本篇文章用来记录花一天时间将扩展模块加入opencv，为了避免大家迷路，特写此博客帮助大家顺利搞定opencv扩展模块版本：VS2017、CMake3.12.3、OpenCV3.4.7安装OpenCV时的环境配置以及扩展模块的编译对于多数新手来说都是令人头疼的问题，希望通过这篇文章可以帮助新手们一次搞定OpenCV的安装与扩展模块编译问题。第一步：安装软件1、安装VS（这里用的版本是VS2017）
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2024-08-26 11:56:21
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opencv图像旋转--矩阵旋转和仿射变换相比较这段时间在用opencv实现一些图像基本功能，旋转啊，对比度，亮度增强等，在该篇文章做的实验时图像旋转时，发现有两种方法（我这里都会介绍），我将两种方法处理结果情况作对比，对比发现仿射变换做的旋转效果比点位移旋转要好很多。 点位移基本思路就是旋转后图像每个点坐标以及像素对应旋转之前点的坐标以及像素。 图像仿射变换就是利用opencv2库函数warpA
# 使用 OpenCV Python 实现边界提取
在计算机视觉领域，边界提取是一项常见而重要的任务，它可以帮助我们识别图像中的物体。今天，我将带你学习如何使用 OpenCV 和 Python 实现图像的边界提取。以下是我们实现这一目标的基本流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|---------------|
# 使用 Python 和 OpenCV 实现边界提取
边界提取是计算机视觉中的一种基本任务，通常用于物体检测和图像分析。对于刚入门的开发者来说，使用 Python 和 OpenCV 是一种非常有效实现边界提取的方式。本文将详细介绍边界提取的整个流程，以及每一步的实现代码。
## 整体流程
边界提取的基本步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作描述
完整人脸识别系统（源码+教程+环境）： 开源毕业设计：基于嵌入式ARM-Linux的应用OpenCV和QT实现的人脸识别系统(源码+论文)完全毕设教程：Linux上Opencv与Qt实现的人脸识别的考勤点名/门禁系统(PC与嵌入式ARM版本)温馨提示：本博文在已安装相同版本的opencv库的环境，安装opencv库请看【Ubuntu上用cmake编译安装OpenCV】。未安装opencv
目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。 Theory Note以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。 前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多
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2023-11-21 22:35:21
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目标本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。TheoryNote 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多数用到卷积操作的OpenCV函数都是将给定图像拷贝到另一个
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2023-12-28 19:26:42
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OpenCV图像剪切的扩展和高级用法：任意裁剪，边界扩充 利用感兴趣区域ROI和矩形类Rect，在OpenCV中可以很简单的就实现图像裁剪和剪切的功能，但剪切时常常会出现超出图像边界的区域的情况，对于超出图像边界的区域，我们必须进行特殊的处理，以避免出组数组越界的错误，如图1所示的裁剪错误。cv::Mat src = cv::imread("D:\\OpencvTest\\1.jpg");//原始
原创
2022-09-22 11:09:34
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绘制轮廓函数 cv2.findContours() 有三个参数，第一个是输入图像，第二个是 轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。im = cv2.imread('img/chess.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,30,255,0)
contours, hie
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2024-05-14 15:45:39
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OpenCV平滑（模糊）图像一、学习目标二、平滑理论介绍三、学习四种不同的滤波器四、完整使用实例 一、学习目标了解什么是图像的平滑（模糊）学会使用均值模糊、高斯模糊、双边模糊、中值模糊等处理图像动手练习平滑实例二、平滑理论介绍平滑，也叫模糊，是一种简单而常用的图像处理操作。平滑通常可以用来减少噪声(其他用途将在下面的教程中看到)。为了执行平滑操作，我们将对我们的图像应用一个滤波器。最常见的滤波器
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2023-12-31 21:40:12
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总结原博文中的一些边缘检测算子和滤波器。（Canny算子, Sobel算子, Laplace算子以及Scharr滤波器） 首先，一般的边缘检测包括三个步骤： 1）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 2）增强：增强边缘的基础
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2024-09-30 14:31:09
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# 边界去锯齿实现流程
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用OpenCV和Python实现边界去锯齿。边界去锯齿是一种图像处理技术，用于平滑图像的边界，消除锯齿状的边缘。
## 实现步骤
下面是整个实现流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 转换为灰度图像 |
| 3 | 应用Canny边缘检测 |
| 4 | 进行边
原创
2024-01-16 11:16:51
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opencv图像边界填充api函数：cv::copyMakeBorder()CV_EXPORTS_W void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst,
int top, int bottom, int left, int right,
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2024-02-03 06:32:24
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目标： 1.通过使用opencv获得不同物体的轮廓，以及轮廓所对应的特征，比如说面积、周长、质心、边界框等等。 2.学习一些与轮廓提取有关的函数。提示：不同版本的python与opencv库可能在函数使用上有少许不同，在使用过程中如果发现不同之处，请到官网查询API： 目录开始轮廓特征Moments图像的矩图像重心轮廓面积轮廓周长(弧长)轮廓近似估计(多边形逼近)凸包(Convex Hull)检查
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2023-08-27 23:42:18
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关于图片处理，经常遇到的一个问题是如何获取roi区域（说白了就是抠图），并对roi区域赋值，比如说赋值成黑色。首先，关于如何获取roi区域，opencv的Mat类中提供了两种方法。代码如下：Mat operator() (Range rowRange, Range colRange) const
Mat operator() (const Rect &roi) const上述两种
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2023-10-19 17:08:31
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详解内容可参考： 对博主viewcode总结的内容表示感谢！ 1. 增加边界的类型有以下4个类型： 以一行图像数据为例，abcdefgh是原图数据，|是图像边界，为原图加边 aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh 重复 fedcba|abcdefgh|hgfedcb 反射 gfedcb|abcdefgh|gfedcba
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2024-02-26 12:47:40
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显示资源中的图片
(1)从资源中装入位图
● 定义位图对象数据成员CBitmap m_Bitmap;
● 调用CBitmap成员函数LoadBitmap()，如m_Bitmap.LoadBitmap(IDB_BITMAP1);
● 传入LoadBitmap的参数是位图在图形编辑器中生成或从位图文件中引入时赋予的识别符。
(2)生成与位图相联系的内存设备情境对象
CDC MemDC;
M
总结一下轮廓提取函数：C++: void findContours // 提取轮廓，用于提取图像的轮廓
(
InputOutputArray image, // 输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值图像
OutputArrayOfArrays contours, // 检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个Point向量
OutputArray hiera
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2023-12-15 19:22:46
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边缘检测 文章目录边缘检测一、边缘检测的理解二、常用边缘检测算子1、普通梯度算子：2、Roberts算子：3、Prewitt算子：4、Sobel算子：5、拉普拉斯算子：6、LoG算子：7、Canny算子：1.图像降噪2.计算图像梯度3.非极大值抑制4.阈值筛选三、结果四、代码 一、边缘检测的理解边缘一般是指图像在某一局部强度剧烈变化的区域。强度变化一般有两种情况： 阶跃变化： 像数值从低到高变化，
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2023-10-12 10:29:39
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目标学会：用各种低通滤波器模糊图像将自定义滤波器应用于图像(2D卷积)二维卷积(图像滤波)像一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器(Lpf)、高通滤波器(Hpf)等进行滤波。LPF有助于去除噪音，模糊图像等。HPF过滤器有助于在图像中找到边缘。OpenCV提供了一个功能cv2.filter2D()将内核与图像相转换。作为一个例子，我们将尝试对图像进行平均滤波。5x5平均过滤器内核如下所示：操作如
