1.需要先下载opencv然后进行编译编译的文章我之前贴过了，需要的可以点这个链接 我的样本是车辆检测，一共准备了8000+的正样本和负样本 然后在到编译完后的opencv3.4.3文件中找到opencv_createsamples和opencv_traincascade应用程序 opencv_createsamples:用于准备训练数据的正样本和测试样本 opencv_traincascade分
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2024-03-23 09:28:12
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OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，有两种方法可以访问。 第一种是，在代码开头的适当位置，加上 usingnamespace cv; 这句。另外一种是在使用OpenCV类和函数时，都加入cv::命名空间。不过这种情况难免会不爽，每用一个OpenCV的类或者函数，都要多敲四下键盘写出cv::，很麻烦。在代码开头的适当位置，加上using namespace cv; 这句。于是
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2024-07-08 15:19:49
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先贴一下完整的工程代码：#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <
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2024-03-28 09:02:27
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现在比如说我有这么一张图： 我想要从中提取出"圆"的部分，那该怎么做呢？用霍夫圆变换？No，万一它不是一个标准的圆呢？所以，这里采用轮廓发现的方法来查找"圆"。解决思路: 1、二值化； 2、形态学操作（开运算+闭运算）； 3、轮廓点查找； 4、坐标查找。首先将图像进行二值化，轮廓点查找需要二值化图像。先使用闭操作去除图片最上面那一大块中的白色小点，这可以把它叫做联通。再使用开操作去除其余的黑色小点
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2024-02-19 14:05:41
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1、matlab获取彩色图像像素值的方法
img=imread('test.jpg');
img1=img(:,:,1);
img2=img(:,:,2);
img3=img(:,:,3);三通道排序分别对应彩色图像的rgb三通道
2、opencv中获取图像像素的方法
方法一：
IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0);
CvScalar pixel
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2023-12-19 15:51:43
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_________________________________________________________________________________________________________________________________批处理（dir/a/s/b）例：某目录下有a、b、c、d、e、f、g、h、j的图片和一个文件夹JN，里边包含一张图片john.jpg我们在该目
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2024-04-27 15:58:01
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# Python实现图片中衣服颜色的修改
在数字图像处理中，修改图像中特定区域的颜色是一项常见的任务。例如，我们可能想要给一张包含人像的图片中的衣服换个颜色。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来实现这一功能，并提供详细的代码示例。
## 需求分析
本方案的目标是从一张图片中识别出衣服的区域，并将其颜色改变为指定的颜色。为实现这个目标，我们可以按以下步骤进行：
1. 读取图片。
python 常用的图像处理技术有两种方法，一种是 opencv，另一种是 pytesseract。 opencv 进行图像处理的话，我们需要安装 opencv-python 和 numpy 这两个库，直接用 pip install 安装就好了。numpy 的作用是：进行科学计算的基础软件包，我们后续处理会涉及到大量的科学计算，到时候就用到了。
下面先测一下能不能用。import cv2
img
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2023-06-15 10:16:13
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我使用OpenCV中的KNeest或SVM特性来实现简单的文字识别OCR。下面是我实现的步骤，学习学习1)我的第一个问题是关于OpenCV示例附带的数据文件。我想知道文件里有什么。它包含一个字母，以及该字母的16个特征。和this SOF帮我找到了。本文对这16个特征进行了说明。使用Holland分类器进行字母识别2)如果不了解这些特性，就很难做。所以能实现就好，我没有太关注性能以下是我的训练数据
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2024-03-06 10:00:46
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文章目录一、基本原理1、载入训练图片：2、图片分割：3、灰度处理：4、数据矩阵化：5、分配训练集与测试集：6、将训练测试集进行标定：7、创建KNN邻近：8、使用测试集：二、具体代码1、训练与测试准确率代码2、通过训练模型对某张500*500像素图片进行识别附录1、训练图片2、测试图片 一、基本原理1、载入训练图片：读取OpenCV安装目录下手写图片合集(图片地址：opencv\sources\s
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2023-11-03 12:58:51
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要求输入一张信用卡的图片，将上面的数字识别出来并写在卡上。 即： 由 变为：实现过程1、首先导入相关的模块。# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import cv2
import myutils # 自己写的py文件，文章结尾会讲2、定义绘图函数。# 绘图展示
def cv_show(na
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2024-02-23 19:34:31
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haarcascade_eye.xmlhaarcascade_frontalface_alt2.xml放在程序目录下： #include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv\cxcore.h>
#include <stdio.h>
#include "
原创
2023-05-09 17:50:24
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物体的形状识别[1]是模式识别中一个基本问题，也是一个重要问题，其广泛应用于图像分析、计算机视觉和目标识别等领域。人类可以很容易地识别物体的形状，但是对于计算机来说，自动识别任意物体的形状却相当困难。物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础。一般来说，我们对物体的识别更注重于它们的形状，而物体的纹理、颜色次之，因此如何表示形状以及比较形状间的差异在机器
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2024-09-04 16:27:03
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# OpenCV中的直角检测
在计算机视觉和图像处理的领域中，直角的检测是一个非常基础和重要的任务。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来检测图像中的直角，并提供相应的代码示例。
## 什么是直角？
直角是一个角度为90度的角。在几何学中，直角是两条线段相交所形成的角度。直角可以在许多实际场景中找到，例如建筑物的墙角、家具的角落等等。
## 使用OpenCV检测直角
原创
2023-07-24 03:56:23
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龙源期刊网基于Python的图片文本识别系统的研究作者：韩琳2019年第20期近年来随着计算机技术的不断发展，Optical Character Recognition（光学字符识别，简称“OCR”）应用的领域更加的广泛，而图片文字识别就是其中重要的一个。目前图片文字识别的准确率并没有达到100%，这也成为了图片文字识别发展领域的一大瓶颈，因此要去探索一个好的图片文字识别算法是非常有意义的。图片文
文章目录十四、图像分割与修复1、图像分割1.1 分水岭法1.2 GrabCut法1.3 MeanShift法2、视频前后景分离(视频背景抠图)3.1 MOG2去背景3.2 GMG去背景3、图像修复 十四、图像分割与修复1、图像分割图像分割： 将前景物体从背景中分离出来。图像分割的方法：传统的图像分割方法
分水岭法GrabCut法MeanShift法背景抠图基于深度学习的图像分割方法1.1
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2024-02-21 10:58:04
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读取图片 cv2.imread() 使用这个函数读取一副图片。图片应该在当前工作目录中，或者给一个完整的路径。第二个参数是一个flag，来标明读取图片的方式。cv2.IMREAD_COLOR: 加载一副图片，图片的任何透明的部分将会被忽略。这个时默认的flagcv2.IMREAD_GRAYSCALE: 加载灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED: 加载图片包括alpha channel显
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2024-03-15 19:55:02
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双目测距的基本原理 如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异（即视差 ）与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d。“@scyscyao ：在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标板棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般是以毫米为单位（当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级），d=xl-xr的量纲也是像素
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2023-08-23 21:57:27
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# OpenCV Python 图片中的内容识别
