我猜测可能是因为我修改opencv的默认安装路径，导致这个问题，于是百度CMakeList.txt该如何修找opencv4的库。slam十四讲里面，CMakeList寻找opencv4库的语句：find_package( OpenCV 4 REQUIRED ) cmakelist.txt：cmake_minimum_required( VERSION 3.2 )project( imageBa
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2021-02-27 12:37:57
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最简单的霍夫变换是在图像中识别直线。在平面直角坐标系(x-y)中，一条直线可以用下式表示。 y=kx+b 对于直线上一个确定的点(x_0,y_0)，有：y_0=kx_0+b 这表示参数平面(k-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面中的
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2024-03-13 16:06:01
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图像梯度算子简介 相信只要是懂些图像处理的知识，都知道图像梯度的含义。不知道是否考虑过为什么图像梯度如此广泛认知与使用？为什么不使用图像纹理、图像色彩、图像相位等等，在这里我并不是说上述除了图像梯度之外，其它的图像信息不重要，我只是想说图像梯度最为广泛的被研究与使用。下面我们来看一幅图像：
从上图坐标为灰度图像，右边为Laplacian算子提取的图像梯度图；现在我们来看一下左边图片中
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2024-04-18 09:22:14
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## 使用 OpenCV 在 Python 中实现寻找方形的流程指南
在计算机视觉中，寻找特定形状（如方形）是一项常见任务，而 OpenCV 是执行此类任务的强大工具。以下是实现这一功能的具体步骤：
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| ---- | ----------
在这篇博文中，我们将讨论如何使用 Python 和 OpenCV 进行模式匹配（pattern matching），这是一项在计算机视觉领域中广泛使用的技术。无论你是要在图像中找到特定的图案，还是进行模板匹配，掌握这一技术都是至关重要的。下面，我们将详细讲述环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。
### 环境配置
在开始之前，我们需要先配置好环境。确保安装了 Python
插入头文件：#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
using namespace cv;声明全局变量:Mat img;
int threshval = 160; //轨迹条滑块对应的值，给初值160声明定义轨迹回调函数:static void on_trackba
# 使用 OpenCV 寻找拐点（拐点检测）的方法
在图像处理和计算机视觉的领域，寻找图像中的拐点（也称为关键点或角点）是一个重要的任务。拐点通常指的是图像中方向发生显著变化的位置，常见于边缘、轮廓等特征区域。利用 OpenCV 库，我们可以很方便地实现拐点检测。本文将通过一个简单的 Python 示例，逐步展示如何使用 OpenCV 来寻找图像中的拐点。
## OpenCV 简介
Open
原创
2024-08-14 06:31:29
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计算机视觉相关的东西很久没有更新了，今天的专栏教大家快速实现一个静态图像人脸识别的脚本，很有意思，也很容易上手。我用的语言依旧是python，使用的库是OpenCV。先来看一下做完的效果。(1)脚本实现代码import cv2
# the path of target image for face detection
imagePath = r"./image/RENLIAN.jpg"
faced
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2024-10-12 10:01:06
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目标• 联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象。基础还记得上一节我们做了什么吗？我们使用一个查询图像，在其中找到一些特征点（关键点），我们又在另一幅图像中也找到了一些特征点，最后对这两幅图像之间的特征点进行匹配。简单来说就是：我们在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置。这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的 找到（查询图像
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2024-06-22 18:47:36
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目标在这一章当中，我们将了解SURF的基础我们将在OpenCV中看到SURF函数理论在上一章中,我们看到了SIFT用于关键点检测和描述符。但相对缓慢,人们需要更多的加速版本。2006年,三个人,H .Tuytelaars,T. and Van Gool,L,发表了另一篇论文,“SURF:加速健壮的特征”,引入了一种名为“SURF”的新算法。正如名字所表明的那样,它是一个加速版本的SIFT。在SIF
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2024-08-29 17:39:59
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# 寻找矩形的方法
## 引言
在图像处理领域，寻找矩形是一项常见且重要的任务。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库来实现寻找矩形的功能，以解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设我们有一张包含多个矩形的图像，我们需要编写程序来识别并标记这些矩形的位置。
## 解决方案
我们可以通过以下步骤来实现寻找矩形的功能：
1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 使用Canny边缘检测算
原创
2024-05-10 03:43:02
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本文接着上一篇 《自动车牌识别（ANPR）练习项目学习笔记1（基于
opencv）》 继续做笔记C. SVM分类算法的原始数据准备、训练和判别上一篇结束的时候获得了 vector<Plate> 类型的 posible_regions ， 里面存放了被认为有可能是牌照区域的Plate。Plate类没有搞明白，但是这里要用到的 posible_regions[i].plateIm
# 在Android中使用OpenCV寻找矩形轮廓
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，因其强大的功能被广泛用于图像处理和计算机视觉应用。在Android开发中，结合OpenCV来寻找图像中的矩形轮廓是一个非常实用的技能。本篇文章将介绍如何在Android应用中使用OpenCV寻找矩形轮廓，并提供相关的代码示
# Python OpenCV 特征点寻找
## 介绍
在计算机视觉领域中，特征点寻找是一项非常重要的任务。特征点是图像中具有独特性质的点，它们可以用来描述和识别图像中的物体或场景。Python的OpenCV库提供了一些强大的工具来寻找和提取图像的特征点。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来进行特征点寻找的基本操作。
## 安装OpenCV
在开始之前，首先需要安装OpenCV库。可
原创
2023-08-28 08:11:43
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# 使用 OpenCV 和 Python 寻找最大轮廓
## 引言
在图像处理领域，轮廓检测是一项非常重要的技术。它可以帮助我们找到图像中的形状、边缘和特征。在很多应用中，比如目标识别、物体追踪等，找到最大轮廓往往是一个核心任务。本文将介绍如何使用 OpenCV 库和 Python 编程语言找到图像中的最大轮廓，并给出详细的代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 环境准备
在开始之前
原创
2024-09-10 06:09:04
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# 检测重复结构的应用：Python OpenCV
## 概述
Python OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理、分析和识别等各种任务。其中一个常见的应用就是寻找图像中的重复结构。重复结构是指在一个图像中以某种方式重复出现的图案、纹理或形状。在许多领域，如纹理分析、图像合成和复杂对象的检测中，寻找重复结构都是一个重要的任务。
在本文中，我们将介绍如何使用 Pytho
原创
2023-09-28 14:05:20
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继续搬砖，opencv的core模块下的第六部分基本绘图： 我们打算画两个例子（原子和赌棍）， 所以必须创建两个图像和对应的窗口以显示。 /// 窗口名字
char atom_window[] = "Drawing 1: Atom";
char rook_window[] = "Drawing 2: Rook";
/// 创建空全黑像素的空图像
Mat atom_image = Mat::
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2024-08-06 09:54:13
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本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中Harris角点检测相关的知识点，学习了OpenCV中实现Harris角点检测的cornerHarris函数的使用方法。此博文一共有两个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。依然是先看看程序运行截图： 一、引言：关于
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2024-01-09 18:23:06
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特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。这一次先介绍特征点检测的一种方法——FAST（features from accelerated segment test）。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以
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2024-03-26 16:33:42
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经过两周opencv的学习，作者对opencv有了一些自己的理解和心得，总结出一套较为实用提取图像轮廓的方法。操作步骤：1、图像锐化。图像锐化的目的是为了要增强图像中对比度，这样可以使提取轮廓的效果，让轮廓显现的更明显。这里我们使用拉普拉斯算子遍历图像，预先定义矩阵：Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 1, 1, 1, 1, -8, 1, 1, 1, 1);运用fi
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2023-09-04 14:27:51
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