1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；
7、cvCreateFileC
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2024-05-31 15:40:40
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1、图像卷积：用一个小于图像的矩阵窗口在图像上按照一定的步长移动，在窗口覆盖的图像对应区域内，将对应像素点与窗口权值进行乘法操作，再将所有的乘积相加再除以窗口尺寸，作为该步移动的输出。这里的窗口一般被称为卷积核（kernal），卷积核中的元素被称为权值。注意，当输入图像通道数为多个时，对应的卷积核也有同样的通道数量。API： 这里的blur函数步长始终为1。代码：void Q
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2024-10-25 12:59:12
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本节用来总结SLAM学习过程中，用到的重要的opencv函数
CalcopticalFlowPyrLK()功能使用具有金字塔的迭代Lucas-Kanade方法计算稀疏特征集的光流。void cv::calcOpticalFlowPyrLK (
InputArray prevImg,
InputArray nextImg,
InputArray prevPts
OpenCV 图像卷积2.1 图像卷积2.2 均值滤波2.3 中值滤波2.4 高斯模糊2.5 Sobel算子2.6 拉普拉斯算子2.7 Canny边缘检测算法2.8 双边滤波2.9 锐化滤波 最近因项目需要加上自己的兴趣，需要用一些opencv相关的东西，虽然之前零零碎碎学习过一些，但是很久不用就忘了，打算写篇文章总结一下学习的过程以及一些常用的函数。类似的博文有很多，但还是觉得自己总结一编印象
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2024-07-10 11:12:00
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两图像间的像素操作cv::bitwise_and() 函数原型//像素求“与”运算
CV_EXPORTS_W void bitwise_and(
InputArray src1,
InputArray src2,
OutputArray dst,
InputArray mask = noArray()
);cv::bitwise_or() 函数原型//像素求“或“运算
CV_EXPO
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2024-02-23 09:25:58
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1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作； 5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存； 6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件
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2024-04-07 00:02:41
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之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结，本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结。scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现，仅仅重写了算法了接口部分。1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类，一类是分类的算法库，
均值滤波和高斯滤波详细解读1:均值滤波在上一篇博文–方框滤波中，我们介绍了方框滤波的内核： 而我们今天的第一个主角——均值滤波，就是方框滤波的一种特殊情况均值滤波是一种最简单的滤波操作，输出图像的每一个像素值，是核窗口内输入图像对应像素的平均值，均值滤波算法的主要方法就是：用一片图像区域的各个像素值的均值来代替原图像的像素值，我们需要对图像中的目标像素给出一个模板（内核），这个模板包括了该目标像素
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2024-08-05 23:10:16
356阅读
如果你看过我的《跟我学UML》系列的文章，你会发现其中的UML图画得很“酷”，不是吗？那是因为所使用的工具很好的缘故，因为它完全遵循UML2.1版本的规范。我用的是专业版，当时采购它可是花了大约￥8000。这软件当然不是我自己买的，而是大约2年前单位出钱买的，由于过了维护期，所以版本一直没有升级，现在还在用6.3版，而从官网上了解到最新的应当是7.0版了。
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原创
2009-08-26 21:38:08
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带起耳机，倾听着他们歌曲，看着他们的歌词。幻想有一天可以向他们一样站上自己的舞台，哪怕是一个极小的舞台我也乐意。有的时候想着想着，哭了。真的怕。
我爱音乐，曾经也想过放弃。但是终究还是有一种感觉，一直激励着我不能放弃。就算跪着，也要走下去。就算在今后的日子里，再苦再累。我绝对不会放弃，因为有一个少年激励着我，鼓励着我。还有一群闺蜜们支持着我。为了他们我要很努力很努力的坚持
原创
2013-02-27 16:13:59
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# 了解Java中的函数创造
在Java中，函数（亦称方法）是构成程序的基础单元。函数通过封装特定的逻辑或操作，简化程序的复杂性。本文将深入探讨Java中函数的创造，包括如何定义函数、调用函数，以及在实际应用中的示例。同时，我们还会通过序列图和甘特图来可视化函数的操作过程。
## 一、什么是函数？
函数是一组可以重复利用的代码，具有特定的功能。它可以接收输入（参数），并返回输出。Java中的
原创
2024-09-23 05:54:23
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一起来玩玩吧。
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2021-07-19 14:53:30
535阅读
这一节来真正进入opencv的源码分析中，本次分析的函数是GaussianBlur()，即高斯滤波函数。在前前面博文《opencv源码解析之滤波前言2》： 这里我们分析源代码不需要深入到最底层，我们只需分析到函数crea
最新CPU天梯图较之以往没有太大的变化，前十位置还是那几款。但是继阿里之后，腾讯也开始准备自己制作芯片了，毕竟自研AI芯片的诱惑还是很大的，2020年有不少的厂商都推出了新鲜美味的显卡，有些是老卡翻新做性价比。有的则是为了更进一步，在原有的基础上升级。1、CPU天梯图2020年最新版 500元以下价位推荐型号：Intel 酷睿i3 4170，AMD Ryzen 5 1400（这
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2021-08-30 13:32:23
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# 使用 OpenCV Python 创建新图像的完整指南
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉的各种应用。今天，我将教你如何使用 OpenCV 和 Python 创建新的图像，并且我会详细解释每一步的流程以及相应的代码。
## 流程概述
首先，我们来看看整个过程的步骤：
| 步骤 |
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；
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2024-04-12 09:40:26
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核方法 核方法 是一类把低维空间的非线性可分问题，转化为高维空间的线性可分问题的方法。核方法不仅仅用于SVM，还可以用于其他数据为非线性可分的算法。核方法的理论基础是Cover's theorem，指的是对于非线性可分的训练集，可以大概率通过将其非线性映射到一个高维空间来转化成线性可分的训练集。 S
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2020-05-31 13:41:00
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问题的引入 对于线性可分或者线性近似可分的数据集， 线性支持向量机可以很好的划分，如图左。但是，对于图右的数据集呢？很显然， 这个数据集是没有办法用直线分开的。 我们的想法是 在低维空间中不能线性分割的点集，通过转化为高维空间中的点集时，很有可能变为线性可分的 。 插个题外话：看过《三体》的小伙伴们
原创
2021-08-06 09:39:26
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核函数（Kernels）考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题，特征是房子的面积x，这里的x是实数，结果y是房子的价格。假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线，那么我们希望使用x的三次多项式来逼近这些样本点。那么首先需要将特征x扩展到三维，然后寻找特征和结果之间的模型。我们将这种特征变换称作特征映射（feature mapping）。映射函数称作，在这个例子中我们希望将得到的特
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精选
2014-10-19 16:28:01
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