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
    1、blur     2、GaussianBlur     3、medianBlur     4、bilateralFilter     5、腐蚀和膨胀    
转载 2023-08-13 10:10:34
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一、简介这里主要介绍图像简单阈值处理,自适应阈值处理和Qtsu阈值处理。二、简单阈值图像处理简单阈值图像处理我们需要使用cv.threshold()函数,该函数第一个参数是图像数据(必须为灰度图),第二个参数为阈值,第三个参数为超过阈值的像素值的最大值,最后一个参数为二值化类型。 各种阈值类型计算原理如下: 以下为示例代码:import cv2 as cv import numpy as np f
函数 文章目录函数一、图像处理函数二、其他函数三、OCR 一、图像处理函数图像基本处理cv2.imshow(name,img)name:窗口名称 ;img :窗口内容cv2.waitkey(timeout)显示图片时间timeout,单位为ms,0代表一直显示 if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27: # 27是esc键 breakcv2.desto
转载 2024-04-03 07:43:22
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1 cv2.imread():读取图片img=cv2.imread('a.jpg')2 cv2.imshow():显示图片cv2.imshow('img',img)3 cv2.cvtColor():色彩空间转换图像处理中有多种色彩空间,例如 RGB、HLS、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab 等,经常要遇到色彩空间的转化,以便生成 mask 图等操作。参数介绍def cvt
内容:OpenCV      是从事CV方向工作的基础课程,以OpenCV基础,介绍传统的图像处理算法,为图像处理算法工作打下坚实的基础。图像处理方法:包括基本的图像处理方法:几何变换,形态学变换,图像平滑(去噪),直方图操作(灰度直方图),模板匹配,霍夫变换(检测圆形、椭圆)等特征提取和描述方法(使用算法提取特征、描述):理解角点特征,Harris和Shi-Toma
    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
转载 2023-07-03 18:59:53
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1。滤波 Filtering filter2D() 用核函数图像做卷积sepFilter2D() 用分解的核函数图像做卷积。首先,图像的每一行与一维的核kernelX做卷积;然
转载 2023-01-05 11:46:45
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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
本文为《OpenCV计算机视觉实战》课程的笔记。1 图像的基本概念图像的表示:计算机中,图像由像素点组成。像素点取值:[0, 255] 数值表示图像的亮度,数值越大越亮彩色图像颜色通道:RGB,每个通道上都有一个亮度值 注:灰度图只有一个通道图像的表示:图像的每个通道都由亮度值的矩阵组成2 图像的基本操作2.1 图像的读取彩色图像:cv2.IMREAD_COLOR,读取后得到的是一个三维矩阵灰度图
        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
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
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
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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本文已收录于Opencv系列专栏: ​​深入浅出OpenCV​​ ,专栏旨在详解Python版本的Opencv,为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅,持续更新。opencv中的绘图函数1.线段绘制cv2.line( img, pts, color thickness,linetype)参数说明img :待绘制图像color :形状的颜色,元组如 (255,0,0)pts :起点和终点坐标
原创 精选 2022-10-26 11:28:14
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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
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
程序编码参考经典的细化或者骨架算法文章:T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984.它的原理也很简单:      我们对一副二值图
 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");
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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