文章目录1 主要参考2 OpenCV的配置2.1 基本依赖项2.2 下载opencv2.3 配置2.3.1 开始配置2.3.2 继续2.3.3 最后3 caffe的配置3.1 依赖项的安装3.2 配Opencv3.3 配CuDNN3.4 下载caffe3.5 配置caffe3.6 验证是否成功附录mmcvcaffe 学习笔记OpenCV的构建信息 需要先配置好cudnn(驱动,cuda) 配置细
# Python OpenCV支持Float类型图像处理 在计算机视觉领域,OpenCV是一个广泛使用的库,虽然它主要处理8位无符号整型(uint8)图像,但有时我们需要使用浮点型(float图像进行更加精细的运算,比如图像滤波或图像的特征提取。本文将指导你如何在Python中利用OpenCV支持浮点类型图像。 ## 1. 流程概述 下面的表格概述了实现Python OpenCV支持flo
原创 9月前
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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
转载 2024-06-29 08:04:28
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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
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
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
一、什么是resize 函数:  resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数;  opencv 提供五种方法供选择分别是:                   a.最近邻插值——INTER_NEAREST;                   b.线性插值   ——INTER_LINEAR;(默认值)                   c.区域插值   ——I
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图像处理库综述1. OpenCV简介:OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。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。OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程:首先我们获取了一个LPG气瓶图像,该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号,以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1:导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2:加载图像并显示示例图像。im
什么是对象跟踪?简而言之,在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接,但在计算机视觉和机器学习中,跟踪是一个非常广泛的术语,涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如,通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流:这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流:这些算法,如Kanade-Lucas-Tomashi(KLT)特征跟踪器,跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波:一
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目录输入输出imgcodecs图像处理imgprocximgprocGUIhighguicore. Core functionality视频分析videovideostab.3D重建calib3d特征提取features2dbioinspiredxfeatures2d对象检测objdetect.xobjdetect计算摄影photostitching机器学习ml形状分析shape光流算法optf
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官方教程地址: http://docs.opencv.org/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 利用OpenCV校正摄像机 摄像机流行了很久了。随着20世纪末的便宜的针孔摄像机的引入,摄像机融入到了人们日常生活中。不幸的是,这种便宜是需要代价的:显著的畸变。幸运的是,这些变形都是常数,可以利用校
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目录一、图像概述:1.图像起源:1.1 什么是图像:1.2 模拟图像和数字图像:2.数字图像的表示:2.1 位数:2.2 图像分类:二、OpenCV概述:1.OpenCV概述:2.OpenCV-Python:3.OpenCV部署:三、OpenCV模块:一、图像概述:1.图像起源:1.1 什么是图像:        图像
最近《数字图像处理》课需要做图像去雾的工作,然后我们百度了一下,找到下面的链接(主要的方法有图像增强和图像复原两大类):http://www.cspmag.cn/jscx/spjk/201406/1336.html上面的代码是对何恺明博士《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》 一文的实现,但是没有使用soft mattin
       在OpenCV的“photo.hpp”中定义了一个inpaint函数,可以用来实现图像的修复和复原功能,inpaint函数的原型如下:void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );第
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漫水填充漫水填充是一个非常有用的功能。它经常被用来标记或者分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析。漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域,掩码会加速处理过程,或只处理掩码指定的像素点。floodFill() [2/2]int cv::floodFill (InputOutputArray image,   InputOutputA
图像滤波        这一章我们将继续讨论图像的基本操作。将讨论一些滤波理论和一些从图像中提取特征或抑制图像噪声的方法。        图形处理和计算机视觉之间有一条华丽丽的分割线。图形处理主要是通过不同的变换来呈现图形的不同表现。其通常呢,但不总是,是为了”显示”的目的,包括图像色彩空间的转换,锐化或模糊,改变对比
小知识:反色反色原理很简单,在一个rgb色彩空间中,可将任何一种颜色看成笛卡尔坐标中的一个点,对于任意点,反色就是计算以(128, 128,128)为中心时该点的对称点,比如rgb(100, 150, 200)对应的反色就是rgb(155, 105, 55)。 OpenCV优化:图像的遍历4种方式 我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点
转载 2024-04-22 11:32:20
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图像轮廓是具有相同颜色或者强度的连续点的曲线。固定阈值、自适应阈值、大津阈值。
原创 2023-07-09 09:15:33
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加载图像OpenCV中关于图像读写有两个函数imread与imwrite,imread加载的时候支持灰度图像、彩色图像、原始图像加载,默认情况下通过imread加载的图像都是三通道的BGR彩色图像。 但是实际上OpenCV支持加载任意通道的图像,首先来仔细再看一下imread函数Mat cv::imread( const String & filename, int
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