个概念，它们在处理的层次和目的上有所不同。**图像处理**（Image Processing）图像处理通常是指对图像进行预处理或改进的技术和算法。这包括图像的采集、储存以及传输。在处理过程中，图像的像素值会直接被操作，以改善其质量或为进一步的分析提取信息。图像处理的例子包括：色彩调整对比度增强降噪锐化边缘检测空间和频率域滤波形态学操
原创
2024-04-04 15:35:09
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矩是描述图像特征的算子，被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。几何矩与中心矩图像几何矩的计算方式如式(7.8)所示：其中I(x,y)是像素(x,y)处的像素值。当x和y同时取值0时称为零阶矩，零阶矩可以用于计算某个形状的质心，当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩，以此类推。图像质心的计
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2024-03-19 20:59:55
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一、结构IplImage
|-- int nChannels; // Number of color channels (1,2,3,4)
|-- int depth; // Pixel depth in bits:
| // IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S,
|
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2024-04-29 09:44:20
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from PIL import Imag
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2023-05-18 17:10:37
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如果图像的灰度值集中在某一区间，则不利于我们对图像的观察，这时候我们可以对图像作灰度拉伸处理。可以把灰度值拉伸到0~255，比如博文 就是将灰度值拉到了0~255。当然也可把图像的灰度值拉伸到指定的区间。具体思路如下：对灰度值设置上下两个阈值，分别记为iLow和iHigh，小于iLow的像素点的灰度值置为0，大于iHigh的灰度值置为255，位于[iLow iHigh]区间内的点用式子s
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2024-03-20 10:02:27
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文章目录1. 图像显示2. 图像腐蚀3. 图像模糊4. canny边缘检测 本文内容参考《OpenCV3编程入门》，目的是对OpenCV图像处理有一个初步的认识，了解OpenCV图像处理的基本操作。1. 图像显示图像显示非常简单，不废话，直接上代码。//
// main.cpp
// cvpro
//
// Created by apple on 2020/2/29.
// Copyri
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2024-09-10 17:24:57
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图像变换定义： 为了用正交函数或正交矩阵表示图像而对原图像所作的二维线性可逆变换。一般称原始图像为空间域图像，称变换后的图像为转换域图像，转换域图像可反变换为空间域图像。图像处理中所用的变换都是酉变换，即变换核满足正交条件的变换。经过酉变换后的图像往往更有利于特征抽取、增强、压缩和图像编码。图像变换分类： 图像变换可大体看作以下两种： ①像素变换——即点操作（前面已经有所涉及，例如在图像矩阵的掩模
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2024-03-21 09:52:31
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labview 视觉全网最精简零基础全套视频教程http://t.elec
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2021-11-26 13:37:44
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修改图像的对比度和亮度目标获取像素值初始化零矩阵学习使用cv::saturate_cast和作用“学习一些比较酷的像素转换原理图像处理通常图像处理操作就是一个函数，包含一个或者多个输入图像然后产生一个输出结果。 图像转化可以看成两种操作，一种是像素点的操作，第二种就是临域的操作（就是图像的一个区域内的操作）像素点转化这种图像处理每一个输出像素点的值依赖于相对应的输入像素点的值的加减处理。做这些处
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2023-10-19 22:10:52
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最近本人在学习OpenCV，简要地记一下笔记，课后温习的同时便于日后查阅。所用教程是唐宇迪老师的OpenCV教程，个人觉得讲解清晰易懂 一、所需模块import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt二、读取图片读取图片函数——imread### C++中的函数原型
Mat imread(const Strin
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2023-11-15 20:11:34
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B站 实战篇 第一章 Stable Diffusion控图工作流 高效控图 换脸 换装 换背景 调色 风格迁移 SD 全套系列教程1分10秒 跑类似图的设置 在文生图的基础上（不是图生图），直接启用ControlNet，用深度，启用 完美像素模式，缩放模式仅调整大小然后在顶部的词条里可以修改描述，比如这里加入红色red的铠甲描述，生成如下：
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2024-03-26 19:36:38
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