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
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2023-11-24 16:42:28
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OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV-Python是Ope
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2023-07-03 18:59:53
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一、OpenCv简介OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCv官网https://opencv.org/二、OpenC
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2023-06-21 09:39:10
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5、图像滤波（平滑） 图像滤波（平滑），即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 &nb
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2023-11-27 06:20:50
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1、blur 2、GaussianBlur 3、medianBlur 4、bilateralFilter 5、腐蚀和膨胀
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2023-08-13 10:10:34
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OpenCV 是任何计算机视觉或图像处理任务中最常用的库之一。在为图像处理应用不同的过滤器或执行任何与图像相关的任务之前，您必须知道如何读取图像、显示图像或写入图像。OpenCV带有内置函数来执行这些基本操作。让我们看看如何在任务中使用这些函数。在执行任何操作之前，请确保您的系统中有OpenCV，Numpy和Matplotlib（可选）。OpenCV在后端使用Numpy，并且需要Matplotli
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2023-09-22 21:28:04
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printf("当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION );
当前使用的OpenCV版本为：4.3.0显示图片#include <opencv2/opencv.hpp> //头文件
using namespace cv; //包含cv命名空间
int main( )
{
// 【1】读入一张图片，载入图像
Mat srcImage = imrea
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2024-01-02 14:06:03
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目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
本文我们将讨论使用Python中的OpenCV库进行图像处理的一些基本操作。 图像处理是对图像进行的技术操作与分析，比如为了得到增强的图像或提取一些有用的信息而进行的一系列操作。随着我们的发展，许多应用程序使用图像/帧/视频作为输入，对它们进行预处理，并将其输入到设备或软件或脚本中。应用图像处理也可以是娱乐性的，可以用于许多应用。它可以用来调整图像的大小，以适应我们的网页所需大小，并可以使他们锐
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2023-10-17 14:11:09
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目录前言环境依赖代码总结前言本文提供对图片旋转，垂直翻转、水平翻转等操作工具方法，可以直接使用。环境依赖ffmpeg基础环境，直接参考我的另一篇文章：windows ffmpeg安装部署_阿良的博客ffmpy安装，命令如下：pip install ffmpy -i ://pypi.douban.com/simple代码不废话，上代码。#!/user/bin/env python
# co
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2023-06-25 22:39:32
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目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆
实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
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2024-02-25 13:23:56
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在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
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2024-04-13 11:22:52
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图像的阈值处理图像的阈值图像的阈值处理用大白话讲就是将图像转化为二值图像（黑白图），目的是用来提取图像中的目标物
原创
2022-06-23 17:20:38
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图像属性、图像感兴趣ROI区域及通道处理1.图像属性1.1形状：shape图像的图片才会图像的行数、列数和通道数。实例如下：import cv2 as cv# 读取彩色图片color_img = cv.imread("data.jpg", cv.IMREAD_ANYCOLOR)print(color_img.shap
原创
2022-06-23 17:21:45
374阅读
图像金字塔图像金字塔是一组图像的集合，集合中的所有图像都是通过对某一图像连续降采样得到的一组图像序列。cv2.pyrUp: 上采样cv2.p
原创
2022-06-23 17:24:56
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图像处理基础 numpy 访问图像 Numpy.array库是Python处理图像的基础。 在OpenCV中，通道的顺序是B→G→R 在OpenCV中，最小的数据类型是无符号的8位数 可以使用imag
原创
2022-05-23 20:45:46
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图像处理 颜色转换 颜色转换一般有150多种，常用的有2种BGR ↔ Gray, BGR ↔ HSV 注意 HSV 色调范围[0,179], 饱和度范围[0,255], 值得范围[0,255] 应用场景 目标跟踪 我们可以利用颜色特征，颜色对象，利用HSV更加容易得到，步骤如下： 抽取视频得每一帧 ...
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2021-10-12 11:00:00
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安装 pip3 install opencv-python 图像处理： import cv2 #导入opencv库 import numpy as np img = cv2.imread("ma.jpg") #读取一张图片，地址不能带中文 """ 第二个参数，取值可为： cv2.IMREAD_COL
原创
2022-02-24 16:47:57
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图像腐蚀与图像膨胀图像的腐蚀（ Erosion ）和膨胀（ Dilation ）是两种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。又出来新名
原创
2022-06-23 17:20:05
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