【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++）：&
使用rowRange和colRange函数或者vconcat和hconcat函数来实现图像图拼接操作1.rowRange和colRange函数这两个函数在Mat头文件中#include <opencv2/core/mat.hpp>rowRange():Mat cv::Mat::rowRange ( int startrow,
int endrow
本文是 OpenCV图像视觉入门之路的第6篇文章，本人详细的解决了RGB转HSV，HSV通过AI来进行HSV转 inRange() 函数的范围值操作，简单全面的解决了OpenCV对于图像中某个颜色的分析工作，本文通过识别红色区域和蓝色区域来编写示例程序和博客，也讲述了各种操作，例如：RGB转HSV、转换工具、公式
Github地址：
https://www.dasuda.top/index.php/2020/05/10/deltacvzhicpusuanfayouhuainrange/www.dasuda.top
OpenCV中的inRange()OpenCV中的inRange()函数常常用来对图像的各个通道进行阈值分割，但是当图像尺寸过大时，该步骤较为耗时，故我们使用SIMD指令集
图像载入、显示、保存函数： 1 图像载入函数:imread() Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径（绝对路径和相对路径） flags是int类型的变量
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）#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include <vector>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat M = (cv::Mat_<double>(3,
原创
2022-01-25 11:18:43
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接触图像领域的应该对于opencv都不会感到陌生，这个应该算是功能十分强劲的一个算法库了，当然了，使用起来也是很方便的，之前使用Windows7的时候出现多该库难以安装成功的情况，现在这个问题就不存在了，需要安装包的话可以去我的资源中下载使用，使用pip安装方式十分地便捷。 今天主要是基于opencv模块来
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2023-10-04 13:38:32
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常言道“温故而知新”，写此文章就是对自己目前学习内容的小小的总结与记录。本文力求用最简洁的语言，详细的代码将此部分内容讲解清楚，但由于博主同样是刚刚接触OpenCV，或许表达上有些瑕疵，还望读者能够指教探讨，大家共同进步。 博主机器配置为：VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit。若本文能给读者带来一点点启示与帮助，我就很开心了。====================分割线==
一、cv2.getPerspectiveTransformcv2.getPerspectiveTransform(src, dst) → retvalsrc：源图像中待测矩形的四点坐标sdt：目标图像中矩形的四点坐标一、cv2.warpAffine放射变换函数，可实现旋转，平移，缩放；变换后的平行线依旧平cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst=None, f
OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取 利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。1、实现原理 先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像，然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask，最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。2、使用的函数简述 (1) cv.cvt
文章目录一、背景消除建模（BSM）与对象
原创
2021-09-09 09:46:49
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GPU版本：#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
cv::Mat img = cv::imread("image.png", IMREAD_GRAYSCALE);
cv::cuda::GpuMat dst, src;
src.upload(img);
cv::Pt
- (void)removeObject:(id)anObject inRange:(NSRange)aRange
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2014-10-17 14:39:00
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一、python2中有range和xrange，这两个有什么区别？ 不同： 1、在python2中，range得到的是一个列表，占用内存比较大 2、在python2中，xrange得到的是生成器对象，占用内存比较小 相同： 它们的使用都是一样的，比如都可以用for循环遍历所有的值 补充： python3中没有xrange，有range，但是python3中的range相当于python2中的xra
atitit.颜色查找 根据范围 图像处理 inRange 使用opencv的inRange 结果又问题，不能找到。调整多次，麻烦，只好使用java实现。 原理就是判断范围，如果是的设置为白色，否则黑色。 /atiplat_img/src/com/attilax/img/CoreImg.java public static BufferedImage inRan
原创
2021-09-16 17:26:49
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在机器视觉中，经常听到两个名字：角点、特征点。出现频率比较高的：角点检测、特征点匹配。 那么问题来了，角点和特征点到底什么关系？ **图像的特征点（feature point）**是指图像中具有鲜明特性并能够有效反映图像本质特征能够标识图像中目标物体的点。（反应图像特征的点） **图像的角点（corner point）**作为图像关键的局部结构特征，通常被描述成灰度强度变化不连续的点，被称为灰度图
##1、起源 OpenCV作为强大的计算机视觉开源库，很大程度上参考了MatLab的实现细节和风格，比如说，在OpenCV2.x 版本以后，越来越多的函数实现了MatLab具有的功能，甚至干脆连函数名都一模一样（如 imread, imshow,imwriter等）。这一做法，不仅拉近了产品开发与学术研究的距离，并极大程度的提高了开发人员的研发效率，不得不说，Intel公司真的是一个伟大的公司。在
SIFT原理详解尺度空间的表示高斯金字塔的构建高斯差分金字塔空间极值点检测尺度变化的连续性特征点特征点的精确剔除不稳定的边缘响应点特征点方向赋值生成特征描述SIFT的缺点OpenCV 函数参考文章 上一篇文章介绍的特征检测器已经可以较好地解决方向不变性问题，即图像旋转后仍能检测到相同的特征点。这篇文章介绍 SIFT 特征检测器，下一篇文章介绍对 SIFT 的改进 SURF 特征检测器，可
cv::matchShapes()函数的使用在老版本的OpenCV中，该函数的原型为cvMatchShapes（），其使用方法可以参考博客： 在OpenCv3及以上的版本中保留了cvMatchShapes（）函数；但这里主要介绍与其功能一样的matchShapes（）函数，相比与之前的版本，该函数使用起来更加方便，对向量和Mat类的支持度更好。1.参数解释 参考网站：https://docs.op
GetDocument()使用视图对象是用来显示文档对象的内容，函数GetDocument()用于获取当前文档对象的指针m_pDocument.而函数OnDraw()是一个虚函数，负责文档对象的数据在用户视图区的显示输出。在向导生成的成员函数OnDraw()中调用了函数GetDocument().通过获取的文档类指针可以在视图中显示文档内容。BOOL CDicomTestDoc::OnOpenDo
