一、概述opencv4.0版本以后，加入了二维码定位解码的功能，其主要功能基于quirc开源库，下载地址GitHub。约1200行代码，识别与定位占了约800行，解码部分不作赘述，直接调用quric库解码。 之前版本不包括定位功能，也有博主做了相关的功能二维码特征定位，这篇中主要是根据二位码三个定位图案的轮廓特征取得三个定位点，由于三个图案都具有两个子轮廓，通过findcontours（）函数可以
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2024-03-18 19:31:00
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利用OpenCV的函数matchTemplate()实现在图像中寻找、检索、搜索模板图像【图像模板匹配】在博文 https://www.hhai.cc/thread-220-1-1.html 中我们利用直方图的反向投影原理可以寻找图像中具有某个直方图特征的部分。 但是有时候会遇到这样的情况：图像中某个部分的直方图与某个特征的直方图相同，但内容却完全不一样，这个时候我们通过直方图的反向投影原理找到的
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2024-03-15 14:17:38
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程序演示图：兔子要保卫自己的城堡家园(4个城堡)，右侧方随机出现罐来袭击，兔子需要瞄准并射击罐，从而保卫自己的城堡。【开始】安装Python如果你想在Windows系统下使用本教程，你需要安装Python。安装完程序后，在程序文件夹中有一个IDLE的文件，打开它就可以使用了。如果你是苹果电脑用户，并且安装了Python的话，打开终端(/Applications/Utilities/Terminal
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2023-12-01 21:48:34
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# 使用Java和OpenCV进行图案定位
在计算机视觉的领域中，图案定位是一个重要且实用的任务。在许多应用程序中，例如机器人视觉、自动驾驶、工业自动化等，能够准确识别和定位特定图案的能力至关重要。本篇文章将介绍如何使用Java和OpenCV库来进行图案定位，并提供一段代码示例，帮助读者更好地理解基本概念。
## 什么是图案定位？
图案定位指的是在图像中识别和定位特定的形状、纹理或其他特征。
原创
2024-08-03 09:46:39
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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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前两天发现一个好玩的网站，推荐给大家，里面有些项目大家都可以直接操作，下面分享一下网址 实验楼有兴趣的童鞋可以去看看我这个小渣渣，目前只get到一个项目，那就是图片转为字符画，接下来就分享给大家先上源码吧，python图片转字符画因为实验楼的项目都是在他们配置好的Linux系统下操作的，如果你们的电脑也是Linux的话，可以把他们的代码直接拿来运行，如果不是就需要加工了，这里我的电脑是M
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2024-06-12 11:25:13
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在渲染三角形的时候，我们都是通过指定顶点的颜色来渲染三角形颜色的。但是对于某些有复杂颜色的三角形，这样会非常麻烦。我们希望给一个图片，给一些坐标，让程序自己去找到对应的图像颜色。这个图片就是纹理。我们只需要告知三角形三个顶点所对应在纹理图片上的坐标，程序会自行将这些坐标内的像素映射到三角形上。这就是纹理的作用。纹理环绕方式纹理坐标的范围通常是从(0, 0)到(1, 1)，当纹理坐标超出了0~1怎么
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2024-09-29 21:30:47
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# 使用 PyAutoGUI 在图片中寻找指定图案
在日常工作和生活中，我们有时需要自动化一些任务，比如自动点击某个图标、完成特定的操作等。为此，Python 提供了许多强大的库，其中之一便是 PyAutoGUI。本文将介绍如何利用 PyAutoGUI 在图片中寻找指定图案，并提供相关代码示例。
## 什么是 PyAutoGUI？
PyAutoGUI 是一个跨平台的 Python 模块，用于
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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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
## 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 |
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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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# 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
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原创
2024-08-14 06:31:29
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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
通过阈值分割可以得到二值图，但往往会出现图像中物体形态不完整，变的残缺，或者有很多噪声点。可以通过形态学处理，使其变得丰满，或者去除掉多余的像素。常用的形态学处理算法包括：腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽运算和底帽运算。0. 结构元素opencv中可用的结构元素有三种：矩阵，椭圆形，十字架kernel = cv2.getStructuringElement(shape,ksize,an
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2024-09-12 04:16:02
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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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热力学温标是由威廉·汤姆森，第一代开尔文男爵于1848年利用热力学第二定律的推论卡诺定理引入的。它是一个纯理论上的温标，因为它与测温物质的属性无关。符号T，单位K（开尔文，简称开）。国际单位制（SI）的7个基本量之一，热力学温标的标度，符号为T。根据热力学原理得出，测量热力学温度，采用国际实用温标。热力学温度旧称绝对温度（absolute temperature）。单位是“开尔文”，英文是“Kel
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2024-08-29 17:49:40
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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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