OpenCV教程3（python）图像的基础操作这里虽然题目是图像的基础操作，下面也是关于一些图像的像素操作，但其实在OpenCV3中，图像用的是numpy里的ndarray类型存储的，所以这里的一些操作与numpy联系更密切一点。在OpenCV中最常用的图像有RGB图像（彩色）和灰度图（包括二值图）。 RGB图像是一个长*宽*3的array类型数组，例如： 这是一个2*2的彩色图片，它的arra
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2024-07-19 15:42:14
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本部分,我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器-Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子以及Scharr滤波器。一、边缘检测步骤在具体介绍之前,先来一起看看边缘检测的一般步骤。1.【第一步】滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波,即采用离散化的高
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2024-01-20 00:55:36
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常用的五个函数(I/O)编辑
1. 图像载入函数
函数
cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下：
IplImage*
cvLoadImage( const char* filename,
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2024-05-24 06:43:16
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目录一、 OpenCV的Python接口二、 OpenCV基础知识2.1 读取和写入图像2.2 颜色空间 2.3 显示图像及结果三、处理视频3.1 视频输入3.2 视频读取到Numpy数组中 四、 跟踪 4.1 光流4.2 Lucas-Kanade算法引言 这里主要学习如何通过Python接口使用流行的计算机视觉库
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2023-06-16 08:44:23
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这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。示例代码地址：http://docs.opencv.org/3.0.0/examples.html（安装openCV时可框选） 目录简介Example运行截图Example分析Example代码 简介资料地址：http://docs.opencv.org/3.0.0/d0/d2a/cont
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2024-01-09 16:27:42
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1. 图像载入函数
函数
cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下：
IplImage*
cvLoadImage( const char* filename, int iscolor);
其中，filename 是待载入图像的名称，包括图像的
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2024-05-26 09:27:51
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在图像处理时，我们接触到的彩色以RGB居多，为了分析图像在某一通道上的特性，需要将图像的颜色通道进行分离，或者是在对某一颜色通道处理后重新进行融合。opencv提供了split()函数来进行颜色通道的分离，提供了merge()函数来进行颜色通道的融合。1.split()函数此函数的作用是将一个图像通道进行分离。split()函数定义：void split(const Mat& m, vec
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2024-04-14 16:25:09
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稳定性选择是一种基于二次抽样和选择算法相结合较新的方法，选择算法可以是回归、SVM或其他类似的方法。它的主要思想是在不同的数据子集和特征子集上运行特征选择算法，不断的重复，最终汇总特征选择结果。比如可以统计某个特征被认为是重要特征的频率（被选为重要特征的次数除以它所在的子集被测试的次数）。理想情况下，重要特征的得分会接近100%。稍微弱一点的特征得分会是非0的数，而最无用的特征得分将会
Python教程系列：http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415与C++的不同之处：http://developer.51cto.com/art/201003/187863_all.htmpython接...
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2014-01-11 10:28:00
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一、引言在前面几篇直方图相关的文章中介绍了直方图均衡、直方图匹配、局部直方图处理、基于直方图统计信息进行图像增强处理等图像处理与直方图相关的内容，本节将介绍利用OpenCV-Python和MATLAB进行直方图生成和展现相关实现。二、OpenCV图像直方图的计算在OpenCV中，图像的直方图计算使用函数calcHist，在C语言中，该函数有多种重载形式，参数也比较多，而在Python中则不一样。下
OpenCV 中的绘图函数学习使用 OpenCV 绘制不同几何图形你将会学习到这些函数：cv2.line()，cv2.circle()，cv2.rectangle()， cv2.ellipse()，cv2.putText() 等。代码上面所有的这些绘图函数需要设置下面这些参数：• img：你想要绘制图形的那幅图像。• color：形状的颜色。以RGB为例，需要传入一个元组，例如： （255,0,0
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2021-05-30 07:46:47
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改变图像大小意味着改变尺寸，无论是单独的高或宽，还是两者。也可以按比例调整图像大小。 这里将介绍resize()函数的语法及实例。 语法 函数原型 参数： 【可选】插值方式 其中插值方式有很多种： 通常的，缩小使用cv.INTER_AREA，放缩使用cv.INTER_CUBIC(较慢)和cv.INT
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2019-03-25 20:45:00
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resize是opencv库中的一个函数函数功能: 缩小或者放大函数至某一个大小resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize,
double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )参数解释：InputArray src ：输入，原图像，即待改变大小的图
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2024-04-25 18:51:42
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制出的那
原创
2022-11-17 00:07:52
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Wikipedia，自由的百科全书[编辑]python接口的差异在正常情况下, OpenCV的python接口和C语言接口基本一致. 但是, 对于python实现比较困难的地方, 一些函数和结构体可能会有不同.函数接口也尽量保持和C语言一致. 最大的差异是在函数通过参数来返回值的时候.由于python中有些基本的参数都不可改变的, 因此代替的方法是一次返回多个值.同样, 大部分的结构和C语言中也有
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2023-10-26 20:27:18
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上期我们一起学习了OpenCV中很重要的几个辅助对象，机器视觉算法(第7期)----OpenCV中很重要的辅助对象今天我们主要学习一下OpenCV中几个让人事半功倍的工具函数。除了前面我们学习的原始数据类型之外，OpenCV库还提供了一些专用功能，可用于更有效地处理计算机视觉应用中普遍出现的数学和其他问题。在库的环境中，被称为工具函数。工具函数包含数学操作，测试，错误生成，内存与线程处理，优化及其
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2024-04-26 11:17:07
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OpenCV库分为多个模块：opencv_core模块包含库的核心功能，opencv_imgproc模块包含主要的图像处理函数，opencv_highgui模块提供了读写图像和视频的函数以及一些用户交互函数。
读取图像：image=cv::imread("puppy.bmp");
if(image.empty()){
}显示图像：cv::nameWindow("Original
cvCircle(CvArr*img,CvPointcenter,intradius,CvScalarcolor,intthickness=1,intlineType=8,intshift=0)img为源图像指针center为画圆的圆心坐标radius为圆的半径color为设定圆的颜色，规则根据B（蓝）G（绿）R（红）thickness如果是正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，表示圆是否被填充
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2018-08-03 20:55:14
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图像处理里面缩放操作是比较常见的： 最近邻插值：类似简单映射的处理方式，目标图像w1，h1，原始图像w0，h0，则在目标图像上的点（x，y）的像素点实际对应原始图上（x*w0/w1，y*h0/h1）的像素点。优点是速度快，
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2014-01-27 11:27:00
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【1】inRange()函数 OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时针对多通道进行操作，使用起来非常方便！主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0），该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。函数原型（C++）：&
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2024-03-27 10:00:51
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