提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、两种分割思想二、使用步骤源码总结 前言提示：项目需要识别实时采集图片，识别图片中浮点数想法如下，采取CV来处理图片，处理的图片进行轮廓分割（这里采用了两种方式）一种为mat数据主动切割识别，一种为CV自带轮廓分割。一、两种分割思想首先图片进行灰度处理然后图片进行二值化开始图片分割采集出图片的Mat数据，按行列来读取，
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2024-02-22 00:44:40
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在进行图像识别时，常需要检测图像的边缘信息。即边缘灰度值急剧变化的地方，一般是北京和前景物体的交界处。由于边缘处的灰度值急剧变化特性，可以利用离散数列的差分(相当于连续函数的导数)来识别边缘。目前常用的边缘检测算法大多数是通过梯度方向导数求卷积的方法，常用的卷积算子有常用卷积算子：Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Scharr算子、canny边缘检测算法非常用卷积算子：Lap
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2024-03-25 18:14:15
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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一、基于OpenCV的边缘检测 针对二维图像的边缘检测一般步骤：滤波（边缘检测是基于图像强度的一阶与二阶导数，但导数对图像噪声敏感，需要采用滤波器过滤掉噪声），增强（增强边缘是确定图像各点领域强度的变化值，并通过梯度幅值凸显出来），检测（图像领域各点的梯度表征这图像的边缘，但还有部分点非边缘需要进行筛选，通过阈值化方法可实现）。 &
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2024-05-04 23:15:53
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平台：32位Win7操作系统+VS2012+OpenCv2.4.4 实验目的：通常我们可以应用某种方式变换，用输出来覆盖输入变量，但是这并不是总是行得通的。具体来说，有些操作输出的图像比输入的图像相比，大小/深度/通道数目都不一样。 故，我们希望对一些原始图像进行一系列操作并且产生一系列变换后的图像。在Opencv中有几个封装好的函数很有用，这些函数既包含输出图像内存空间分配，同
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2024-04-28 09:32:27
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图像：OpenCV中，图像是存储在矩阵格式中的数字序列。图像中的每个点称为像素。每个像素可以存储一个或多个值。如果图像是二进制图像（只有黑白灰三色），那么只有一个值（0或1）。彩色图像可以存储三个值，这些值可以是介于0到255之间的整数，不过在另一种彩色图像中是0到1的浮点数。Mat：OpenCV中矩阵用Mat类来实现。而Mat类不仅用来存储图像，还可以存储任意大小的不同类型的矩阵。还可以存储代数
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2024-04-29 22:48:27
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opencv进行5种图像变化：一、高斯噪声：#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include "../../opencv/build/include/opencv2/highgui/highgui_c.h"
using namespace cv;
using namespace std;
void gauss
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2024-04-02 20:24:54
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第7章 图像变换7.1 基于OpenCV的边缘检测7.1.1 边缘检测的一般步骤1.滤波：边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数，导数对噪声敏感，所以要滤波 2.增强：确定图像各点邻域强度的变化值，将有显著变化的点凸显，可通过计算梯度幅值确定 3.检测：某些特定应用中梯度值较大点不为边缘点，通过阈值化方法检测进行取舍7.1.2 canny算子1.主要评价标准： （1）低错误率：减少噪声误报
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2023-12-10 08:15:23
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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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一：噪声类型与去噪声方法介绍图像去噪在二值图像分析、OCR识别预处理环节中十分重要，最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的，常见的噪声类型有如下：椒盐噪声高斯噪声泊松噪声乘性噪声OpenCV中有多个可以降低图像噪声、对图像实现平滑滤波的函数，最常见的就是均值模糊与高斯模糊，它们都可以在一定程度上减低上述几种噪声，另外还有中值模糊、双边模糊、非局部去噪等函数方法
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2024-09-12 10:37:50
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作者 | 小白介绍跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓，基于HSV颜色值。轮廓：突出显示对象的图像片段。例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。在继续下面的操作之前，请在系统中安装OpenCV。打开命令提示符并键入pip install opencv-python步骤1：从相机读取数据import cv
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2024-04-23 21:37:57
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本文对前面的几篇文章进行个总结，实现一个小型的图像检索应用。一个小型的图像检索应用可以分为两部分：train，构建图像集的特征数据库。retrieval，检索，给定图像，从图像库中返回最类似的图像构建图像数据库的过程如下：生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary)
提取图像集所有图像的sift特征对得到的sifte特征集合进行聚类，聚类中心就是Vocabulary对图像集中的图像重新编
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2024-02-26 11:05:28
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参数说明： IplImage *workImg-当前全局变量,表示正在显示的图片。 downleft, upright- 检测出的阴影部分矩形框的两个对角顶点。 from: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7334043
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2016-04-10 14:06:00
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在opencv中图像有时候过大导致进行操作时候信息量过大，耗时较长，一般可以将图像压缩，然后根据进行初步信息搜索，减少搜索范围，然后定位可能搜索区域进行再次分析。opencv有对图像进行放大（向上采样）和缩小（向下采样）两个函数PyrUp()和PyrDown()，可以直接操作。当然放大与缩小图像也有resize()函数，不过resize()的实现方式主要是各种插值法，而PyrUp和PyrDown用
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2024-06-26 15:48:43
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图像变换值卷积
cvFilter2D -
在空间域中卷积的运算次数为N^2*M^2（其中N为图像的长宽，M为卷积模板的长宽）。但OpenCV有优化的设置。因为在频率域的卷积计算复杂度正比于N^2*log(N)。因此，OpenCV会根据核的大小自动决定是否做频域内的卷积。并且即使在空间域卷积，OpenCV的代码都有系统的优化过。
cvSobel
书上说 OpenCV 通过在cvS
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2024-05-27 17:17:08
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题外话：像素大战，感兴趣的可以去看这个电影，就能更好的理解像素是个什么东东。像素（pixel）：由Picture图像和Element元素组成，是图片视频的基本单元。也就是我们通常说的分辨率。当图片尺寸以像素为单位时，每一厘米等于28像素，比如15*15厘米的图片，等于420*420像素的长度。 在
opencv
中经常出现通道，所以在单通道、多通道下的图像的像素是这样表示的 图画的不好看，明天
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2024-10-15 22:17:43
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图像修补目标在本章中， 将学习通过 inpainting的方法清除旧照片中的小噪音等学习OpenCV中的修复函数基础大多数人的家里都会有一些旧化的照片，上面可能有黑点、折痕、笔画等。大多数人都想将其还原成原先的样子。但不能简单地在绘画工具中擦除它们，因为擦除操作只是简单地用白色结构代替黑色结构，这是没有用的。在这些情况下，将使用一种称为图像修复的技术。基本思想很简单：用附近的像素替换那些不良区域，
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2024-04-24 09:50:39
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本篇文章为作者在学习使用OpenCV库时遇到的问题及处理流程，如有帮助还请多多点赞目录一、配置python环境二、下载安装opencv（一）在python安装opencv库（二）测试opencv库是否安装成功三、常见安装问题及解决方法（一）下载超时（二）pip版本过低一、配置python环境安装配置python环境在作者上一篇文章中有详细步骤：配置python环境过程故本篇不会详细讲配置pytho
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2024-01-08 14:33:14
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文章目录1.图像载入1.1 `imread()`2.图像显示2.1 `namedWindow()`2.2 `imshow()`3.图像输出3.1 `imwrite()` 1.图像载入1.1 imread()
Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );从文件中加载图像。参数说明：
filename：要载入的
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2024-02-20 17:22:19
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OpenCV与图像处理学习十二——图像形状特征之HOG特征一、图像特征理解1.1 颜色特征1.2 纹理特征1.3 形状特征1.4 空间关系特征二、形状特征描述2.1 HOG特征2.1.1 基本概念2.1.2 HOG实现过程2.1.3 代码实现 前面介绍了图像的基础知识、基本处理方法以及传统图像分割的应用，下面的笔记将介绍图像特征与目标检测部分的应用，知识脉络如下所示：一、图像特征理解图像特征是图
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2024-04-23 21:30:39
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