项目中图片文件非常大，是很多张图片（灰度图）的数据都放在一个此文件中，其实文件的头部还是bmp头部。用opencv里边的cvLoadImage的话只能读取第一张图片的数据，因为读取图片的数据的多少是由文件头部的宽(width)与高(height)决定的。于是就想能不能fopen该文件然后直接定位到文件的数据部分，然后把该部分的数据copy到opencv的imageData中，就能使用opencv显
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2023-10-04 21:07:54
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C++版的opencv读取灰度图像可以有不同的方法，这里列出几种方法，并简述它们的区别。这里用到的两张图片为lena.jpg（彩色）和lena.bmp（灰度）直接读取灰度图像图像本身就是灰度图像，直接使用imread()读取图像：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
usi
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2023-08-09 14:41:35
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1、读取图像 import cv2 image=cv2.imread("dog2.jpg",1) 说明： 第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。 cv.IMREAD_COLOR： 加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。 cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载
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2020-06-08 10:06:00
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像素的操作一、读写操作1.1 数组遍历1.2 指针遍历二、算术操作2.1 像素的2.2 图像算术操作API三、逻辑操作3.1 基本知识—真值表3.2 画个矩形3.3 逻辑运算 一、读写操作1.1 数组遍历 由于图像本质就是Mat矩阵，因此要读写像素点，可以采用数组遍历的方式访问Mat矩阵内的每一个元素。但我们要注意，灰度图和彩色图的通道数是不一样的，灰度图是单通道的，彩色图是三通道的。因此读写
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2023-12-13 21:35:48
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1、图像简介图像主要是由一个个像素点组成。 计算机中的像素点的取值范围为0~255，数值大小表示该点的亮度。 RGB称为图像的颜色通道，其中R表示红色通道，G表示绿色通道，B表示蓝色通道。 灰度图只有一个通道，该通道主要用于表示亮度。2、读取图像OpenCV 提供了函数 cv2.imread() 来读取图像，该函数支持各种静态图像格式，比如 *.jpg、*.png、*.jp2、*.dib、*.bm
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2023-11-09 09:17:40
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1. 学习目标图像像素的读写操作；图像像素的遍历；2. 像素的理解像素实际大小：dpi * inches = 像素总数；ppi (pixels per inch)：图像的采样率 （在图像中，每英寸所包含的像素数目）dpi (dots per inch)： 打印分辨率 （每英寸所能打印的点数，即打印精度）3. OpenCV 中像素灰度图像排序彩色图像排序4. 像素的访问与赋值4.1 获取图像维度信息
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2024-10-10 17:43:44
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1、2D卷积 与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。 OpenCV提供了一个函数cv.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。 操作如下:保
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2020-06-15 09:38:00
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OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，即Sobel，Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。 1、sobel和scharr算子 Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算，因此它更抗噪声。你可以指定要采用的导数方向，垂直或水平（分别通过参数yorder和xorder）。
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2020-06-16 09:50:00
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1、简单阈值 在这里，问题直截了当。对于每个像素，应用相同的阈值。如果像素值小于阈值，则将其设置为0，否则将其设置为最大值。函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像，它应该是灰度图像。第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值。OpenCV
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2020-06-15 09:29:00
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彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像，其中R、G、B是由不同的灰度级来描述的。在一些情况下，由于彩色的图像颜色种类多，数据量较大，需要将彩色图像转化为灰度图像。 因为opencv的函数进行了一些更新，原有的一部分图像操作函数消失了，所以自己总结了一下灰度化的方式。 常用的彩色图像灰度化方法有以下三种： (1)最大值法: 将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。 (2)平均值法
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2023-08-09 19:22:37
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文章目录一、图片 读、写、显示一、图片 读、写、显示import numpy as npimport cv2 img = cv2.imread('messi5.jpg',0)cv2.imshow('imag
原创
2018-09-18 21:24:24
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python-opencv(2)图像运算文章目录1. 加法运算2. 图像融合3. 参考1. 加法运算N
原创
2023-04-07 10:45:47
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摘要我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式，在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式，在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整。数据格式千万不要搞错:uchar对应的是CV_8U，char对应的是CV_8S，int对应的是CV_32S，float对应的是CV_32F，double对应的是CV_64F。 补充： 图像变换可以看成像素变换——点操作邻域变
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2024-03-29 17:50:30
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1、变换 OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective，您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3转换矩阵，而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵作为输入。 import cv2 as cv from goog
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2020-06-14 15:48:00
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python-opencv(10)图像轮廓文章目录1. 什么是轮廓2. 使用的函数3. 代码实现1.
原创
2023-04-07 10:45:22
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opencv.imread图片读取操作import cv2
import numpy as np
#读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('src',img)
print(img.shape) # (h,w,c)
print(im
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2023-07-28 14:30:34
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1、访问和修改像素值 加载彩色图像： import numpy as np import cv2 as cv image=cv.imread("dog2.jpg",1) 谷歌colab上显示图像： from google.colab.patches import cv2_imshow cv2_ims
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2020-06-10 10:45:00
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一直断断续续的用过几次 OpenCV，感觉熟练掌握它的使用方法已经变的非常必要了，正好找到一个很不错的英文教程，就以此为起点，详细记录一下对 OpenCV 的学习过程吧。 Update: 这段时间通过使用了OpenCV之后，发现了很多实际操作过程中的问题，所以再次更新一下这些文章。 首先就是关于文章中示例代码，一直使用的是cv2.cv，但其实这个是老版本的cv，新版本的应该用cv2，cv2是基于
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2022-10-06 00:09:37
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Python-OpenCV 杂项（一）：图像绘制Python-OpenCV ), np.uint8)cv2.line(im
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2023-05-16 12:02:53
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1、从相机中读取视频 要捕获视频，你需要创建一个 VideoCapture 对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引就是指定哪个摄像头的数字。正常情况下，一个摄像头会被连接(就像我的情况一样)。所以我简单地传0(或-1)。你可以通过传递1来选择第二个相机，以此类推。在此之后，你可以逐帧
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2020-06-08 10:35:00
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