1、均值滤波任意一点的像素值，都是周围N*N个像素值的均值如上图是一个图片的像素分布，红色区域226，红色可以作为周围NN个像素的均值 例：选取55的区域，红色区域的像素新值=蓝色背景区域像素值之和除25中间部分称为：核。每一个都是1/25， 核根据要取多少N*N决定 针对原始图像内的像素点，逐个采用核进行处理，得到结果图像. 使用函数：处理结果=cv2.blur（原始图像，核大小） 处理结果=c
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2024-04-12 20:20:38
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# 在iOS上实现OpenCV图像找不同的指南
在这篇文章中，我们将详细讨论如何使用OpenCV在iOS应用中找出两张图片之间的不同之处。这个项目将适合初学者，通过以下步骤将帮助你逐步完成这个工作。
## 工作流程
我们将整个项目分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-01 09:14:22
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文章目录前言一、试过的方法二、最终使用的方法1.先极坐标变换2.计算斜率总结 前言想了挺久，一直没解决这个问题。后面勉强解决了。一、试过的方法1.想用圆度来解决，后来发现圆度差值很小，完整的圆圆度0.89，然后有缺角的圆圆度0.88。 2.想用面积来解决，但是图片中每个圆大小不是一致的，是有一些差别的，也没办法。 3.多边形拟合、凸包都不合适。 4.想使用角点的数量来确定，发现也是不行。看下图二
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2024-06-07 07:19:14
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2024-03-25 21:01:25
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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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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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# 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
模板匹配(Template Matching)算法 模板匹配（Template Matching）是图像识别中最具代表性的方法之一。 它从待识别图像中提取若干特征向量与模板对应的特征向量进行比较， 计算图像与模板特征向量之间的距离，用最小距离法判定所属类别。 模板匹配通常事先建立好标准模板库。模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域。 所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子
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2024-01-09 18:53:03
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我们知道在c/c++语言中有int,float,double,char等基本数据类型，但这些在使用的时候还远远不够，所以在opencv中又定义了很多便于图形学计算的数据类型目录 一、Point1.定义2.直接受Point类支持的操作3.代码演示 二、Scalar1.定义2.直接受Scalar类支持的操作 3.代码演示 三、
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2024-07-25 19:43:31
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A. PIL模块1.Image类Image实例有5个属性：format : 返回图像格式(PNG,JPG,…)，如果图像不是从文件读取的，则值None mode : 返回图像的模式，常用模式有： L (luminance) 灰度图像，8位像素，表示黑和白 RGB 3x8位像素，为真彩色图像 RGBA 4x8位像素，有透明通道的真彩色 CMYK 4x8位像素，颜色分离，出版图像 P 8位像素，使用调
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2024-04-06 12:23:18
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kmeans简介kmeans是机器学习中的一种聚类算法，简单来说就是把在一个区域中的点进行分类，分类的类别由自己定。具体的数学原理大家可以在很多的blog中学习，在这里主要介绍opencv中python的实现。在这里给大家一个非常直观的链接https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/大家可以访问该网址。里面由D
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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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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前言：工程应用中时常用到视觉定位，比如电路板上都会预留一个定位点，便于设备识别坐标位置，便于SMT机器判断该将电子元器件贴到哪个位置。对于摄像头测试也是如此，测试手机或平板摄像头，通常会选一张固定的图纸，然后根据所拍摄的图片进行分析。由于环境存在误差，对图片不能千篇一律的按照固定位置解析，总是存在一定的角度倾斜，所以解析图片前，先进行视觉定位是必须要做的一步。本文通过OpenCV 开源图像库实现圆
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2023-11-07 07:42:09
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VisionWorks学习之 opencv和VisionWorks Primitives不同点算术运算滤波操作颜色转换自定义卷积图像积分图像扭曲Homography 下面来看一下opencv和VisionWorks原语的一些不同的地方，算法运算时二者的舍入有些区别，，滤波算法二者对边界的处理不一样，颜色转换使用的颜色标准不一样，VisionWorks需要指定一下颜色空间。自定义卷积有一些区别，
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2024-04-22 19:14:22
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点特征学习目标理解图像的特征知道图像的角点1 图像的特征大多数人都玩过拼图游戏。首先拿到完整图像的碎片，然后把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像。如果把拼图游戏的原理写成计算机程序，那计算机就也会玩拼图游戏了。在拼图时，我们要寻找一些唯一的特征，这些特征要适于被跟踪，容易被比较。我们在一副图像中搜索这样的特征，找到它们，而且也能在其他图像中找到这些特征，然后再把它们拼接到一起。我们的这些
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2024-05-20 23:08:52
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1 for (int y = 0; y < testImage->height; y++)
2 {
3
4 uchar * ptr = (uchar *)testImage->imageData + testImage->widthStep * y;
5
6 for (int x = 0; x < testImage-&g
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2024-02-23 13:23:57
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我们在前面的章节里讲过边缘检测，本章所说的轮廓是基于边缘检测的。我们之前所做的边缘检测，结果只是基于像素的，而很多时候，我们可能需要对轮廓进行一些几何操作，例如分析区域是否连通，求出轮廓的凸包，判断一个点是不是在轮廓内，等等。我们先来看两种生成轮廓的方法，再看对轮廓的一些应用。一、从边缘得到轮廓虽然轮廓似乎就是边缘，但实际上，OpenCV只能从二值图得到轮廓，边缘被看成是非常窄的区域（宽1个像素）
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2024-03-28 17:23:21
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程序调用了OpenCV4Android 2.4.9，低版本应该也可以实现。
使用JNI编程。
xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
android:orientation="vertical" &g
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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