平台：windows10+vs2013版本：openCV3.1.0参考的博客：http://wiki.opencv.org.cn/index.php/%E6%91%84%E5%83%8F%E5%A4%B4%E6%A0%87%E5%AE%9A 对摄像机进行标定可以使用直接使用摄像头也可以事先拍好照片，本文采用的是事先拍好照片，这里的照片采用的是openCV2.4.10版本自带的图片。图片的
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2024-04-29 14:59:17
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# Python OpenCV 图像位置识别
## 1. 引言
在如今的计算机视觉领域，图像位置识别是一项关键技术。它可以帮助计算机理解并定位图像中的重要元素。Python 是一种极为流行的编程语言，因其简洁易用与功能强大而受到广泛欢迎。结合 OpenCV（开源计算机视觉库），我们可以实现图像的位置识别任务。
在本文中，我们将探讨如何使用 Python 和 OpenCV 实现简单的图像位置识
进行角点检测之前先要理解一下什么是图像特征以及图像特征为什么很重要。比如下图： 给出了大图中的ABCDEF六个小图：A和B是平面，很多地方都存在，很难找到这些图的准确位置。C和D相对容易找到一些，因为它们是大图中的边缘，可以找到近似位置，但是找到准确位置还是很不易，因为沿着边缘很多位置都一样。E和F和容易被找到，因为它们是图像的角点，角点地方的图，不论往哪个方向移动结果都会有很大不同，因此可以把角
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2024-03-08 13:38:12
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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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2.4 颜色深度转换通常，有必要将具有一种颜色深度的位图表示到具有不同颜色深度能力的设备上。当然，如果目标设备具有比位图更好的颜色，则没有问题，因为可以精确地表示位图。在目标具有不同和较低功能的相反情况下，必须将位图转换为能够提供最佳表示的内容。作为示例，考虑在单色（黑白）设备上表示灰度图像的问题。这是通过使用可变数量的黑色和白色像素来表示灰度级来实现的。幸运的是，黑白设备通常具有比位图高得多的分
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2024-04-11 13:36:22
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前言 在上期的文章(【图像篇】OpenCV图像处理(六)---图像混合VS按位运算)中,我们学习了图像混合的实际操作，其实就是图像按照不同权重的叠加，今天我们继续来学习别的图像处理知识点-图像平移VS图像旋转。图像平移一、图像平移简介 简单的说图像平移就是对图像像素进行操作，从而实现图像左右上下平移的功能，其实图像平移也是
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2024-04-19 08:58:43
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 我们将结合特征点匹配和寻找单应性的方法，使用calib3d模块在复杂的图像当中寻找已知目标。基础：这里简单说一下什么事单应变换，如果有说的不对，还请各位看官斧正。一般来讲，二维的图像变换可以分成这几类等距变换：简单的说就是对一个图像使用旋转、平移等操作。对应的矩阵也是旋转平移的矩阵相似变换：把等距变换再加上一个尺度，支持
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2024-05-03 13:33:46
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Opencv基础之①图像读取和显示（Python实
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2024-04-16 11:25:39
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图像的边缘 图像的边缘从数学上是如何表示的呢？ 梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化了。用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形。下图中灰度值的“跃升”表示边缘的存在： 使用一阶微分求导我们可以更加清晰的看到边缘“跃升”的存在(这里显示为高峰值)： 通过定位梯度值大于邻域的相素的方法找到。 卷积 卷积可以近似地表示求导运算。 那么卷积是什么呢？卷积是在每一个图像
作者： Parul Pandeyhttps://linux.cn/article-10679-1.html
以下提到的这些 Python 工具在编辑图像、操作图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻
我的论文方向目前是使用单目摄像头实现机器人对人的跟随，首先单目摄像头与kinect等深度摄像头最大的区别是无法有效获取深度信息，那就首先从这方面入手，尝试通过图像获取摄像头与人的距离。在网上看了几天关于摄像头标定和摄像头焦距等原理的文章，然后通过这篇文章真正启发了我：用python和opencv来测量目标到相机的距离:主要的测距的原理是利用相似三角形计算物体到相机的距离。在这里我的环境为: Ubu
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2024-05-01 15:09:15
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图像轮廓与图像分隔修复（7）：图像的矩一，矩的计算:momentsO)函数；二，计算轮廓面积:contourArea()的数；三，计算轮廓长度: arcLength()函数；四，综合示例程序:查找和绘制图像轮廓矩；一，矩的计算:momentsO)函数moments()函数用于计算多边形和光栅形状的最高达三阶的所有矩。矩用来计算形状的重心、面积，主轴和其他形状特征,如 7Hu不变量等。
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2024-04-03 20:10:25
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对图像的像素进行操作，我们可以实现空间增强，反色等目的。让我们先来看一下内存空间中图像矩阵，也就是Mat的矩阵数值部分是怎么存储的：如果图像是一幅灰度图像，他就像这样，从左到右，从上到下，依次是矩阵的每一行每一列，这时候矩阵M(i,j)的值自然就是当前点的灰度值了。而对于一幅彩色图像，由于它的像素分量channel并不是一个，所以每一列又分为了几个channel。拿常见的RGB图像来说，就像这样：
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2023-08-23 13:13:28
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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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2024-02-27 19:58:28
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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
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2024-03-01 19:13:58
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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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2024-02-29 14:42:34
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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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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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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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